详解Python常用标准库之时间模块time和datetime

目录
  • time时间模块
    • time -- 获取本地时间戳
    • localtime -- 获取本地时间元组(UTC)
    • gmtime -- 获取时间元组(GMT)
    • mktime -- 时间元组获取时间戳
    • ctime -- 获取时间字符串
    • asctime -- 时间元组获取时间字符串
    • strftime -- 格式化时间
    • strptime -- 格式化时间
    • sleep -- 时间睡眠
    • perf_counter -- 时间计时
    • 模拟进度条
    • 程序计时
    • 时间转换示意图
  • datetime时间模块
    • date类
    • time类
    • datetime类
    • timedelta类

time时间模块

import time

time -- 获取本地时间戳

时间戳又被称之为是Unix时间戳,原本是在Unix系统中的计时工具。

它的含义是从1970年1月1日(UTC/GMT的午夜)开始所经过的秒数,不考虑闰秒。UNIX时间戳的 0 按照ISO 8601规范为 :1970-01-01T00:00:00Z。

比如:

  • 时间戳 60 表示 1970-01-01T00:01:00Z
  • 时间戳 120 表示 1970-01-01T00:02:00Z
  • 时间戳 3600 表示 1970-01-01T01:00:00Z

小知识:最开始的时候,时间戳的开始年份是1971年,那个时候Unix系统和C语言刚刚诞生,所以时间戳0也就是Unix系统和C语言的生日。那时候的时间位数只有32位,而且每秒中有60个数字,发现只要两年多的时间时间戳就能完成一个轮回,十分的不方便!所以后来的一系列改革,将时间戳的数值改为每秒1个数字,还有一些新的系统可以将时间戳的位数增大,可以让时间戳的轮回扩展到一百多年,再后来为了方便人们记忆,将时间戳的起始年份定位1970年整。

import time

stamp_time = time.time()
print(stamp_time)  # 1635768368.2838552

localtime -- 获取本地时间元组(UTC)

参数为时间戳,默认为本地时间戳,获取时间元组。

时间元组是python中的一个特殊的数据类型type: time.struct_time,但是它和tuple的特性是相同的。

import time

# 时间元组中的值分别表示:
	# tm_year: 年
	# tm_mon: 月
	# tm_mday: 日
	# tm_hour: 时
	# tm_min: 分
	# tm_sec: 秒
	# tm_wday: 周几(0表示星期一)
	# tm_yday: 一年中的第几天(从1开始)
	# tm_isdst: 夏令标识(1夏令时、0非夏令时、-1未知)

# 默认当前时间
time_tuple = time.localtime()
print(time_tuple)
# time.struct_time(tm_year=2021, tm_mon=11, tm_mday=1, tm_hour=20, tm_min=7, tm_sec=50, tm_wday=0, tm_yday=305, tm_isdst=0)

# 指定时间戳
time_tuple = time.localtime(3600)
print(time_tuple)
# time.struct_time(tm_year=1970, tm_mon=1, tm_mday=1, tm_hour=9, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=1, tm_isdst=0)

有大问题啦!!!

时间戳的起始时间是1970-1-1 0:0:0, 这个时候的时间戳是0,那么时间戳3600就是整整一个小时之后,那么时间就应该是1970-1-1 0:1:0 才对的呀!怎么上面的3600确实9点钟了呢?怎么起始时间变成了8点了呢?

然后你发现你在中国,时间是北京时间,北京在东八区时区,嘶,怎么正好也是个八?

是这样的,按照道理来说的话全世界任何一个地方的时间戳所代表的时间都应该是一样的,而且时间戳的起始时间确实是 1970-1-1 0:0:0 ,但是这个时间是位于英国的一个叫做格林威治的小镇的,格林威治有一个天文台叫做皇家格林尼治天文台,后来国际上将这个地方的经线作为本初子午线,作为时间计算时间和地理精度的起点。那么,有时区的存在打破了这个可能,我们在中国,所有的设备都是按照中国的时区编码的,中国位于东八区,在时间上比英国快八个小时,所以我们中国的本地时间戳就是 1970-1-1 8:00:00。

gmtime -- 获取时间元组(GMT)

在不知道这个函数的时候,我就很好奇为什么localtime的初始时间比格林威治时间要快8小时,现在就明白了:

