嘿，我正在Python日期时间工作，我想知道什么是解析这个时间戳的最好方法是。在python中使用高精度时间戳
时间戳是ISO标准，这里有一个例子 “2010-06-19T08：17：14.078685237Z”
现在为止我已经使用
time = datetime.datetime.strptime(timestamp.split(".")[0], "%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
precisetime = time + datetime.timedelta(0,float("." + timestamp[:-1].split(".")[0]))
这类作品，但我觉得应该有一个更简化的方式（我对Python非常陌生，我相信我会像屁股那样做）。另外，我的时间戳里有纳秒，但在我的日期时间对象中只有几微秒，是否有更好的模块可以使用？我需要能够在诸如减去时间和将它们放入调度程序的时间进行操作。
有没有更好的方法来解决这个问题？
你的代码看起来不错。我不知道更好的办法，但我不是datetime专家。就个人而言，我将它包装在一个函数，做每行少一点的工作，但是这只是我的风格：
def parse_iso_timestamp(timestamp)
ts, partial_seconds = timestamp[:-1].split('.')
partial_seconds = float("." + partial_seconds)
time = datetime.datetime.strptime(ts, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
precisedatetime = time + datetime.timedelta(seconds=partial_seconds)
return precisedatetime
编辑：我同意罗布·考伊的回答。没有必要重新发明轮子。
另一方面：在一行中做尽可能多的工作已成为Python的时尚。我不确定我喜欢它。我更喜欢用变量名称记录的小块。 – 2011-06-01 21:05:25
下面是使用正则表达式的另一种方法，你可能（也可能不会）发现吸尘器：
import re
timestamp = "2010-06-19T08:17:14.078685237Z"
ts_regex = re.compile(r"(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})T(\d{2}):(\d{2}):(\d{2})\.(\d{6})")
precisetime = datetime.datetime(*map(int, ts_regex.match(timestamp).groups()))
这被分成几个步骤，以提供一些清晰：
>>> ts_regex.match(timestamp).groups()
('2010', '06', '19', '08', '17', '14', '078685')
>>> map(int, ts_regex.match(timestamp).groups())
[2010, 6, 19, 8, 17, 14, 78685]
我们可以通过这个名单直销因为参数的顺序是正确的，所以使用参数扩展*来对datetime对象进行初始化。
不需要那么喜欢你的正则表达式。这会给你你所需要的：'re.findall（'\ d +'，timestamp）'。然后，你可以把它放到一行：'precisetime = datetime.datetime（* map（int，re.findall（'\ d +'，timestamp））'，它比它替换的行更短;） – 2011-06-01 21:25:29
在这种情况下，单线程实际上不起作用，因为它将匹配小数点后的9个字符，并尝试将其放入“微秒”中。如果您确定您正在处理有效的时间戳，那么您可以通过在Steven的方法上使用变体来确实保存一些代码。 – 2011-06-01 21:43:28
datetime只精确到微秒。即10e-6。
所以，如果你做你上面做了什么
14.078685237
将被截断，以
14.078685
。
最好在float中单独保持子秒数，然后执行一些浮点模数运算来跟踪这一点。
我觉得很可笑datetime不这样做。
对于那些说时钟不够准确的人来说。 这不是唯一的用例。当你从远处来回转换时间。 （乘以光速。） 1微秒是300米。 300米是3个足球场的长度。这是完全废话的准确性。
您可以使用与NumPy的datetime64：http://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/arrays.datetime.html
它支持纳秒和更高的精度。
>>> import numpy as np
>>> np.version.version
'1.7.1'
>>> np.datetime64("2010-06-19T08:17:14.078685237Z", dtype="datetime64[ns]")
numpy.datetime64('2010-06-19T08:17:14.078685237+0000')
对不起，对于非生产性的评论，但“我对Python非常陌生，我确信我正在做这个像屁股” - >你，先生，让我大声笑出来。我们都去过那里。 – slezica 2011-06-01 20:43:15
我还在写'ass code' – tMC 2011-06-01 20:47:18