Форум сайта python.su
0
Всем привет.
При выгрузке данных из postgresql, я получаю массив:
(datetime.date(2021, 8, 25), 1815061)
(datetime.date(2021, 8, 26), 1869308)
(datetime.date(2021, 8, 27), 1906561)
(datetime.date(2021, 8, 28), 1812178)
(datetime.date(2021, 8, 29), 1966867)
(datetime.date(2021, 8, 30), 1860015)
Каким образом преобразовать datetime.date(2021, 8, 25) в формат гггг-мм-дд?
Мой код:
from datetime import timedelta, datetime import psycopg2 conn = psycopg2.connect("host=bd.ru' port='5432' dbname='bd' user='admin' password='admin'") cur = conn.cursor() select_sql = """ select * from table where""" cur.execute (select_sql) for row in cur: print (row) cur.close() conn.commit() conn.close()
Офлайн
253
>>> a=datetime.date(2021, 8, 25) >>> str(a) '2021-08-25'
Офлайн
0
doza_andКаким образом мне преобразовать остальные строки во всем массиве??
Офлайн
857
infinity_007
Каким образом преобразовать datetime.date(2021, 8, 25) в формат гггг-мм-дд?
>>> import datetime >>> >>> d = datetime.date(2021, 8, 25) >>> >>> out = str(d) >>> print(out) 2021-08-25 >>> >>> out = '{:%Y-%m-%d}'.format(d) >>> print(out) 2021-08-25 >>>
infinity_007Не пробовал сначала что-нибудь почитать для новичков? А то уж слишком тупые вопросы.
Каким образом мне преобразовать остальные строки во всем массиве?
>>> import datetime >>> >>> data = ( ... (datetime.date(2021, 8, 25), 1815061), ... (datetime.date(2021, 8, 26), 1869308), ... (datetime.date(2021, 8, 27), 1906561), ... (datetime.date(2021, 8, 28), 1812178), ... (datetime.date(2021, 8, 29), 1966867), ... (datetime.date(2021, 8, 30), 1860015) ... ) >>> >>> out = tuple(map(lambda i: (str(i[0]), i[1]), data)) >>> out (('2021-08-25', 1815061), ('2021-08-26', 1869308), ('2021-08-27', 1906561), ('2021-08-28', 1812178), ('2021-08-29', 1966867), ('2021-08-30', 1860015)) >>>
Офлайн
0
py.user.next
Ты ещё спроси, как на экран это вывести потом.
Офлайн
568
infinity_007Что подразумевает “я прочитал учебник и не понял вот этот момент”, а вовсе не “я учиться не хочу сделайте всё за меня”
Это же раздел для новичков.
Офлайн