函数 描述
gmtime 获取时间元组(GMT格林威治时间)
localtime 获取时间元组(UTC协调世界时)

mktime -- 时间元组获取时间戳

注意:

  • 参数必须是时间元组time.struct_time 或者元组 tuple 类型;
  • 元组中的元素一个也不能少,必须九个元素都存在;
  • 得到的时间戳只收到前六个值的影响,即:年月日时分秒;
  • 时间元组中的时间表示,最小时间不能低于当地的最小时间戳;
  • 时间元组中的时间表示,单位可以超出原本的范围,比如秒满60进1,我们将秒写成100,系统也不会报错,但是时间上会自动的将多出的时间进位。但是数字也不能过大,因为数据类型的大小是有极限的。
  • mktime返回的数值是浮点型的,但是精度只能到1;
import time

# 在中国的最小时间单位
tst = (1970, 1, 1, 8, 0, 0, 0, 0, 0)
time_stamp = time.mktime(tst)
print(time_stamp)  # 0.0

ctime -- 获取时间字符串

参数默认为本地时间戳,获取的数据类型是 str,这个时间字符串不像时间元组是一个单独的数据类型。

import time

# 时间字符串中的含义是:
	# Mon Nov  1 21:34:39 2021
    # 星期 月   日 时 分 秒  年

# 默认为本地时间戳
time_char = time.ctime()
print(time_char)  # Mon Nov  1 21:34:39 2021

# 指定时间戳
time_char = time.ctime(0)
print(time_char)  # Thu Jan  1 08:00:00 1970

asctime -- 时间元组获取时间字符串

注意,asctime有弊端,看下例:

import time

tst = (1970, 1, 1, 8, 24, 61, 1, 0, 0)
time_char = time.asctime(tst)
print(time_char)  # Tue Jan  1 08:24:61 1970

tst = (1970, 1, 1, 8, 24, 61, 2, 0, 0)
time_char = time.asctime(tst)
print(time_char)  # Tue Jan  1 08:24:61 1970

看上面的例子,时间元组变成时间字符串的时候,会将星期的数据也读取到,但是却不会分辨数据是否正确,所以asctime并不常用。

如果要将一个不确定正确性的时间元组变成时间字符串的话,先通过 mktime 获取时间戳(mktime可以分辨出正确的时间信息),然后在将时间戳通过 ctime 变成时间字符串。

strftime -- 格式化时间

格式化时间,按照指定的格式(一段格式化字符串,就像字符串的格式化一样)将时间元组变成时间字符串。

我们先来学习一下时间占位符的含义是什么:

注意!!!这些占位符的大小写的含义是不同的:

占位符 含义
%Y 以十进制数字表示以世纪为单位的年份(四位数)
%y 以十进制数字表示年份(两位数)
%m 以十进制数字表示月份
%D 以月/日/年(两位数)的格式表示年月日
%d 以十进制数字表示日期
%H 以十进制数字表示二十四小时制的时
%M 以十进制数字表示分钟
%S 以十进制数字表示秒
%z 与UTC的时区偏移
%a 区域设置的缩写工作日名称
%A 区域设置的完整工作日名称
%b 区域设置的缩写月份名称
%B 区域设置的完整月份名称
%c 语言环境的适当日期和时间表示
%I 以十进制数表示十二小时制的时(大写 ‘爱’)
%p 语言环境的等效值:AM 或者 PM

现在根据使用时间占位符用字符串格式化将时间元组变成字符串。

import time

# 注意,如果格式化字符串中出现中文字符,只能在linux系统下运行,windows下不能解析,直接报错。

tst = (1970, 1, 1, 8, 0, 0, 0, 0, 0)
time_tuple = time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%m-%S',tst)
print(time_tuple)  # 1970-01-01-08-01-00

