在列表上迭代 datetime 函数

Question

我在另一个应用程序中使用 Python 2.7。我有以下格式的时间戳列表。列表的长度因任务而异：

['23:05:26', '23:05:28', '23:05:30', '23:05:32']

使用 datetime 我想使用 timedelta 在此列表上运行一些基本数学运算

到目前为止，我已经成功地在两个单独的时间戳上运行了该操作，但是我找不到正确的语法和/或方法来在列表上迭代相同的函数。

我的基本功能是

def TS(x): 
    z1 = datetime.strptime(x, '%H:%M:%S')
    z2 = timedelta(hours=z1.hour,minutes=z1.minute,seconds=z1.second)

当字符串转换为timedeltas 时，我计划执行以下计算（但不确定它是否应该与设置timedelta 在同一个循环中）：

x[-1] - x[-2], x[-2] - x[-3], ...

然后将每个计算的结果存储为字符串，使用str(ResultOfTimeCalc)，也存储为秒，我想我应该使用ResultOfTimeCalc.seconds。

如何格式化这一切，在循环中需要做什么，以及如何在循环中迭代函数？

Answer 1

无需显式调用timedelta。您可以减去两个datetime 对象来获得差值作为timedelta。

>>> times = ['23:05:26', '23:05:28', '23:05:30', '23:05:32']
>>> from datetime import datetime
>>> tses = [datetime.strptime(x, '%H:%M:%S') for x in times]
>>> [y - x for x, y in zip(tses, tses[1:])]
[datetime.timedelta(seconds=2), datetime.timedelta(seconds=2), datetime.timedelta(seconds=2)]

Answer 2

（最后）编辑：如何设置 numpy 以相反的顺序排列列表（最旧的在前）。

已编辑：我将它与 TS(x) 函数相结合，以秒为单位输出时间增量。

如果“x”是时间戳列表，则计算相邻时间点之间的差异，从最近的时间点到第一个时间点：

time_deltas = [(datetime.datetime.strptime(x[index], '%H:%M:%S') - datetime.datetime.strptime(x[index - 1], '%H:%M:%S')).seconds for index in np.arange(1, len(x), 1)]