Python: как сделать многопоточную программу

Сокращение ссылок Телеграмм: что это и как сделать?

Что такое TimeTuple?

Многие из функций времени Python обрабатывают время как кортеж из 9 чисел, как показано ниже —

Показатель	поле	Ценности
4-значный год	2016
1	Месяц	От 1 до 12
2	День	От 1 до 31
3	Час	От 0 до 23
4	минут	От 0 до 59
5	второй	От 0 до 61 (60 или 61 — високосные секунды)
6	День недели	От 0 до 6 (0 — понедельник)
7	День года	С 1 по 366 (юлианский день)
8	Дневного сбережения	-1, 0, 1, -1 означает, что библиотека определяет DST

Например —

import time

print (time.localtime());

Это приведет к следующему результату:

time.struct_time(tm_year = 2016, tm_mon = 2, tm_mday = 15, tm_hour = 9, 
   tm_min = 29, tm_sec = 2, tm_wday = 0, tm_yday = 46, tm_isdst = 0)

Вышеуказанный кортеж эквивалентен структуре struct_time . Эта структура имеет следующие атрибуты —

Показатель	Атрибуты	Ценности
tm_year	2016
1	tm_mon	От 1 до 12
2	tm_mday	От 1 до 31
3	tm_hour	От 0 до 23
4	tm_min	От 0 до 59
5	tm_sec	От 0 до 61 (60 или 61 — високосные секунды)
6	tm_wday	От 0 до 6 (0 — понедельник)
7	tm_yday	С 1 по 366 (юлианский день)
8	tm_isdst	-1, 0, 1, -1 означает, что библиотека определяет DST

Зачем обновлять биос?

Python Interface¶

The module defines three convenience functions and a public class:

(stmt=’pass’, setup=’pass’, timer=<default timer>, number=1000000, globals=None)

Create a instance with the given statement, setup code and
timer function and run its method with number executions.
The optional globals argument specifies a namespace in which to execute the
code.

Changed in version 3.5: The optional globals parameter was added.

(stmt=’pass’, setup=’pass’, timer=<default timer>, repeat=5, number=1000000, globals=None)

Create a instance with the given statement, setup code and
timer function and run its method with the given repeat
count and number executions. The optional globals argument specifies a
namespace in which to execute the code.

Changed in version 3.5: The optional globals parameter was added.

Changed in version 3.7: Default value of repeat changed from 3 to 5.

()

The default timer, which is always .

Changed in version 3.3: is now the default timer.

Libraries

Project Name	Description
Arrow	A sensible, human-friendly approach to creating, manipulating, formatting and converting dates, times, and timestamps
cesium	Time series platform with feature extraction aiming for non uniformly sampled signals
GENDIS	Shapelet discovery by genetic algorithms
glm-sklearn	scikit-learn compatible wrapper around the GLM module in statsmodels
Featuretools	Time series feature extraction, with possible conditionality on other variables with a pandas compatible relational-database-like data container
fecon235	Computational tools for financial economics
ffn	financial function library
flint	A Time Series Library for Apache Spark
hctsa	Matlab based feature extraction which can be controlled from python
HMMLearn	Hidden Markov Models with scikit-learn compatible API
khiva-python	A Time Series library with accelerated analytics on GPUS, it provides feature extraction and motif discovery among other functionalities.
matrixprofile-ts	Python implementation of the Matrix Profile algorithm which offers anomaly detection and pattern (or “motif”) discovery at the same time.
Nitime	Timeseries analysis for neuroscience data
Pastas	Timeseries analysis for hydrological data
prophet	Time series forecasting for time series data that has multiple seasonality with linear or non-linear growth
pyDSE	ARMA models for Dynamic System Estimation
Fuzzy set rule-based models for time series forecasting, including multi-step, point, interval and probabilistic forecasting
PyFlux	Classical time series forecasting models
pysf	A scikit-learn compatible machine learning library for supervised/panel forecasting
pyramid	port of R’s auto.arima method to Python
pyts	Contains time series preprocessing, transformation as well as classification techniques
seglearn	Extends the scikit-learn pipeline concept to sequence data
sktime	A scikit-learn compatible library for learning with time series/panel data including time series classification/regression and (supervised/panel) forecasting
statsmodels	Contains a submodule for classical time series models and hypothesis tests
stumpy	Calculates matrix profile for time series subsequence all-pairs-similarity-search
TensorFlow-Time-Series-Examples	Time Series Prediction with tf.contrib.timeseries
tensorflow_probability.sts	Bayesian Structural Time Series model in Tensorflow Probability
Traces	A library for unevenly-spaced time series analysis
ta-lib	Calculate technical indicators for financial time series (python wrapper around TA-Lib)
ta	Calculate technical indicators for financial time series
tsfresh	Extracts and filters features from time series, allowing supervised classificators and regressor to be applied to time series data
tslearn	Direct time series classifiers and regressors
tspreprocess	Preprocess time series (resampling, denoising etc.), still WIP

