python中处理日期和时间模块 在python中datedelta使用方法？

在python中datedelta使用方法？

datetime.timedelta对象代表两个时间之间的的时间差，两个date或datetime对象之和时是可以赶往一个timedelta对象。

构造函数：

classdatetime.timedelta([days[,seconds[,microseconds[,milliseconds[,minutes[,hours[,weeks]]]]]]])

所有参数可选，且系统默认也是0，参数的值也可以是整数，浮点数，正数或负数。

内部只读取days，seconds，microseconds，其他参数的值会手动按不胜感激规则抓装换：

1millisecond（毫秒）转换的成1000microseconds（微秒）

1minute转换的成60seconds

1hour转换成3600seconds

1week转换成7days

三个参数的取值范围三个为：

0microseconds1000000

0seconds3600*24(thenumberthesecondsacrossone day)

-999999999days999999999

如果不是任意参数是float，且小数点后多含microseconds部分，那么microseconds的值为所有参数的微秒部分的总和（保留2位小数）

datetime模块中包含表示时区信息的什么对象？

datetime模块是python标准库中最常用的时间处理库，绝对无法防范一些很简单时间相关的操作需求。datetime库除了date、time、datetime、timedelta、tzinfo和timezone。

如何使用Python脚本分析CPU使用情况的？

怎么跟踪Python脚本建议使用时CPU建议使用情况，需要重点关注以上几个方面：

1、cProfile

2、line_profiler

3、pprofile

4、vprof

测量CPU使用率，比较多不使用与内存分析中使用脚本相同的脚本，具体一点追加：

在PyPy2中，你是需要不使用与之对付的pip版本：

cProfile

在继续讨论CPU分析时，应用最广的工具之一是cProfile，要注意是只不过它内置在CPython2和PyPy2中。这是一个确定性的分析器，意味着在运行程序时会收集一组统计数据，.例如我们代码的各个部分的执行次数或想执行时间。再者，cProfile在系统上的开销比其他内置的分析器（配置文件）要低。

line_profiler

此分析器上路子级可以提供关於工作负载的信息。它在用Cython在C中实现方法，并将其与cProfile参与比较时发现到其本身小点的开销。

源代码这个可以在这里可以找到，也是可以在这里可以找到PyPI页面。与cProfile相比，它本身完全不一样的开销，但却要花废12倍的时间来查看配置文件。

要建议使用它，你必须先是从pip去添加它：virtualenvinstall pip install Cython ipython5.4.1line_profiler（CPython2）。这个分析器的一个主要注意缺点是它不意见PyPy。

pprofile

pprofile是一个“线程测量和统计的纯python分析什么器”。

它被line_profiler的启发，能修复了很多缺点，但而它彻底用Python编写，所以它也可以不与PyPy成功建议使用。与cProfile相比较，在用CPython时的分析时间要多28倍，而使用PyPy时，分析时间要多8倍，而且细节水平十分细化。

vprof

vprof是一个Python讲器，为各种Python程序特性（如正常运行时间和内存在用）需要提供相当丰富的可视化可视化。它是一个基于条件Node.JS的图形化的没显示在网页中的结果。

时间 cProfile 参数 分析 datetime

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