# 有中文在windows下报错
tst = (1970, 1, 1, 8, 0, 0, 0, 0, 0)
time_tuple = time.strftime('%Y-%m哈哈-%d-%H-%m-%S',tst)
print(time_tuple)  # 1970-01-01-08-01-00

strptime -- 格式化时间

格式化时间,通过格式化字符串将一个字符串中的时间变成时间元组。

import time

# 格式化字符串要和原字符串一模一样,只是将需要提出的部分使用占位符替换
char = '2000年10月30日一个伟大的中国少年在三晋大地诞生了'
format_char = '%Y年%m月%d日一个伟大的中国少年在三晋大地诞生了'

tst = time.strptime(char, format_char)
print(tst)

sleep -- 时间睡眠

等待指定秒数的时间:

import time

print('开始睡觉')
time.sleep(2)
print('睡了两秒钟,神清气爽')

perf_counter -- 时间计时

用于计算程序运行的时间

import time

# perf_counter 用于计算程序运行的时间

# 记录开始时间
start_time = time.perf_counter()

# 程序运行
for i in range(10000):
    pass

# 记录时间
end_time = time.perf_counter()

# windows系统直接拿到第二次的值就可以了,不用减去第一次的值也行
print(end_time, '秒')  # 0.0003918 秒
print(end_time - start_time, '秒')  # 0.0003916 秒

如果使用多次perf_counter()函数,直接输出其的值是距第一次使用的时间长度:

import time

time1 = time.perf_counter()
time.sleep(1)
time2 = time.perf_counter()
print(time2)

time.sleep(2)
time3 = time.perf_counter()
print(time3)

time.sleep(3)
time4 = time.perf_counter()
print(time4)

"""
结果:
1.0002558
3.0048941
6.019172
"""

注意:windows系统下使用perf_counter()函数可以直接输出耗时长度,每次的耗时默认都是距离第一次使用perf_counter()函数的时间长度;如果在linux系统下使用perf_counter()函数则必须要使用第二次的结果减去之前的结果,因为在linux系统中perf_counter()函数的值和time()函数的值都是一样的,那就是返回一个时间戳。

使用time.time()计算时间

import time

# perf_counter 用于计算程序运行的时间

# 记录开始时间
start_time = time.time()

# 程序运行
for i in range(10000):
    pass

# 记录时间
end_time = time.time()

print(end_time - start_time, '秒')  # 0.001001119613647461 秒

耗时短的计时推荐使用pref_counter,耗时长的推荐使用time

模拟进度条

# 1、定义进度条样式
print('[%-50s]' % ('###########'))
print('[%-50s]' % ('###################'))
print('[%-50s]' % ('###########################'))
print('[%-50s]' % ('####################################'))
print('[%-50s]' % ('########################################'))
# 2、让进度条动起来
import time

progress_char = ''
for i in range(50):
    progress_char += '#'
    time.sleep(0.05)  # 延时看起来不是很快
    # end使不能换行,\r使进度条不断刷新,保持在同一行显示;
    print('\r[%-50s]' % (progress_char), end='')
print('\n')
# 3、根据文件的大小调整进度条的进度
import time

def progress(percent):
    """控制进度条的显示
    参数是下载的百分比,用来控制进度条的进展
    """
    # 如果百分比超过了1,说明数据已经接受完毕
    if percent > 1:
        percent = 1

    # 打印对应的进度条效果
    char = '#' * int(percent * 50)
    print('\r[%-50s]%d%%' % (char, int(percent * 100)), end='')

# 已下的大小
rec_size = 0

# 下载文件的大小
total_size = 102400

# 模拟下载过程
while rec_size < total_size:
    rec_size += 10240  # 下载速度
    time.sleep(0.05)  # 模拟网络延迟
    percent = rec_size / total_size  # 计算下载的进度(百分比)
    # 调用进度条
    progress(percent)

程序计时

在学习了perf_counter计时后,我们知道有很多种方法可以用于计时:

1.time函数:返回当前时间戳,使用time函数计时是获取两个节点各自的时间戳,然后计算其之间的差值,即为耗时时长。

  • 优点:计算的是真实世界中的时间长度,而且计时本身不消耗计算机资源,计算长时间的程序优势较大;
  • 缺点:time函数的时间获取来源于计算机本身的时间,如果在计时途中计算机的时间发生变化,比如人为的调快一小时,那么计时就会比正确的时间慢一个小时的时间。

2.perf_counter函数:是time模块中专门用于性能计时的函数,具有高分辨率的时钟,已测量短持续的时间。

  • 优点:是专门用于性能计时的函数,精确度高,适合计算耗时短的程序;
  • 缺点:专门用于计时的函数,计时本身就会消耗计算机资源,所以计时过长难免会有一定的影响;

3.process_time函数:用于评测处理时间,计算内核和用户空间CPU时间之和,这个时间不包含程序阻塞的时间,比如time.sleep()、input()等。