Простая реализация на Python

Самое про­стое, что мож­но сде­лать — поста­вить про­грам­му на пау­зу на нуж­ное вре­мя, а потом выве­сти сооб­ще­ние. Для это­го под­клю­ча­ем стан­дарт­ный модуль time — он отве­ча­ет за рабо­ту со временем.

Модуль в Python — это уже гото­вый python-файл, где собра­ны зап­ча­сти, кото­рые помо­га­ют решать какую-то узкую зада­чу: функ­ции и клас­сы. Напри­мер, заме­рять вре­мя, рабо­тать с мате­ма­ти­че­ски­ми функ­ци­я­ми или календарём.

Что­бы сде­лать пау­зу, исполь­зу­ют коман­ду time.sleep(). Time — это назва­ние моду­ля, кото­рый мы под­клю­чи­ли, а sleep — функ­ция, кото­рая нахо­дит­ся внут­ри моду­ля. Её зада­ча — подо­ждать нуж­ное коли­че­ство секунд, а потом про­дол­жить выпол­не­ние программы.

Измерение производительности небольших фрагментов кода.

Модуль предоставляет простой способ измерения времени выполнения (производительности) маленьких кусочков кода Python.

Он имеет как интерфейс командной строки, так и программный интерфейс. Это позволяет избежать ряда распространенных ловушек для измерения времени выполнения.

Примеры использования модуля :

Использование интерфейса командной строки для сравнения производительности трех различных выражений.

$ python3 -m timeit '"-".join(str(n) for n in range(100))'
10000 loops, best of 5: 30.2 usec per loop
$ python3 -m timeit '"-".join()'
10000 loops, best of 5: 27.5 usec per loop
$ python3 -m timeit '"-".join(map(str, range(100)))'
10000 loops, best of 5: 23.2 usec per loop

То же самое, только достигнуто с помощью интерфейса Python:

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
0.3018611848820001
>>> timeit.timeit('"-".join()', number=10000)
0.2727368790656328
>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
0.23702679807320237

Вызываемые объекты (функции, экземпляры классов и т.д.) также могут быть переданы из интерфейса Python.

>>> timeit.timeit(lambda "-".join(map(str, range(100))), number=10000)
0.19665591977536678

Обратите внимание, что функция автоматически определяет количество повторений только при использовании интерфейса командной строки. Можно предоставить оператор настройки , который выполняется только один раз в начале

Можно предоставить оператор настройки , который выполняется только один раз в начале.

Командная строка:

$ python -m timeit -s 'text = "sample string"; char = "g"'  'char in text'
5000000 loops, best of 5: .0877 usec per loop
$ python -m timeit -s 'text = "sample string"; char = "g"'  'text.find(char)'
1000000 loops, best of 5: .342 usec per loop

То же самое, только программно:

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"')
0.41440500499993504
>>> timeit.timeit('text.find(char)', setup='text = "sample string"; char = "g"')
1.7246671520006203

То же самое можно сделать с помощью класса и его методов:

>>> import timeit
>>> t = timeit.Timer('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"')
>>> t.timeit()
0.3955516149999312
>>> t.repeat()
# 

В следующих примерах показано, как синхронизировать выражения, содержащие несколько строк. Здесь мы сравниваем стоимость использования функции и кроме проверки на отсутствие и представление атрибутов объекта.

