formatdatetime

Python编程【2】

模块datetime中设置日期和时间格式实参

实参 含义

%A 星期的名称，如Monday

%B 月份名，如January

%m 用数字表示的月份（01-12）

%d 用数字表示月份中的一天（01-31）

%Y 四位的年份，如2022

%y 两位的年份，如22

%H 24小时制的小时数（00-23）

%I 12小时制的小时数（01-12）

%p am或pm

%M 分钟数（00-59）

%S 秒数（00-60）

#python# #教育听我说#

[灵光一闪]Excel日期統一格式的小技巧：利用分列统一日期格式（视频版见主页，关注我，每天学习一个Excel小技巧～）

[害羞]昨天给大家介绍了几种统一日期格式的办法，但是没有具体操作演示一遍，有小伙伴私信说不会用分列，于是出这一期教学特意说一下这种办法，由于这种办法也不是万能办法，

[灵光一闪]所以讲之前我还是和大家说一下万能的办法，那就是date函数。他有三个参数分别是年月日，咋们可以利用之前学过的mid，或者是right，left等函数去分别提取出文本中代表年月日对应的数值，可以看一下当前的公式，对这几个函数不了解的话可以翻一下上几期的视频，最近几期的视频知识点都是衔接的。

[呲牙]复习了这种万能办法以后，咋们再用分列来做一下，一般这种时候，要注意，只有所有日期的规律格式都相同才能用分列，如果说你一个日期是1.1，一个是2019.1.1这种很有可能出错，毕竟系统不知道你的1.1是哪一年的1月1号，所以如果是收集不同人手里的数据，一定要设置好数据验证，让他们按照规定的格式提交，这样最好。

[呲牙]咋们选中列，然后点击数据选项卡里面的分列，在前面都不需要选择，咋们主要是运用分列去转化数据为固定格式，而不是为了分列，所以分隔符什么的都是不用选择的，只需要在最后一步把常规选成日期，然后确定，这个时候就可以看到，日期已经变成了标准的格式，当咋们把格式改成常规，可以看到日期变成了数值，这是对的，这样咋们才可以去用一些日期专属的函数，Excel利用分列快速转化日期格式你学会了吗？关注我，下期教你几个高频使用的日期函数～#表格处理# #Excel# #Excel技巧#

[左上]只说干货！多品种少批量计算生产效率的一种办法。

[衰]问题提出：多品种少批量离散型生产往往是MTO按单生产，且产品MIX，工艺混流，瓶颈轮动，如何指数化计量生产效率，客观衡量生产业绩的高低？

思路：参考连续性生产MTS的模式（玻璃行业、化工行业、饮料钢铁等业态），把不同产品MIX进行成组后进行统一量纲口径。效率=VA/（VA+NVA）*100%

[666]方法：

1.识别瓶颈工序。瓶颈往往有轮动和漂移的情况，通过现场优化的和资源调度，尝试做均衡化，使瓶颈工序进行相对固化。一般以某设备工作中心（例：注塑机）固化为瓶颈（因为人力密集型的工序可以通过增减工时投放柔性调整）；

2.产品族分类，把同样或类似的产品按照某个逻辑进行成组。例如：同样模具号。

3.开展标准工时ST计量。把程序化相对固定的自动化过程进行数据统计导出CT，单位：s。例如：模具合模时间CT。

4.MES中导入产品主数据。涵盖产品族，例如模具#。

5.结构化报工，完成瓶颈工序后，员工工单报工，根据产品Code自动关联产品族信息为默认值，员工确认后保存入数据库。

6.MES根据产品族进行自动归集。参考SQL：SELECT Sum(OrderTracking_Injection.ActiveQty) AS ActiveQtySum, OrderTracking_Injection.Mould, Format([ActiveTime],"yyyy-mm-dd") AS Pdate

FROM OrderTracking_Injection

GROUP BY OrderTracking_Injection.Mould, OrderTracking_Injection.WorkSite, Format([ActiveTime],"yyyy-mm-dd")

HAVING (((OrderTracking_Injection.WorkSite) Like "*" & "注塑" & "*"));

7.计算有效作业时间（对应精益生产概念中的VA）：EffTime=sumproduct(ActiveQtySum*ST)

8.生产效率 Eff%=EffTime/Working Time*100%。Working Time=作业时间，一般可直接取出勤时间。出工不出活就不是有效作业时间，出活的时间才是有效时间。

9.这个值一般会比较低，差不多60%左右，经过现场改善会不断爬坡接近100%（永远达不到）。

10.日常工作的重点其实就是loss分析（NVA）了。loss=working time-EffTime。其实就是对应精益生产概念中的八大浪费。

[V5][给力]剩下的事情就是持续改善了！[谢谢][加油]

