问题背景
使用 Python 进行了许久的开发,一直没有踩到时区的坑,最近新的业务中引入了比较多的服务,而且使用 grpc 进行数据通讯,不幸踩到了时区的坑,果然偷的懒最终还是会有报应的,于是梳理下对应的时区问题,同时发现系统中之前的数据库 Mongo 中的时区问题,一起整理如下。
基础概念
几个时间概念
首先是几个常见的时间概念
- GMT 时间:格林威治时间,基准时间
- UTC 时间:Coordinated Universal Time,全球协调时间,更精准的基准时间,与 GMT 基本等同
- CST 中国基准时间:为 UTC 时间 + 8 小时,即 UTC 时间的 0 点对应于中国基准时间的 8 点,即为一般称为东八区的时间
ISO 8601
一种标准化的时间表示方法,表示格式为 :YYYY-MM-DDThh:mm:ss ± timezone,可以表示不同时区的时间,时区部分用Z 表示为 UTC 标准时区。两个例子:
- 1997-07-16T08:20:30Z 表示的是 UTC 时间的 1997 年 7 月 16 号 8:20:30
- 1997-07-16T19:20:30+08:00 表示的是东八区时间的 1997 年 7 月 16 号 19:20:30
时间戳
1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00时区的时刻称为epoch time,记为0,当前的时间戳即为从 epoch time 到现在的秒数,一般叫做 timestamp,因此一个时间戳一定对应于一个特定的 UTC 时间,同时也对应于其他时区的一个确定的时间。因此时间戳可以认为是一个相对安全的时间表示方法。
datetime 实践
datetime 是 python 中最基础的一个时间管理包,下面分别利用 datetime 去实践下对应的时区概念
datetime 类型
datetime 分成两种类型:
- naive,本地类型的时间,当 datetime 中没有指定时区信息时就是这种类型,此类型的时区是根据运行环境确定对应的时区。因此这种类型的时间会因为运行环境的不同而得到不同时间戳
- aware,带有时区类型的时间,这种类型的时间对象由于时间和时区都是确定的,因此对应于确定的时间戳
举例如下:
from datetime import datetime, timezone now = datetime.now() now.tzinfo # None utc_now = datetime.now(timezone.utc) utc_now.tzinfo # UTC
可以看到上面的例子中,now 没有指定时区,为 naive 类型的时间,其时区与运行环境相关。而 utc_now 指定了 UTC 时区,为 aware 类型的时间。
获取当前时间
- datetime.now() 可用于获取当前时间,支持设置对应的时区,如果不设置时区默认获取的是本地的时间,根据是否指定时区可能穿件出 naive 类型的时间或者 aware 类型的时间,但是对应的时间戳都是符合预期的。
- datetime.utcnow() 谨慎使用 获取是当前 UTC 对应的时间,但是生成的 datetime 对象是没有指定时区的,因此使用的是本地时区,创建的是 naive 类型的时间。因此如果运行环境为东八区,得到的时间是 UTC 对应的时间,但是时区是东八区,最终得到的时间会比预期早 8 个小时,转化得到时间戳也是不符合预期的。
举例如下:
from datetime import datetime now = datetime.now() now.timestamp() # 1610035129.323702 unow = datetime.utcnow() unow.timestamp() # 1610006329.323797
最终在 2021-01-07 23:58:49 在东八区环境下运行上面的代码,now.timestamp() 得到时间戳转化为对应的时间为东八区的 2021-01-07 23:58:49,但是 unow.timestamp() 得到的时间戳对应的时间为东八区的 2021-01-07 15:58:49,对应于 UTC 时间 2021-01-07 07:58:49,和 UTC 的当前时间完全对不上。
时间戳操作
- datetime.timestamp() 生成当前时间对应的时间戳
- datetime.fromtimestamp() 根据时间戳生成运行环境时区对应的时间
- datetime.utcfromtimestamp() 谨慎使用 根据时间戳生成对应的 UTC 时间,由于生成的 datetime 是没有指定时区的,因此获取时间戳看起来得到的是 8 个小时之前时间的时间戳
对于上面的例子,我们使用前面得到的当前时间戳 1610035129 进行测试如下:
from datetime import datetime timestamp = 1610035129 d1 = datetime.fromtimestamp(timestamp) # 2021-01-07 23:58:49 d2 = datetime.utcfromtimestamp(timestamp) # 2021-01-07 15:58:49
最终得到 d1 是本地时区正确的时间,但是 d2 是 UTC 的是啊金,但是没有指定的时区,因此看起来就是就是本地 8 个小时前的时间了
时区设置
默认构建的 datetime 是没有时区信息的,可以通过 datetime.replace() 为时间设置上时区,但是这样必须保证对应的时间与时区信息匹配,否则就会导致错误的时区的时间,一个简单例子就是:
from datetime import datetime, timedelta, timezone tz_utc_8 = timezone(timedelta(hours=8)) # 创建时区UTC+8:00,即东八区对应的时区 now = datetime.now() # 默认构建的时间无时区 dt = now.replace(tzinfo=tz_utc_8) # 强制设置为UTC+8:00