Командная строка:

$ python -m timeit 'try:' '  str.__bool__' 'except AttributeError:' '  pass'
20000 loops, best of 5: 15.7 usec per loop
$ python -m timeit 'if hasattr(str, "__bool__"): pass'
50000 loops, best of 5: 4.26 usec per loop

$ python -m timeit 'try:' '  int.__bool__' 'except AttributeError:' '  pass'
200000 loops, best of 5: 1.43 usec per loop
$ python -m timeit 'if hasattr(int, "__bool__"): pass'
100000 loops, best of 5: 2.23 usec per loop

То же самое, только программно:

>>> import timeit
>>> # attribute is missing
>>> s = """\
... try:
...     str.__bool__
... except AttributeError:
...     pass
... """
>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
0.9138244460009446
>>> s = "if hasattr(str, '__bool__'): pass"
>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
0.5829014980008651
>>>
>>> # attribute is present
>>> s = """\
... try:
...     int.__bool__
... except AttributeError:
...     pass
... """
>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
0.04215312199994514
>>> s = "if hasattr(int, '__bool__'): pass"
>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
0.08588060699912603

Чтобы предоставить модулю доступ к определенным функциям в коде, можно передать параметр настройки, который содержит оператор импорта:

def test():
    """Stupid test function"""
    L = i for i in range(100)]

if __name__ == '__main__'
    import timeit
    print(timeit.timeit("test()", setup="from __main__ import test"))

Другой вариант — передать функцию аргументу , что приведет к выполнению кода в текущем глобальном пространстве имен. Это может быть удобнее, чем указание импорта:

Что дает автору копирайт

Если знак копирайта не обладает юридической силой, зачем его ставить? Вероятно, таким вопросом задаются многие. На это есть две причины.

1. 1. 1. Символ копирайта все же обладает силой предостережения: граждан, мечтающих увести ваш родной кусок текста или фотографию, станет значительно меньше.
      2. Если кто-то завладеет вашей интеллектуальной собственностью и сотрет знак авторского права, это будет считаться уже правонарушением, за которым следуют определенные санкции.

В некоторых странах, в частности, в США, указание неверной информации, касающейся права на интеллектуальную собственность, преследуется по закону.

Также следует помнить, что копирайт не является обязательным. Так, права на стихотворение возникают у автора в тот момент, когда написана заключительная строчка. Никаких прав регистрации собственности для этого не требуется.

Что значит STOP ошибка 0x0000003b Windows 7

Многие пользователи спрашивают, что значит ошибка с кодом 0x0000003b на Windows 7 x64. Сбой происходит из-за неправильного функционирования системного компонента win32k.sys. Данный элемент операционной системы отвечает за то, чтобы устройства, поддерживающие протокол IEEE 1394, могли взаимодействовать с виндовс.

Синий экран — частая проблема многих пользователей

Протокол IEEE 1394 представляет собой универсальную шину, которая позволяет на высокой скорости производить обмен информацией между персональным компьютером и другими периферийными устройствами. Данную шину поддерживают следующие аппараты: видеокамеры, аудиоплееры, телевизоры, внешние накопители, оперативная память, жесткие диски и SSD.

К сведению! При сбое компонента win32k.sys персональный компьютер будет постоянно перезагружаться, и на экране Windows 7 появится код ошибки System Service Exception 0x0000003b.

Рекомендуется проводить постоянный мониторинг тайминга ОЗУ, CPU и HDD. К подобной ошибке часто приводит ситуация, когда на персональном компьютере используются вредоносные утилиты, которые могут изменять файлы конфигурации ядра операционной системы.

datetime.datetime

Объект datetime.datetime содержит всю информацию объектов datetime.date плюс datetime.time. Давайте приведем несколько примеров, для лучшего понимания разницы между этим объектом, и объектом datetime.date.

Python

import datetime

a = datetime.datetime(2017, 3, 5)
print(a) # datetime.datetime(2017, 3, 5, 0, 0)

b = datetime.datetime(2017, 3, 5, 12, 30, 10)
print(b) # datetime.datetime(2017, 3, 5, 12, 30, 10)

d = datetime.datetime(2017, 3, 5, 12, 30, 10)
print(d.year) # 2017
print(d.second) # 10
print(d.hour) # 12

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

importdatetime a=datetime.datetime(2017,3,5) print(a)# datetime.datetime(2017, 3, 5, 0, 0) b=datetime.datetime(2017,3,5,12,30,10) print(b)# datetime.datetime(2017, 3, 5, 12, 30, 10) d=datetime.datetime(2017,3,5,12,30,10) print(d.year)# 2017 print(d.second)# 10 print(d.hour)# 12

Мы видим, что datetime.datetime принимает несколько дополнительных аргументов: год, месяц, день, час, минута и секунда. Это также позволяет вам указывать информацию о микросекундах и часовом поясе. При работе с базами данных, данные типы объектов будут использоваться достаточно часто. Большую часть вашей работы, вам нужно будет конвертировать форматы date или datetime Python в форматы SQL datetime или timestamp