MP 可以实现 SQL 的分析打印功能,输出sql执行时间以及真实执行的SQL语句

step1：引入p6spy 依赖引入

<dependency>

<groupId>p6spy</groupId>

<artifactId>p6spy</artifactId>

<version>3.8.2</version>

</dependency>

step2：application.yml 配置

datasource: driverClassName: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver

url: jdbc:p6spy:postgresql://网页链接

step3:添加p6sy的配置文件

#3.2.1以上使用

modulelist=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.MybatisPlusLogFactory,com.p6spy.engine.outage.P6OutageFactory

#3.2.1以下使用或者不配置

#modulelist=com.p6spy.engine.logging.P6LogFactory,com.p6spy.engine.outage.P6OutageFactory

# 自定义日志打印

logMessageFormat=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.P6SpyLogger

#日志输出到控制台

appender=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.StdoutLogger

# 使用日志系统记录 sql

#appender=com.p6spy.engine.spy.appender.Slf4JLogger

# 设置 p6spy driver 代理

deregisterdrivers=true

# 取消JDBC URL前缀

useprefix=true

# 配置记录 Log 例外,可去掉的结果集有error,info,batch,debug,statement,commit,rollback,result,resultset.

excludecategories=info,debug,result,commit,resultset

# 日期格式

dateformat=yyyy-MM-dd HH:mm:ss

# 实际驱动可多个

#driverlist=org.h2.Driver

# 是否开启慢SQL记录

outagedetection=true

# 慢SQL记录标准 2 秒

outagedetectioninterval=2

关于p6sy的一些说明

这个sql语句输出是有损耗的，建议只在开发环境使用，测试和生产环境关闭；

p6sy的配置文件可以进行非常灵活的配置，大家可以上网查询。

ttl.txt的内容：

cat ./ttl.txt

ttl format version: 1

{"columns":[{"name":"code","min":1557478860,"max":1557651660}],"table":{"min":1557565200,"max":1557738000}}

原来MergeTree是通过一串JSON配置保存了TTL的相关信息，其中：

·columns用于保存列级别TTL信息；

·table用于保存表级别TTL信息；

·min和max则保存了当前数据分区内，TTL指定日期字段的最小值、最大值分别与INTERVAL表达式计算后的时间戳。

如果将table属性中的min和max时间戳格式化，并分别与create_time最小与最大取值对比：

SELECT

toDateTime('1557565200') AS ttl_min,

toDateTime('1557738000') AS ttl_max,

ttl_min - MIN(create_time) AS expire_min,

ttl_max - MAX(create_time) AS expire_max

FROM ttl_table_v2

┌─────ttl_min────┬────ttl_max────┬─expire_min┬─expire_max─┐

│ 2019-05-11 17:00:00 │ 2019-05-13 17:00:00 │ 86400 │ 86400 │

└─────────────┴─────────────┴────────┴────────┘

则能够印证，ttl.txt中记录的极值区间恰好等于当前数据分区内create_time最小与最大值增加1天（1天=86400秒）所表示的区间，与TTL表达式create_time+INTERVAL 1 DAY的预期相符。

在知道了TTL信息的记录方式之后，现在看看它的大致处理逻辑。

（1）MergeTree以分区目录为单位，通过ttl.txt文件记录过期时间，并将其作为后续的判断依据。

（2）每当写入一批数据时，都会基于INTERVAL表达式的计算结果为这个分区生成ttl.txt文件。

（3）只有在MergeTree合并分区时，才会触发删除TTL过期数据的逻辑。

（4）在选择删除的分区时，会使用贪婪算法，它的算法规则是尽可能找到会最早过期的，同时年纪又是最老的分区（合并次数更多，MaxBlockNum更大的）。

（5）如果一个分区内某一列数据因为TTL到期全部被删除了，那么在合并之后生成的新分区目录中，将不会包含这个列字段的数据文件（.bin和.mrk）。

这里还有几条TTL使用的小贴士。

（1）TTL默认的合并频率由MergeTree的merge_with_ttl_timeout参数控制，默认86400秒，即1天。它维护的是一个专有的TTL任务队列。有别于MergeTree的常规合并任务，如果这个值被设置的过小，可能会带来性能损耗。

（2）除了被动触发TTL合并外，也可以使用optimize命令强制触发合并。

触发一个分区合并：

optimize TABLE table_name

触发所有分区合并：

optimize TABLE table_name FINAL

（3）ClickHouse目前虽然没有提供删除TTL声明的方法，但是提供了控制全局TTL合并任务的启停方法：

SYSTEM STOP/START TTL MERGES

虽然还不能做到按每张MergeTree数据表启停，但聊胜于无吧。

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