Finology 大数据金融

通过大数据以量化金融

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我们从外部获取到的时间数据，是str类型的。如果时间的时区为UTC+0时区，要转成东八区来显示，可以按如下方法来操作。

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from datetime import datetime
import pytz

format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
date = datetime.strptime("2022-04-01 12:00:00", format)
converted_date = date.replace(tzinfo=pytz.utc).astimezone(pytz.timezone("Asia/Shanghai"))
print(datetime.strftime(converted_date, format))

如果是在DataFrame里，比如从Excel里面读出来的数据。可用下面方法。

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import pandas as pd

df = pd.DataFrame(["2022-03-22 12:00:05", "2022-03-22 13:10:05"], columns=['date'])

df['date2'] = pd.to_datetime(df['date'], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
df['date3'] = df['date2'].dt.tz_localize(pytz.utc).dt.tz_convert("Asia/Shanghai").dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
df

这个dt不能缺少，用于Datetime上面的。

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df['date2'].dt

<pandas.core.indexes.accessors.DatetimeProperties object at 0x7fbe14fd2f10>

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同表，根据查找出来的主键id，进行删除，会报错。

比如：

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DELETE FROM t_user WHERE id IN(
    SELECT id FROM t_user WHERE name = "Hello"
)

Error Code: 1093. You can't specify target table 't_user' for update in FROM clause

解决方案：

把查出来的结果生成一个临时表。

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DELETE FROM t_user WHERE id IN(
    SELECT tmp.id FROM
        (SELECT id FROM t_user WHERE name = "Hello") tmp
)

但这时有可能还会报个错，提示这是不安全的操作方法。

Error Code: 1175. You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that uses a KEY column. To disable safe mode, toggle the option in Preference -> SQL Editor and reconnect.

这时可以通过以下语句关掉安全阀。

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SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;

再次执行删除命令就可以成功执行了。

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打印日志时，一个对象比较大的时候，json字符串比较长，阅读性不强。

这时可以通过一些工具，把json格式化，美化一下，能更方便的阅读。

jackson方式

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mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(obj);

Gson方式

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Gson gson = new GsonBuilder().setPrettyPrinting().create();
gson.toJson(obj);
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