Обратите внимание на то, что today совместно с datetime.datetime использует два разных метода:

Python

import datetime

a = datetime.datetime.today()
print(a) # datetime.datetime(2017, 4, 5, 0, 16, 54, 989663)

b = datetime.datetime.now()
print(b) # datetime.datetime(2017, 4, 5, 0, 17, 8, 24239)

1 2 3 4 5 6 7

importdatetime a=datetime.datetime.today() print(a)# datetime.datetime(2017, 4, 5, 0, 16, 54, 989663) b=datetime.datetime.now() print(b)# datetime.datetime(2017, 4, 5, 0, 17, 8, 24239)

Модуль datetime содержит другой метод, под названием strftime. Этот метод позволяет разработчику создавать строку, отображающую время в более понятной для человека форме. Существует целая таблица параметров форматирования, с которой рекомендуется ознакомиться в документации Python, в . Давайте взглянем на несколько примеров, показывающих всю полезность данного метода:

Python

import datetime

a = datetime.datetime.today().strftime(«%Y%m%d»)
print(a) # ‘20170405’

today = datetime.datetime.today()
print( today.strftime(«%m/%d/%Y») ) # ’04/05/2017′

print( today.strftime(«%Y-%m-%d-%H.%M.%S») ) # 2017-04-05-00.18.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9

importdatetime a=datetime.datetime.today().strftime(«%Y%m%d») print(a)# ‘20170405’ today=datetime.datetime.today() print(today.strftime(«%m/%d/%Y»))# ’04/05/2017′ print(today.strftime(«%Y-%m-%d-%H.%M.%S»))# 2017-04-05-00.18.00

Первый пример – это скорее хитрость. В нем показано, как конвертировать сегодняшний объект datetime в строку, следующую за форматом YYYYMMDD (ГГГГММДД). Второй пример более наглядный.

В нем мы присваиваем объект datetime переменной под названием today и применяем два разных параметра форматирования строки. Первый параметр добавляет косые черточки между элементами datetime, а также перегруппировывает datetime, теперь он делится на месяц, день и год. В последнем примере мы создаем временную отметку, которая следует типичному формату: YYYY-MM-DD.HH.MM.SS. Если вам нужно указать год как двухзначный (“YY”), вы можете заменить %Y на %y.

Операции с датами

Последнее обновление: 05.05.2017

Фоматирование дат и времени

Для форматирования объектов date и time в обоих этих классах предусмотрен метод strftime(format). Этот метод принимает только один
параметр, указывающий на формат, в который нужно преобразовать дату или время.

Для определения формата мы можем использовать один из следующих кодов форматирования:

• %a: аббревиатура дня недели. Например, Wed — от слова Wednesday (по умолчанию используются английские наименования)

• %A: день недели полностью, например, Wednesday

• %b: аббревиатура названия месяца. Например, Oct (сокращение от October)

• %B: название месяца полностью, например, October

• %d: день месяца, дополненный нулем, например, 01

• %m: номер месяца, дополненный нулем, например, 05

• %y: год в виде 2-х чисел

• %Y: год в виде 4-х чисел

• %H: час в 24-х часовом формате, например, 13

• %I: час в 12-ти часовом формате, например, 01

• %M: минута

• %S: секунда

• %f: микросекунда

• %p: указатель AM/PM

• %c: дата и время, отформатированные под текущую локаль

• %x: дата, отформатированная под текущую локаль

• %X: время, форматированное под текущую локаль

Используем различные форматы:

from datetime import datetime
now = datetime.now()
print(now.strftime("%Y-%m-%d"))             # 2017-05-03
print(now.strftime("%d/%m/%Y"))             # 03/05/2017
print(now.strftime("%d/%m/%y"))             # 03/05/17
print(now.strftime("%d %B %Y (%A)"))        # 03 May 2017 (Wednesday)
print(now.strftime("%d/%m/%y %I:%M"))       # 03/05/17 01:36

При выводе названий месяцев и дней недели по умолчанию используются английские наименования. Если мы хотим использовать текущую локаль, но то мы
можем ее предварительно установить с помощью модуля locale:

from datetime import datetime
import locale
locale.setlocale(locale.LC_ALL, "")

now = datetime.now()
print(now.strftime("%d %B %Y (%A)"))        # 03 Май 2017 (среда)

Сложение и вычитани дат и времени

Нередко при работе с датами возникает необходимость добавить к какой-либо дате определенный промежуток времени или, наоборот, вычесть некоторый период. И специально для
таких операций в модуле datetime определен класс timedelta. Фактически этот класс определяет некоторый период времени.