设置上对应的时区后,对应的日期与时间是不变的,但是由于设置了全新的时区,如果与之前的时区不同,那么对应的时间戳就会改变,使用此方法时要谨慎
时区转换
可以将一个带有时区信息的时间转换为另一个时区的时间,通过 datetime.astimezone() 可以实现,一个简单的例子是:
from datetime import datetime, timedelta, timezone utc_dt = datetime.utcnow().replace(tzinfo=timezone.utc) # 构建了 UTC 的当前时间 bj_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=8))) # 将时区转化为东八区的时间
通过 astimezone() 进行转换后,虽然时间变化了,但是对应的是同样的基准时间,因此对应的时间戳是不变的,
Grpc 实践
在 Grpc 的使用中,设计到时间戳对象 Timestamp 与时间的转换,Timestamp 对象支持通过 python 中的时间戳构建,即当前时间的对应的时间戳秒数,也支持通过 datetime 构建。对应的接口如下:
- Timestamp.FromSeconds() 此方法是根据时间戳生成 Grpc 的时间戳对象,没有特殊的地方
- Timestamp.FromDatetime() 谨慎使用 此方法根据 datetime 时间生成时间戳对象,隐含期望 datetime 是 UTC 时间,如果错误传入东八区时间,会导致得到一个 8 个小时后的绝对时间
我们在实践中有混用这两个方法,最终发现调用 FromDatetime() 时获得的时间戳是完全不符合预期的。一个简单例子如下:
from datetime import datetime from google.protobuf.timestamp_pb2 import Timestamp now = datetime.now() now_timestamp = int(now.timestamp()) # 1610245593 t1 = Timestamp() t1.FromSeconds(now_timestamp) # 1610245593 t2 = Timestamp() t2.FromDatetime(now) # 1610274393
可以看到通过 FromDatetime() 得到订单时间戳与预期是不相符的,只有传入的 datetime 是 UTC 的时间时两者才是一致的
而转换为 datetime 对象的接口为:
- Timestamp.ToSeconds() 此方法是根据时间戳对象得到对应的整数时间戳,没有问题
- Timestamp.ToDatetime() 谨慎使用 此方法是根据 grpc 的时间戳对象生成 datetime,隐含输出的 datetime 是 UTC 时间 ,而生成的 datetime 是没有时区信息的,默认会按照本地时区进行处理,不做处理的情况下得到的就是 8 个小时前,对应的时间戳也是错误的
与上面的问题类似,通过 ToDatetime() 得到的时间是 UTC 时间,但是由于得到的 datetime 没有指定时区,只有在 UTC 的运行环境下得到的时间才是符合预期的。
Pymongo 实践
之前的在使用 Pymongo 进行数据存储时,直接使用的是 Pymongo 的默认设置,运行环境设置为东八区,在使用中直接将没有指定时区的 datetime 存入数据库中,之后再取出进行使用工作起来看起来一切正常。但是本次在梳理时区时查看数据库中存储的数据时,就发现了一个明显的问题,数据库中存储的看起来日期与时间是对的,但是是 UTC 的时间,也就是说实际存储的时间比预期晚 8 小时了,但是为什么又能正常工作呢?确认后结果如下:
- Pymongo 在没有指定时区的情况下, 默认不认为此时间为本地时间,事实上认为此时间为 UTC 时间,最终会利用此时间计算得到对应的时间戳并进行存储,所以最终存储的时间戳会晚 8 小时;
- 而在默认设置下,从 Pymongo 中返回的时间也没有时区,而时间依旧是 UTC 时间,因此会导致计算得到时间又早了 8 小时,因此时间看起来是正常的。
如何才能保证存入正确时间,返回的也是符合预期的呢?
- 存入的时间可以设置上对应的时区,即避免存入 naive 类型的时间,应该存入 aware 类型的时间,避免输入是认为是 UTC 的时间
- 在 Pymongo 中设置输出带时区的时间,避免默认输出时间的问题,Pymongo 可以通过 tz_aware 指定输出带时区的时间,通过 tzinfo 指定输出时间的时区,这个设置在构建 Pymongo 时传入即可。对应如下:
from datetime import timedelta, timezone db = MongoClient(settings.MONGODB_DSN, tz_aware=True, tzifo=timezone(timedelta(hours=8))).get_default_database()
总结
根据上面的的实践,分别对三个部分进行使用如下:
- datetime 的使用中,如果运行环境设置为非 UTC 时区,建议禁用 utc 相关的方法,比如 utcnow ,utcfromtimestamp() ,同时尽量避免使用 naive 使用,保证时间与运行环境解耦;
- grpc 的使用中尽量避免调用 FromDatetime() 和 ToDatetime() 这种包含隐含信息的方法,尽量通过时间戳与 grpc 的 TimeStamp 对象进行交互;
- Pymongo 中尽量传入的带有时区的时间,输出也配置上时区输出,避免隐含的问题;
一条总原则就是:与第三方的服务交互或存储时,尽量只使用时间戳这种绝对机制,这样才能从根本上杜绝问题。
以上就是python中的时区问题的详细内容,更多关于python 时区的资料请关注其它相关文章!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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