AK wrote:

> Użytkownik "Roman W" <b...@g...pl> napisał:
>
>> Pod warunkiem, że się nie używa dat. W Pythonie sa co najmniej trzy klasy
>> do dat: datetime.datetime, numpy.datetime64 i pandas.Timestamp. Aha, i
>> geniusze którzy projektowali datetime zapomnieli, że ktoś może mieć
>> timestamps z nanosekundami " bo przecież żaden zegar w pececie nie ma
>> takiej rozdzielczości " :)
>>
>> RW
>
> W Pythonie standardem jest datetime. Nie wprowadzaj falszu.

Ktory sie srednio nadaje do obrobki np. szeregow czasowych. Te inne typy
ktore podalem sa bardziej wydajne.

datetime w dodatku ma malo wygodne wsparcie dla stref czasowych w porownaniu
z typami z pandas.

> Oczywiscie nic nie zabrania innym pakietom miec swoje typy danych
> (w czesci to zaczlosci sprzed datetime).
> Co do nanoseconds:
> "
> time.time()
> Return the time in seconds since the epoch as a floating point number.
> Note that even though the time is always returned as a floating point
> number, not all systems provide time with a better precision than 1
> second. "
> time.time() uzywa:
> GetSystemTimeAsFileTime()
> https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/des
ktop/ms724397(v=vs.85).aspx
> lub clock_gettime(CLOCK_REALTIME)
>
http://pubs.opengroup.org/onlinepubs/9699919799/func
tions/clock_getres.html
> lub gettimeofday()
> http://man7.org/linux/man-pages/man2/gettimeofday.2.
html
> w zaleznosci od mozliwosci platformy platformy/OSa
> Jesli wpaniałe C i wspanialy OS w swym API dostarcza rozdzielczosc
> nanosekundową, to bedziesz jak w rezultacie time.time() mial.

A jak mam dane z zewnetrznego systemu? Np. z akceleratora czastek albo tzw.
spoolera na gieldzie.

> Gdy masz/chcesz uzyc jakies inne/swoje/specyficzne (real?)"timerowe" API w
> C to nie ma najmniejszego problemu uzyc tego poprzez ctypes w 2-3
> linijkach: np:
> from ctypes import libc
> print libc.time
> lub np:
> from ctypes import windll
> print windll.kernel32.GetSystemTimeAsFileTime
> lub np:
> from ctypes import windll
> dll = CDLL("moja_dllka.dll")
> print dll.moja_funkcja

Czyli nie jest to przenaszalne. pandas.Timestamp jest.

RW