Для определения промежутка времени можно использовать конструктор timedelta:

timedelta(      )

В конструктор мы последовательно передаем дни, секунды, микросекунды, миллисекунды, минуты, часы и недели.

Определим несколько периодов:

from datetime import timedelta

three_hours = timedelta(hours=3)
print(three_hours)       # 3:00:00
three_hours_thirty_minutes = timedelta(hours=3, minutes=30)  # 3:30:00

two_days = timedelta(2)  # 2 days, 0:00:00

two_days_three_hours_thirty_minutes = timedelta(days=2, hours=3, minutes=30)  # 2 days, 3:30:00

Используя timedelta, мы можем складывать или вычитать даты. Например, получим дату, которая будет через два дня:

from datetime import timedelta, datetime

now = datetime.now()
print(now)                      # 2017-05-03 17:46:44.558754
two_days = timedelta(2)
in_two_days = now + two_days
print(in_two_days)              # 2017-05-05 17:46:44.558754

Или узнаем, сколько было времени 10 часов 15 минут назад, то есть фактически нам надо вычесть из текущего времени 10 часов и 15 минут:

from datetime import timedelta, datetime

now = datetime.now()
till_ten_hours_fifteen_minutes = now - timedelta(hours=10, minutes=15)
print(till_ten_hours_fifteen_minutes) 

Свойства timedelta

Класс timedelta имеет несколько свойств, с помощью которых мы можем получить временной промежуток:

• days: возвращает количество дней

• seconds: возвращает количество секунд

• microseconds: возвращает количество микросекунд

Кроме того, метод total_seconds() возвращает общее количество секунд, куда входят и дни, и собственно секунды, и микросекунды.

Например, узнаем какой временной период между двумя датами:

from datetime import timedelta, datetime

now = datetime.now()
twenty_two_may = datetime(2017, 5, 22)
period = twenty_two_may - now
print("{} дней  {} секунд   {} микросекунд".format(period.days, period.seconds, period.microseconds))
# 18 дней  17537 секунд   72765 микросекунд

print("Всего: {} секунд".format(period.total_seconds()))
# Всего: 1572737.072765 секунд

Сравнение дат

Также как и строки и числа, даты можно сравнивать с помощью стандартных операторов сравнения:

from datetime import datetime

now = datetime.now()
deadline = datetime(2017, 5, 22)
if now > deadline:
    print("Срок сдачи проекта прошел")
elif now.day == deadline.day and now.month == deadline.month and now.year == deadline.year:
    print("Срок сдачи проекта сегодня")
else:
    period = deadline - now
    print("Осталось {} дней".format(period.days))

НазадВперед

Using the timezone library directly

Warning

You should avoid using the timezone library in Python < 3.6.

This is due to the fact that Pendulum relies heavily on the presence
of the attribute which was introduced in Python 3.6.

The reason it works inside the Pendulum ecosystem is that it
backports the attribute in the class.

Like said in the introduction, you can use the timezone library
directly with standard objects but with limitations, especially
when adding and subtracting time around transition times.

The value of the attribute will be used
by default to determine the transition rule.

Instead of relying on the attribute, you can use the
keyword argument. This is especially useful if you want to raise errors
on non-existing and ambiguous times.

This works as expected. However, whenever we add or subtract a
object, things get tricky.

This is not what we expect. It should be .
It is actually easy to retrieve the proper datetime by using
again.

You can also get a normalized object
from a by using the method:

Duration

The class is inherited from the native class.
It has many improvements over the base class.

Note

Even though, it inherits from the class, its behavior is slightly different.
The more important to notice is that the native normalization does not happen, this is so that
it feels more intuitive.

Связанные темы и праздники

Converting a Local Time Object to Seconds

You’ve already seen how to convert a UTC time object to seconds using . To convert local time to seconds, you’ll use .

requires you to pass a parameter called that takes the form of either a normal 9-tuple or a object representing local time:

>>>

It’s important to keep in mind that must be a tuple representing local time, not UTC:

>>>

Note: For this example, assume that the local time is .

This example shows why it’s important to use with local time, rather than UTC:

1. with no argument returns a using UTC. shows . This is accurate because , so UTC should be 6 hours ahead of local time.