优点:专门用于计算程序本身内在的时间消耗,排除外来因素、提升系统本身效率、优化程序使用;

import time

def loop():
    time.sleep(1)
    input('请输入:')  # 这个位置人为数三秒回车执行
    num = 10 ** 8
    for _ in range(num):
        pass
    time.sleep(1)

# time.time
start_time = time.time()
loop()
end_time = time.time()
print(start_time)  # 1640270620.4077902
print(end_time)  # 1640270628.1165576
print(end_time - start_time)  # 7.708767414093018

# time.perf_counter
start_time = time.perf_counter()
loop()
end_time = time.perf_counter()
print(start_time)  # 3e-07
print(end_time)  # 7.823952
print(end_time - start_time)  # 7.8239517

# time.process_time
start_time = time.process_time()
loop()
end_time = time.process_time()
print(start_time)  # 3.234375
print(end_time)  # 4.8125
print(end_time - start_time)  # 1.578125

除此之外,python3.7之后,新增了精确到纳秒的函数:

  • time.time_ns()
  • time.perf_counter_ns()
  • time.process_time_ns()

还有标准库timeit用于程序的性能计时。

时间转换示意图

在上述的几种类型中存在时间转换的问题,详情和之间的关系可以参考下图:

datetime时间模块

import datatime

datatime模块重新封装了time模块,提供更多的接口。

date类

date类专门用于描述日期,实例化对象时必须填入参数,分别表示:年、月、日,返回datetime.date对象。

datetime.date(year, month, day)

from datetime import date

date_o = date(2022, 3, 1)

print(date_o)
print(type(date_o))

"""
结果:
2022-03-01
<class 'datetime.date'>
"""

常用属性

属性 作用
year date对象表示的具体年份(实例化对象调用达到效果);
month date对象表示的具体月份(实例化对象调用达到效果);
day date对象表示的具体日(实例化对象调用达到效果);
max date类能够表示的最大日期;
min date类能够表示的最小日期;
resolution date类能够表示的最小单位;

常用方法

注意,以下方法如果可以返回新的对象,使用对象调用时,返回新的对象,原对象不变;如果根据对象值返回对应的值,则使用类调用达不到目标效果;

方法 作用
today() 返回本地日期对象;
fromtimestamp(time_stamp) 给定时间戳返回日期对象;
replace(y, m, d) 给定年月日返回日期对象;
timetuple() 返回本地当前时间元组time.struct_time对象;
weekday() 返回星期序号,星期一返回0;
isoweekday() 返回星期序号,星期一返回1;
isocalendar() 返回元组,表示日期的年份、第几周、第几周之后的第几天;
isoformat() 返回时间字符串;
strftime() 格式化日期,参考time.strftime();

time类

time类是datetime模块中专门用于描述时间的类,四个参数:hourminutesecondmicrosecond默认都为0。

datetime.time(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)

from datetime import time

time_0 = time()

print(time_0)
print(type(time_0))

"""
结果:
00:00:00
<class 'datetime.time'>
"""

time的属性和date类的属性方法基本相同,可以参考使用;

datetime类

相同于datetime两个类的结合,使用基本相同;

timedelta类

timedelta类用于时间运算,类的参数有datetime模块支持的所有时间单位,使用其它的时间和日期对象可以和timedelta对象进行时间加减运算,注意在实例化时使用关键字传参;

from datetime import datetime
from datetime import timedelta

# 日期对象
datetime_o = datetime(2000, 10, 30, 14, 40, 6)
print(datetime_o)

# ## 假设我们要计算这个时间5天4小时23分6秒之后的时间

# 实例化 5天4小时23分6秒 的timedelta对象
timedelta_o = timedelta(days=5, hours=4, minutes=23, seconds=6)

# 将时间对象和timedelta对象相加
datetime_o += timedelta_o
print(datetime_o)

"""
结果:
2000-10-30 14:40:06
2000-11-04 19:03:12
"""

到此这篇关于详解Python常用标准库之时间模块time和datetime的文章就介绍到这了,更多相关Python time datetime内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • python语言time库和datetime库基本使用详解

