datetime - Datum, Uhrzeit und Zeitdifferenzen

Arbeitsschritte

• Legen Sie die Datei m_datetime.py an und benutzen Sie diese Datei für den Rest der Aufgabe. Fügen Sie ihre Python Kommandos skript-artig hintereinander in die Datei ein, mit Leerzeile getrennt.

import datetime as dt

• Der Modulname datetime ist länger als die meisten in der Standardbibliothek. Außerdem gibt es darin eine Klasse, die ebenfalls datetime heißt: verwirrend.
• Deshalb importieren wir per Konvention das Modul stets so:
  import datetime as dt. Die datetime-Klasse ist anschließend also als dt.datetime anzusprechen.
• Das Konstrukt from datetime import * ist (auch generell) nicht zu empfehlen, weil man dann leicht etwas importiert, das einen anderen Import überdeckt. Der Code wird auch schwerer lesbar.

Zeit-Objekte anlegen und ausgeben

• Finden Sie in der Dokumentation, wie man die aktuelle lokale Zeit abfragt und geben diese mit print("aktuelle Zeit:", ...) aus.
  Falls Sie angesichts des Umfangs der Doku dabei verzweifeln: So etwas geht mit einer Web-Suche oft schneller. Allerdings muss man sich dann vor irreführenden oder veralteten Antworten in Acht nehmen und sollte die Information in der aktuellen Dokumentation nachprüfen.
• Legen Sie nun ein datetime-Objekt an, welches den Zeitpunkt 01.12.2024, 13:09 Uhr repräsentiert.
• Finden Sie eine Funktion, mit der Sie das oben angelegte datetime-Objekt als String im folgenden Format ausgeben können:
  Sonntag, der 01. Dezember 2024, 13:09 Uhr
  Geben Sie das Ergebnis der Funktion mit print("formatierte Zeit:", ...) aus.
  Falls das nur fast klappt und Sie Monat und Wochentag in einer anderen Sprache ausgegeben bekommen, ist bei Ihnen eine andere "locale" (Gebietsschema) eingestellt. Ihre Ausgabe ist in dem Fall OK wie sie ist. Bei Bedarf können Sie im Modul locale nachlesen, was es damit auf sich hat.

Zeiten einlesen

• Finden Sie heraus, wie der umgekehrte Weg funktioniert: Strings in datetime-Objekte wandeln.
• Wandeln Sie den folgenden String: 2024-12-15##13:09:44 in ein datetime- Objekt um und geben Sie das Ergebnis mit print("geparste Zeit:", ...) aus.

Zeitzonen

• Lesen Sie in der Dokumentation die Konzepte "naive" (naiv) und "aware" (gewahr) nach. Ist Ihr letztes erzeugtes datetime-Objekt naiv oder gewahr?
• Sorgen Sie dafür, dass es in der hiesigen Zeitzone (Europe/Berlin) gewahr wird. Geben Sie das Ergebnis mit print("Berliner Zeit:", ...) aus.
  Für diese Aufgabe kann das Modul zoneinfo nützlich sein, welches eine konkrete Implementierung der Klasse datetime.tzinfo bietet. Andere Module von Drittanbietern sollen in dieser Aufgabe nicht verwendet werden.
• Erzeugen Sie ein zweites Objekt zum textuell selben Zeitpunkt wie das vorherige, aber in der Zeitzone "America/Caracas".
• Bestimmen Sie die Differenz zur UTC (koordinierte Weltzeit) als timedelta-Objekt. Geben Sie dies mit print("UTC-Abstand:", ...) aus.

Mit Zeiten rechnen

• Ziehen Sie diese Differenz von der Caracas-Zeit ab. Geben Sie das Ergebnis mit print("Caracas-nach-UTC:", ...) aus.
• Addieren Sie auf das Ergebnis 1024 Tage und 512 Minuten, Ergebnis soll erneut ein datetime-Objekt sein. Geben Sie dies mit print("+1024d+512m:", ...) aus.

Praxisbeispiel

• Sie wollen aus einem Log-File die durchschnittliche Ausführzeit mehrerer Tasks bestimmen. Das Auslesen aus der Datei haben Sie bereits implementiert und die Daten als Tupel-Liste wie folgt vorliegen:

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logs = [
  ('2024-01-01##10:11:14', 1, 'start'),
  ('2024-01-02##03:01:01', 2, 'start'),
  ('2024-01-03##00:11:15', 1, 'end'),
  ('2024-01-03##03:02:02', 2, 'end')
]

• Fügen Sie die folgende Funktion in ihre Datei ein und vervollständigen Sie sie, sodass sie die Ausführungszeit aller übergebenen Tasks berechnet und anschließend daraus den Durchschnitt als timedelta bestimmt.
• Rufen Sie die Funktion anschließend mit der oben stehenden Beispielliste als Eingabe auf und geben Sie das Ergebnis mit print aus.

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def time_average(logs: list[tuple[str,int,str]]) -> dt.timedelta:
    start = {}
    diffs = []

    # convert strings and calculate difference
    for timestamp, eventnumber, flag in logs:
        if flag == 'start':
            start[eventnumber] = _____
        elif flag == 'end':
            diffs.append(_____)

    # calculate average
    _____

    return _____

Programmlauf für die Abgabe

• 1 Führen Sie das gesamte so erzeugte Programm m_datetime.py einmal aus.