2. tries to return the number of seconds, expecting local time, but you passed instead. So, instead of understanding that is UTC time, it assumes you meant .

3. is then used to convert those seconds back into UTC, which results in an inconsistency. The time is now . The reason for this discrepancy is the fact that expected local time. So, the conversion back to UTC adds another 6 hours to local time.

Как открыть HEIC

Модуль datetime

Модуль содержит классы:

Также существует класс , который применяется для работы с часовыми поясами.

Класс datetime.date

Класс принимает три аргумента: год, месяц и день.

>>> import datetime
>>> date = datetime.date(2017, 4, 2)
>>> date.year
2017
>>> date.month
4
>>> date.day
2

Давайте посмотрим, какой сейчас день:

>>> today = datetime.date.today()
>>> today.year
2018
>>> today.month
4
>>> today.day
21

Класс datetime.datetime

Класс принимает аргументы: год, месяц, день, час, минута, секунда и микросекунда.

>>> date_time = datetime.datetime(2017, 4, 21, 13, 30, 10)
>>> date_time.year
2017
>>> date_time.month
4
>>> date_time.day
21
>>> date_time.hour
13
>>> date_time.minute
30
>>> date_time.second
10

Давайте посмотрим, какое сейчас время:

>>> today = datetime.datetime.today()
>>> today
datetime.datetime(2018, 4, 21, 12, 43, 27, 786725)
>>> today.hour
12
>>> today.minute
43

>>> datetime.datetime.now() # местное время
datetime.datetime(2018, 4, 24, 13, 2, 39, 17479)
>>> datetime.datetime.utcnow() # время по Гринвичу
datetime.datetime(2018, 4, 24, 10, 2, 47, 46330)

Получить из объекта отдельно дату и отдельно время:

>>> today = datetime.datetime.today()
>>> today
datetime.datetime(2018, 4, 21, 13, 26, 54, 387462)
>>> today.date() # отдельно дата
datetime.date(2018, 4, 21)
>>> today.time() # отдельно время
datetime.time(13, 26, 54, 387462)

Классы и содержат метод , который позволяет создавать строку, отображающую время в более понятной для человека форме.

>>> today = datetime.date.today().strftime("%d.%m.%Y")
>>> today
'21.04.2018'

>>> import locale
>>> locale.setlocale(locale.LC_ALL, "ru") # задаем локаль для вывода даты на русском языке
'ru'
>>> today = datetime.datetime.today().strftime("%A, %d.%m.%Y")
>>> today
'суббота, 21.04.2018'

	Сокращенное название дня недели
	Полное название дня недели
	Сокращенное название месяца
	Полное название месяца
	Дата и время
	День месяца
	24-часовой формат часа
	12-часовой формат часа
	День года. Цифровой формат
	Номер месяца. Цифровой формат
	Минута. Цифровой формат
	До полудня или после (AM или PM)
	Секунда. Цифровой формат
	Номер недели в году. Цифровой формат (с воскресенья)
	День недели. Цифровой формат
	Номер недели в году. Цифровой формат (с понедельника)
	Дата
	Время
	Год без века. Цифровой формат
	Год с веком. Цифровой формат
	Временная зона
	Знак процента

Методы класса :

• — объект из текущей даты и времени; работает также, как и со значением .
• — объект из текущей даты и времени, местное время.
• — объект из текущей даты и времени, по Гринвичу.
• — дата из стандартного представления времени.
• — дата из числа, представляющего собой количество дней, прошедших с 01.01.1970.
• — объект из комбинации объектов и .
• — преобразует строку в (так же, как и функция из модуля ).
• — преобразует объект в строку согласно формату.
• — объект даты (с отсечением времени).
• — объект времени (с отсечением даты).
• — возвращает новый объект с изменёнными атрибутами.
• — возвращает из .
• — количество дней, прошедших с 01.01.1970.
• — возвращает время в секундах с начала эпохи Unix.
• — день недели в виде числа, понедельник — 0, воскресенье — 6.
• — день недели в виде числа, понедельник — 1, воскресенье — 7.
• — кортеж (год в формате ISO, ISO номер недели, ISO день недели).
• — красивая строка вида или, если ,
• — возвращает строковое представление текущего местного времени.