    今天是边复习边创作博客的第三天,我今年大二,我们专业开的有这门课程,因为喜欢所以更加认真学习,本以为没人看呢,看了后台浏览量让我更加认真创作,这篇博客花了2个半小时的时间,结合自己所学,所思,所想写作,目的是为了方便喜欢Python的小白学习,也是一种自我鞭策吧! python语言使用内置time库和datetime库来处理日期时间 相关术语的解释 UTC time Coordinated Universal Time,世界协调时,又称 格林尼治天文时间.世界标准时间.与UTC time对应的是

  • Python中time与datetime模块使用方法详解

    目录 time 模块 datetime 模块 总结 time 模块 time 模块,也就是时间模块,用来进行一些与时间有关的操作.其使用方法为: import time print(time.time()) # 时间戳 浮点数 print(time.sleep(2)) # 秒 进行睡眠 时间分类: 1.时间戳 — 用于进行计算 2.结构化时间 — 给程序员查看使用(命名元组) 3.字符串时间 — 给用户查看的 时间模块的基本方法有: t = time.time() # 用于获取当前时间戳 pri

  • Python时间模块datetime、time、calendar的使用方法

    本文简单总结了一下Python处理时间和日期方面的模块,主要就是datetime.time.calendar三个模块的使用,希望这篇文章对于学习Python的朋友们有所帮助. 首先就是模块的调用,很多IDE都已经安装好了很多Python经常使用到的模块,所以我们暂时不需要安装模块了. import datetime import time import calendar 1.获取到此时的准确时间 # 获取此时的时间 print time.localtime() //输出格式为: time.str

  • 详解python时间模块中的datetime模块

    Python提供了多个内置模块用于操作日期时间,像calendar,time,datetime.time模块我在之前的文章已经有所介绍,它提供的接口与C标准库time.h基本一致.相比于time模块,datetime模块的接口则更直观.更容易调用. 1.datetime中包含三个类date ,time,datetime 函数datetime.combine(date,time)可以得到dateime,datetime.date().datetime.time()可以获得date和time 2.d

  • python中time、datetime模块的使用

    1.前言 如果您从事过python web的开发,那一定有过这样的经历,对于各种复杂繁琐的业务逻辑,掺杂着各种各样的时间约束,让人很容易搞的头晕眼花,比如展示出一天内用户进行过的所有操作记录,再比如进行验证码验证时获取当前时间与验证码生成时间进行比较,检查是否超过10分钟过期时间之类.这些关于时间的业务逻辑,要求我们必须能熟练掌握python中关于时间的两个模块,time和datetime,只有用好了这两个模块,我们才能在代码中轻松自如的应对. 2.time模块 time模块中时间表现的格式主要

  • Python的时间模块datetime详解

    datetime模块用于是date和time模块的合集,datetime有两个常量,MAXYEAR和MINYEAR,分别是9999和1. datetime模块定义了5个类,分别是 1.datetime.date:表示日期的类 2.datetime.datetime:表示日期时间的类 3.datetime.time:表示时间的类 4.datetime.timedelta:表示时间间隔,即两个时间点的间隔 5.datetime.tzinfo:时区的相关信息 一.首先看一下datetime.date类

  • 详解Python常用标准库之时间模块time和datetime

    目录 time时间模块 time -- 获取本地时间戳 localtime -- 获取本地时间元组(UTC) gmtime -- 获取时间元组(GMT) mktime -- 时间元组获取时间戳 ctime -- 获取时间字符串 asctime -- 时间元组获取时间字符串 strftime -- 格式化时间 strptime -- 格式化时间 sleep -- 时间睡眠 perf_counter -- 时间计时 模拟进度条 程序计时 时间转换示意图 datetime时间模块 date类 time

  • 详解Python常用标准库之os模块与shutil模块

    目录 系统模块 常用方法 常用属性 文件操作 路径模块 文件复制移动模块(文件操作) copyfileobj -- 复制文件(内容) copyfile -- 复制文件(内容) copymode -- 复制文件(权限) copystat -- 复制文件(除了内容) copy & copy2 -- 复制文件 copytree -- 迭代复制文件夹中的所有 rmtree -- 迭代删除文件夹(即使文件夹中有文件) move -- 移动文件或文件夹 系统模块 import os 系统模块用于对系统进行操

  • Python常用标准库之os模块功能

    目录 系统相关 文件和目录操作 执行命令 模块导入方式: import os os模块是Python标准库中的一个用于访问操作系统相关功能的模块,os模块提供了一种可移植的使用操作系统功能的方法.使用os模块中提供的接口,可以实现跨平台访问.但是,并不是所有的os模块中的接口在全平台都通用,有些接口的实现是依赖特定平台的,比如linux相关的文件权限管理和进程管理. os模块的主要功能:系统相关.目录及文件操作.执行命令和管理进程 Ps:其中的进程管理功能主要是Linux相关的,此处不做讨论.

