最近在做的一个IOS项目中需要根据日期得出日期代表的是星期几,日期以字符串的形式获得,于是该方法可以简单描述如下:
1
2
3
4
5
6
|
/*
* 根据日期格式字符串返回日期代表星期几
* 参数:dateTime,字符串类型,日期格式字符串,格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
* 返回值:日期代表星期几,Int类型,星期一到星期日分别表示为:1~7
*/
func
getWeekDay
(
dateTime
:
String
) -
>
Int
|
简单百度了一下,又大致浏览了一下官方api文档,得知NSDate有个timeIntervalSince1970来计算固定时间差,于是形成了第一个版本(有问题的版本):
func
:
String
)-
>
Int
{
let
dateFmt
=
NSDateFormatter
()
.
dateFormat
=
"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
date
dateFromString
)
interval
!.
timeIntervalSince1970
)
days
=
Int
/
86400
)
// 24*60*60
let
weekday
= ((
+
4
)%
7
7
return
==
0
?
weekday
}
|
在这个版本的实现中,首先要知道timeIntervalSince1970是取当前日期和1970-01-01 0点的时间差,当天是星期四,因此根据时间差算星期几时需要加4;为了保证输入年份小于1970时仍然有效,也就是说interval以及days有可能为负数,因此模7取余后,又进行了加7和模7;最后,为了调整weekday按之前约定星期一从1开始编号,需要将计算的0值转换成7,于是有了最后一行的“return weekday == 0 ? 7 : weekday”。测试一下“2016-01-17 23:58:00”,得出结果为“7”,貌似没有问题;再试一个"1969-12-31 00:00:00",得出结果3(之前说了1970-01-01时周四),也对,但是真的不对。幸亏写这个方法时是夜里23:50左右,一过零点到了下一天,问题出来了,“2016-01-18 00:01:01”竟然得出来还是7,跟17日的星期数一样!Why???!!!
在playground里调试一下发现只有interval可能有问题,仔细百度并次查看官方api文档后发现,NSDate表示的时间在内存中都是UTC时间,即0时区的时间,当需要显示时,才会根据当前系统的时区或者代码里指定的时区进行显示。以“2016-01-18 00:01:01”为例,输入值自然伴随着当前的时区(中国时区为东8区),转换成NSDate对象后就变成了UTC时间,即 “2016-01-17 16:01:01”,小时数减了8,而 timeIntervalSince1970 计算出来的时间差自然也就是2016-01-17到1970-01-01的。知道问题所在,只需修改一下interval的计算即可,变成“ interval = Int(date!.timeIntervalSince1970) + NSTimeZone.localTimeZone().secondsFromGMT",修正后的版本为:
?.
description
) +
NSTimeZone
localTimeZone
().
secondsFromGMT
// 24*60*60
7
weekday
总结一下这次的教训:再小的功能也不能放过测试,再短的代码也不能想当然。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。 相关推荐效率成吨提升之代码生成器-蓝湖工具神器iOS,Android,Swift,Flutter
软件简介:蓝湖辅助工具,减少移动端开发中控件属性的复制和粘贴.待开发的功能:1.支持自动生成约束2.开发设置页面3.做一个浏览器插件,支持不需要下载整个工程,可即时操作当前蓝湖浏览页面4.支持Flutter语言模板生成5.支持更多平台,如Sketch等6.支持用户自定义语言模板
【Audio音频开发】音频基础知识及PCM技术详解
现实生活中,我们听到的声音都是时间连续的,我们称为这种信号叫模拟信号。模拟信号需要进行数字化以后才能在计算机中使用。目前我们在计算机上进行音频播放都需要依赖于音频文件。那么音频文件如何生成的呢?音频文件的生成过程是将声音信息采样、量化和编码产生的数字信号的过程,我们人耳所能听到的声音频率范围为(20Hz~20KHz),因此音频文件格式的最大带宽是20KHZ。根据奈奎斯特的理论,音频文件的采样率一般在40~50KHZ之间。奈奎斯特采样定律,又称香农采样定律。...............
见过仙女蹦迪吗?一起用python做个小仙女代码蹦迪视频
前言最近在B站上看到一个漂亮的仙女姐姐跳舞视频,循环看了亿遍又亿遍,久久不能离开!看着小仙紫姐姐的蹦迪视频,除了一键三连还能做什么?突发奇想,能不能把舞蹈视频转成代码舞呢?说干就干,今天就手把手教大家如何把跳舞视频转成代码舞,跟着仙女姐姐一起蹦起来~视频来源:【紫颜】见过仙女蹦迪吗 【千盏】一、核心功能设计总体来说,我们需要分为以下几步完成:从B站上把小姐姐的视频下载下来对视频进行截取GIF,把截取的GIF通过ASCII Animator进行ASCII字符转换把转换的字符gif根据每
自定义ava数据集及训练与测试 完整版 时空动作/行为 视频数据集制作 yolov5, deep sort, VIA MMAction, SlowFast
前言这一篇博客应该是我花时间最多的一次了,从2022年1月底至2022年4月底。我已经将这篇博客的内容写为论文,上传至arxiv:https://arxiv.org/pdf/2204.10160.pdf欢迎大家指出我论文中的问题,特别是语法与用词问题在github上,我也上传了完整的项目:https://github.com/Whiffe/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset关于自定义ava数据集,也是后台
【视频+源码】登录鉴权的三种方式:token、jwt、session实战分享
因为我既对接过session、cookie,也对接过JWT,今年因为工作需要也对接了gtoken的2个版本,对这方面的理解还算深入。尤其是看到官方文档评论区又小伙伴表示看不懂,所以做了这期视频内容出来:视频在这里:本期内容对应B站的开源视频因为涉及的知识点比较多,视频内容比较长。如果你觉得看视频浪费时间,可以直接阅读源码:goframe v2版本集成gtokengoframe v1版本集成gtokengoframe v2版本集成jwtgoframe v2版本session登录官方调用示例文档jwt和sess
【Android App】实战项目之仿微信的私信和群聊App附源码和演示视频 超详细必看
【Android App】实战项目之仿微信的私信和群聊App(附源码和演示视频 超详细必看)
采用MATLAB对正弦信号,语音信号进行生成、采样和恢复,利用MATLAB工具箱对混杂噪声的音频信号进行滤波
采用MATLAB对正弦信号,语音信号进行生成、采样和内插恢复,利用MATLAB工具箱对混杂噪声的音频信号进行滤波
Keras深度学习实战40——音频生成
随着移动互联网、云端存储等技术的快速发展,包含丰富信息的音频数据呈现几何级速率增长。这些海量数据在为人工分析带来困难的同时,也为音频认知、创新学习研究提供了数据基础。在本节中,我们通过构建生成模型来生成音频序列文件,从而进一步加深对序列数据处理问题的了解。
|