Класс datetime.timedelta

Класс позволяет выполнять операции над датами — складывать, вычитать, сравнивать. Конструктор принимает именованные аргументы , , , , , , :

>>> delta = datetime.timedelta(days = 5, hours = 1, minutes = 1)
>>> delta
datetime.timedelta(5, 3660)

Интервал времени 5 дней, 1 час и 1 минута. Получить результат можно с помощью атрибутов , и (5 дней и 3660 секунд):

>>> delta.days
5
>>> delta.seconds
3660

Получить результат в секундах позволяет метод :

>>> today = datetime.datetime.today() # текущая дата
>>> today
datetime.datetime(2018, 4, 21, 15, 19, 2, 515432)
>>> future = datetime.datetime(2019, 4, 21, 15, 19, 2, 515432) # дата на один год больше
>>> delta = future - today
>>> delta
datetime.timedelta(365)
>>> delta.total_seconds() # 365 дней в секундах
31536000.0

Прибавить к текущей дате 10 дней, 10 часов и 10 минут:

>>> today = datetime.datetime.today()
>>> delta = datetime.timedelta(days = 10, hours = 10, minutes = 10)
>>> future = today + delta
>>> today # 21 апреля 2018 года, 15:29
datetime.datetime(2018, 4, 21, 15, 29, 29, 265954)
>>> future # 2 мая 2018 года, 01:39
datetime.datetime(2018, 5, 2, 1, 39, 29, 265954)

Многопоточность на Python

За пото­ки в Python отве­ча­ет модуль threading, а сам поток мож­но создать с помо­щью клас­са Thread из это­го моду­ля. Под­клю­ча­ет­ся он так:

from threading import Thread

После это­го с помо­щью функ­ции Thread() мы смо­жем создать столь­ко пото­ков, сколь­ко нам нуж­но. Логи­ка рабо­ты такая:

1. Под­клю­ча­ем нуж­ный модуль и класс Thread.
2. Пишем функ­ции, кото­рые нам нуж­но выпол­нять в потоках.
3. Созда­ём новую пере­мен­ную — поток, и пере­да­ём в неё назва­ние функ­ции и её аргу­мен­ты. Один поток = одна функ­ция на входе.
4. Дела­ем так столь­ко пото­ков, сколь­ко тре­бу­ет логи­ка программы.
5. Пото­ки сами сле­дят за тем, закон­чи­лась в них функ­ция или нет. Пока рабо­та­ет функ­ция — рабо­та­ет и поток.
6. Всё это рабо­та­ет парал­лель­но и (в тео­рии) не меша­ет друг другу.

Для иллю­стра­ции запу­стим такой код:

А вот как выгля­дит резуль­тат. Обра­ти­те вни­ма­ние — пото­ки про­сы­па­ют­ся не в той после­до­ва­тель­но­сти, как мы их запу­сти­ли, а в той, в какой их выпол­нил про­цес­сор. Ино­гда это может поме­шать рабо­те про­грам­мы, но про это мы пого­во­рим отдель­но в дру­гой статье.

Converting a Python Time String to an Object

When you’re working with date and time related strings, it can be very valuable to convert the timestamp to a time object.

To convert a time string to a , you use , which stands for “string parse time”:

>>>

The first argument to must be the timestamp you wish to convert. The second argument is the that the timestamp is in.

The parameter is optional and defaults to . Therefore, if you have a timestamp in that format, you don’t need to pass it as an argument:

>>>

Since a has 9 key date and time components, must provide reasonable defaults for values for those components it can’t parse from .

In the previous examples, . This means that can’t determine by the timestamp whether it represents daylight savings time or not.

Способы реализации параллельных вычислений в программах на Python.

Что такое параллелизм?

Параллелизм дает возможность работать над несколькими вычислениями одновременно в одной программе. Такого поведения в Python можно добиться несколькими способами:

• Используя многопоточность ||, позволяя нескольким потокам работать по очереди.
• Используя многопроцессорность ||. Делать сразу несколько вычислений, используя несколько ядер процессора. Это и называется параллелизмом.
• Используя асинхронный ввод-вывод с модулем . Запуская какую то задачу, продолжать делать другие вычисления, вместо ожидания ответа от сетевого подключения или от операций чтения/записи.

Разница между потоками и процессами.

Поток — это независимая последовательность выполнения каких то вычислений. Поток делит выделенную память ядру процессора, а так же его процессорное время со всеми другими потоками, которые создаются программой в рамках одного ядра процессора. Программы на языке Python имеют, по умолчанию, один основной поток. Можно создать их больше и позволить Python переключаться между ними. Это переключение происходит очень быстро и кажется, что они работают параллельно.

