时间戳可简单理解为自1970/01/01/ 00:00:00 到现在经过的秒数，如果要计算日期运算，因为涉及到润年，一般使用语言自带的库实现比较简单和高效。但如果只是取时间即时分秒，完全可以不用依赖库，通过模运算和取整运算的方式实现，并且性能比内部库函数效率更高。
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性能快了接近200%，如果有涉及到大数据分析场景，百万甚至千万级别次的调用时，该算法还是有意义的
5位数日期戳读取 .mat 文件处理里面数据时，发现里面的日期数据全部都是 “5位数” 数字，很不解；后来查到可以在excel中通过设置单元格调回标准日期格式，如下：选中日期戳，右键选择 “格式化单元格（Format Cells）”选择需要的日期格式，点击ok即可通过代码转成标准日期例如这个DataFrame中的日期，全部都是“日期戳”格式的，但我需要的是人能看懂的“标准日期”；确认起始日期首先需拿一个“日期戳”对应的时间(标准日期)，减去这个日期戳，得出起始时间。获取起始时间：2018-05-02 对应的日期戳为：43222，接下来通过pandas 的Timedelta()和 to_datetime() 获取起始时间。可以看到起始日期为“1899-12-30”这样一来后续日期戳转标准日期，只需要在 “1899-12-30” 的基础上加 “日期戳”即可。批量转换首先定义一个函数用来进行转换：#定义转化日期戳的函数,stamp为日期戳def date(stamp):delta = pd.Timedelta(str(stamp)+'D')real_time = pd.to_datetime('1899-12-30') + deltareturn real_time然后针对DataFrame需要转换的列进行转换即可：
time()函数可以获取当前时间戳；ctime()函数可以以一种易读的方式获取系统当前时间；gmtime()函数可获取当前0时区的struct_time格式的时间；localtime()函数可获取当前地区的struct_time格式的时间。
python获取三个小时之前的时间的方法：
1、使用“import datetime”导入datetime包
2、用“now()”函数得到的当前时间减去三个小时，输出这个结果就可以了
执行结果如下：
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这需求折腾了我半天..
import time
import datetime as datetime
def late_time(time2):
# 先获得时间数组格式的日期
#time2是外部传入的任意日期
now_time = datetime.datetime.strptime(time2, '%Y-%m-%d')
#如需求是当前时间则去掉函数参数改写 为datetime.datetime.now()
threeDayAgo = (now_time - datetime.timedelta(days =30))
# 转换为时间戳
timeStamp =int(time.mktime(threeDayAgo.timetuple()))
# 转换为其他字符串格式
otherStyleTime = threeDayAgo.strftime("%Y-%m-%d")
return otherStyleTime
a = late_time("2019-3-30")
print(a)# 打印2018-02-28