  • Python常用标准库详解(pickle序列化和JSON序列化)

    目录 常用的标准库 序列化模块 序列化和反序列化 使用场景 dumps & loads dump & load JSON序列化模块 使用场景 支持的数据类型 JSON和pickle的区别 序列化函数 json和pickle实际使用过程中的一些问题 pickle和json的区别总结 常用的标准库 序列化模块 import pickle 序列化和反序列化 把不能直接存储的数据变得可存储,这个过程叫做序列化.把文件中的数据拿出来,回复称原来的数据类型,这个过程叫做反序列化. 在文件中存储的数据只

  • 详解Python中pyautogui库的最全使用方法

    在使用Python做脚本的话,有两个库可以使用,一个为PyUserInput库,另一个为pyautogui库.就本人而言,我更喜欢使用pyautogui库,该库功能多,使用便利.下面给大家介绍一下pyautogui库的使用方法.在cmd命令框中输入pip3 install pyautogui即可安装该库! 常用操作 我们在pyautogui库中常常使用的方法,如下: import pyautogui pyautogui.PAUSE = 1 # 调用在执行动作后暂停的秒数,只能在执行一些pyaut

  • 详解Python中第三方库Faker

    项目开发初期,为了测试方便,我们总要造不少假数据到系统中,尽量模拟真实环境. 比如要创建一批用户名,创建一段文本,电话号码,街道地址.IP地址等等. 平时我们基本是键盘一顿乱敲,随便造个什么字符串出来,当然谁也不认识谁. 现在你不要这样做了,用Faker就能满足你的一切需求. 1. 安装 pip install Faker 2. 简单使用 >>> from faker import Faker >>> fake = Faker(locale='zh_CN') >&

  • 详解python安装matplotlib库三种失败情况

    (可能只有最后一句命令有用,可能全篇都没用) (小白方法,可能只适用于本人情况) 安装matplotlib时,出现的三种失败情况 1.read timed out 一开始我在pycharm终端使用pip install matplotlib时,出现的是下图所示情况,大致情况是安装时间太长,所以当时我用了清华镜像,将原来的命令改成了pip install -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple/ matplotlib,速度是上来了,但是还是安装

  • 详解python的xlwings库读写excel操作总结

    一.总结(点击显示或隐藏总结内容) 一句话总结: xlwings 是 Python 中操作Excel的一个第三方库,支持.xls读写,.xlsx读写,操作非常简单,功能也很强大 1.xlwings 中的逻辑:应用->工作簿->工作表->范围 对应的代码? 应用:一个应用(一个xlwings程序):app = xw.App(visible=True, add_book=False) 工作簿(book):excel文件(excel程序):wb = app.books.add() 工作表(sh

  • 详解Python常用的魔法方法

    一.python魔法方法 Python的魔法方法会在特定的情况下自动调用,且他们的方法名通常被双下划线包裹,之前我们学习的构造函数和析构函数就属于魔法方法 二.运算符重载 Python中同样有运算符重载,其实所有的运算符都是使用了对应的魔法方法来处理的对象的,魔法方法对应的操作符如下 我们来举一个简单的例子 class A: def __init__(self,x): self.x = x def __add__(self,other): return int(self.x)+int(other

  • 详解python中mongoengine库用法

    目录 一.MongoDB的安装与连接 二.MongoEngine模型介绍 2.1.ODM模型介绍 2.2.常见数据类型 2.3.数据类型通用参数 2.4.类属性meta常见配置项 2.5.文档的嵌套模型 三.添加数据 3.1.方式一 3.2.方式二:使用create()方法 四.查询数据 4.1.单个文档查询 4.2.条件查询 4.3.聚合统计 4.4.排序 4.5.分页处理 五.修改和删除数据 5.1.修改数据 5.2.删除数据 一.MongoDB的安装与连接 安装:pip install m

随机推荐