Понятие процесс в — представляет собой так же независимую последовательность выполнения вычислений. В отличие от потоков , процесс имеет собственное ядро и следовательно выделенную ему память, которое не используется совместно с другими процессами. Процесс может клонировать себя, создавая два или более экземпляра в одном ядре процессора.

Асинхронный ввод-вывод не является ни потоковым (), ни многопроцессорным (). По сути, это однопоточная, однопроцессная парадигма и не относится к параллельным вычислениям.

У Python есть одна особенность, которая усложняет параллельное выполнение кода. Она называется GIL, сокращенно от Global Interpreter Lock. GIL гарантирует, что в любой момент времени работает только один поток. Из этого следует, что с потоками невозможно использовать несколько ядер процессора.

GIL был введен в Python потому, что управление памятью CPython не является потокобезопасным. Имея такую блокировку Python может быть уверен, что никогда не будет условий гонки.

Что такое условия гонки и потокобезопасность?

• Состояние гонки возникает, когда несколько потоков могут одновременно получать доступ к общей структуре данных или местоположению в памяти и изменять их, в следствии чего могут произойти непредсказуемые вещи…

  Пример из жизни: если два пользователя одновременно редактируют один и тот же документ онлайн и второй пользователь сохранит данные в базу, то перезапишет работу первого пользователя. Чтобы избежать условий гонки, необходимо заставить второго пользователя ждать, пока первый закончит работу с документом и только после этого разрешить второму пользователю открыть и начать редактировать документ.

• Потокобезопасность работает путем создания копии локального хранилища в каждом потоке, чтобы данные не сталкивались с другим потоком.

Алгоритм планирования доступа потоков к общим данным.

Как уже говорилось, потоки используют одну и ту же выделенную память. Когда несколько потоков работают одновременно, то нельзя угадать порядок, в котором потоки будут обращаются к общим данным. Результат доступа к совместно используемым данным зависит от алгоритма планирования. который решает, какой поток и когда запускать. Если такого алгоритма нет, то конечные данные могут быть не такими как ожидаешь.

Например, есть общая переменная . Теперь предположим, что есть два потока, и . Они выполняют следующие операции:

a = 2

# функция 1 потока
def thread_one():
    global a
    a = a + 2

# функция 2 потока
def thread_two():
    global a
    a = a * 3

Если поток получит доступ к общей переменной первым и вторым, то результат будет 12:

1. 2 + 2 = 4;
2. 4 * 3 = 12.

или наоборот, сначала запустится , а затем , то мы получим другой результат:

1. 2 * 3 = 6;
2. 6 + 2 = 8.

Таким образом очевидно, что порядок выполнения операций потоками имеет значение

Без алгоритмов планирования доступа потоков к общим данным такие ошибки очень трудно найти и произвести отладку. Кроме того, они, как правило, происходят случайным образом, вызывая беспорядочное и непредсказуемое поведение.

Есть еще худший вариант развития событий, который может произойти без встроенной в Python блокировки потоков GIL . Например, если оба потока начинают читать глобальную переменную одновременно… Оба потока увидят, что , а дальше, в зависимости от того какой поток произведет вычисления последним, в конечном итоге и будет равна переменная (4 или 6). Не то, что ожидалось!

Difference for Humans

The method will add a phrase after the difference value relative
to the instance and the passed in instance. There are 4 possibilities:

• When comparing a value in the past to default now:

  • 1 hour ago
  • 5 months ago

• When comparing a value in the future to default now:

  • 1 hour from now
  • 5 months from now

• When comparing a value in the past to another value:

  • 1 hour before
  • 5 months before

• When comparing a value in the future to another value:

  • 1 hour after
  • 5 months after

You may also pass as a 2nd parameter to remove the modifiers , , etc.

You can also change the locale of the string either globally by using
before the call or specifically for the call by passing the keyword
argument. See the section for more detail.

Modifiers

This group of methods performs helpful modifications to a copy of the current instance.
You’ll notice that the , and methods
set the time to and the methods set the time to .

The only one slightly different is the method.
It returns the middle date between itself and the provided argument.

Timezones

Timezones are an important part of every datetime library, and
tries to provide an easy and accurate system to handle them properly.

Note

The timezone system works best inside the ecosystem but
can also be used with the standard library with a few limitations.
See .