import time
import datetime
datebg=input("date begin:")
dateed=input("date end:")
# datebg="2018-01-16 16:41"
# dateed="2018-01-17 16:41"
format="%Y-%m-%d %H:%M"
fdatebg=time.strptime(datebg, format)
fdatebg=datetime.datetime(fdatebg.tm_year,fdatebg.tm_mon,fdatebg.tm_mday,fdatebg.tm_hour,fdatebg.tm_min)
fdateed=time.strptime(dateed, format)
fdateed=datetime.datetime(fdateed.tm_year,fdateed.tm_mon,fdateed.tm_mday,fdateed.tm_hour,fdateed.tm_min)
print(fdatebg)
print(fdateed)
delta=fdateed-fdatebg
print(delta)   output:

2018-01-16 16:41:00
2018-01-16 23:41:00
7:00:00

  

python 时间差计算的更多相关文章

  1. windows下安装python科学计算环境,numpy scipy scikit ,matplotlib等

    安装matplotlib: pip install matplotlib 背景: 目的:要用Python下的DBSCAN聚类算法. scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器 ...

  2. php比较时间戳与时间差计算函数( 实用)

    PHP时间比较和时间差如何计算 <?php $zero1=date(“y-m-d h:i:s”); $zero2=”-- ::′; echo “zero1的时间为:”.$zero1.”<b ...

  3. Python TF-IDF计算100份文档关键词权重

    上一篇博文中,我们使用结巴分词对文档进行分词处理,但分词所得结果并不是每个词语都是有意义的(即该词对文档的内容贡献少),那么如何来判断词语对文档的重要度呢,这里介绍一种方法:TF-IDF. 一,TF- ...

  4. Python科学计算(二)windows下开发环境搭建(当用pip安装出现Unable to find vcvarsall.bat)

    用于科学计算Python语言真的是amazing! 方法一:直接安装集成好的软件 刚开始使用numpy.scipy这些模块的时候,图个方便直接使用了一个叫做Enthought的软件.Enthought ...

  5. 目前比较流行的Python科学计算发行版

    经常有身边的学友问到用什么Python发行版比较好? 其实目前比较流行的Python科学计算发行版,主要有这么几个: Python(x,y) GUI基于PyQt,曾经是功能最全也是最强大的,而且是Wi ...

  6. jsp页面根据当前时间和定义时间差计算动态倒计时

    jsp页面根据当前时间和定义时间差计算动态倒计时http://www.jb51.net/article/74140.htm    var maxtime =1000*60; //半个小时,按秒计算,自 ...

  7. Python科学计算之Pandas

    Reference: http://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1474979163&ver=1&signature=wnZn1UtW ...

  8. Python 科学计算-介绍

    Python 科学计算 作者 J.R. Johansson (robert@riken.jp) http://dml.riken.jp/~rob/ 最新版本的 IPython notebook 课程文 ...

  9. Python科学计算库

    Python科学计算库 一.numpy库和matplotlib库的学习 (1)numpy库介绍:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成 ...

随机推荐

  1. depth peeling实现半透明

    aaarticlea/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRofHh0aH

  2. Object-oriented programming

    Object-oriented programming (OOP) is a programming paradigm based on the concept of "objects&qu ...

  3. Unity脚本中可以引用的类型

    Hierarchy(层级视图)面板里的对象,或者 Project(工程视图)里的Prefab.

  4. JSP Java服务器页面

    大家好!好久不见!今日我们开始学习JSP了,一些记录基础性的知识在这里与大家分享. 先说下URL(Uniform Resource Locator 统一资源定位符). URL包括传输协议(http:/ ...

  5. ICMPv6和IPv6 NDP

    1. ICMPv6 IPV4使用ICMP做很多事情,诸如目的地不可达等错误消息以及ping和traceroute等诊断功能.ICMPv6也提供了这些功能,但不同的是,它不是独立的第3层协议.ICMPV ...

  6. web前后端安全问题

    1. 安全问题主要可以理解为以下两方面: 私密性:资源不被非法窃取和利用,只有在授权情况下才可以使用: 可靠性:资料不会丢失.损坏及篡改: 2. web安全的层面 代码层面:写代码时保证代码是安全的, ...

  7. BZOJ 2820 luogu 2257 yy的gcd (莫比乌斯反演)

    题目大意:求$gcd(i,j)==k,i\in[1,n],j\in[1,m] ,k\in prime,n,m<=10^{7}$的有序数对个数,不超过10^{4}次询问 莫比乌斯反演入门题 为方便 ...

  8. [学习笔记] CS131 Computer Vision: Foundations and Applications:Lecture 3 线性代数初步

    向量和矩阵 什么是矩阵/向量? Vectors and matrix are just collections of ordered numbers that represent something: ...

  9. 【【henuacm2016级暑期训练】动态规划专题 N】Valid Sets

    [链接] 我是链接,点我呀:) [题意] 在这里输入题意 [题解] 给你一棵树. 让你统计其中子树T的数量. 这个子树T要满足最大值和最小值之差小于等于d 树形DP 可以枚举点root为子树的根. 统 ...

  10. RabbitMQ学习总结(3)——入门实例教程详解

    一.起航 本章节,柯南君将从几个层面,用官网例子讲解一下RabbitMQ的实操经典程序案例,让大家重新回到经典"Hello world!"(The simplest thing t ...