


Analyse du module gtime du framework GoFrame et syntaxe de formatage de l'heure personnalisée
这篇文章给大家分享的内容是关于GoFrame框架之gtime时间模块和支持自定义时间格式化语法,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下。
通用时间管理模块,封装了常用的时间/日期相关的方法。并支持自定义的日期格式化语法,格式化语法类似PHP的date语法。
使用方式:
import "gitee.com/johng/gf/g/os/gtime"
方法列表: godoc.org/github.com/johng-cn/gf/g/os/gtime
时间格式
gtime
模块最大的特点是支持自定义的时间格式,参考PHP日期时间格式语法,以下是支持的时间格式语法列表:
时间对象
方法列表:
type Time func New(t ...time.Time) *Time func NewFromStr(str string) *Time func NewFromStrFormat(str string, format string) *Time func NewFromStrLayout(str string, layout string) *Time func NewFromTime(t time.Time) *Time func NewFromTimeStamp(timestamp int64) *Time func Now() *Time func (t *Time) Add(d time.Duration) *Time func (t *Time) AddDate(years int, months int, days int) *Time func (t *Time) Clone() *Time func (t *Time) Format(format string) string func (t *Time) Layout(layout string) string func (t *Time) Local() *Time func (t *Time) Microsecond() int64 func (t *Time) Millisecond() int64 func (t *Time) Nanosecond() int64 func (t *Time) Round(d time.Duration) *Time func (t *Time) Second() int64 func (t *Time) String() string func (t *Time) ToLocation(location *time.Location) *Time func (t *Time) ToTime() time.Time func (t *Time) Truncate(d time.Duration) *Time func (t *Time) UTC() *Time
创建gtime.Time
对象可以通过标准库time.Time
对象、Unix时间戳、时间字符串(如:2018-07-18 12:01:00)、自定义时间字符串(需要给定格式,支持自定义格式及标准库格式)。
示例1,自定义时间格式化语法
package main import ( "fmt" "gitee.com/johng/gf/g/os/gtime" ) func main() { formats := []string{ "Y-m-d H:i:s.u", "D M d H:i:s T O Y", "\\T\\i\\m\\e \\i\\s: h:i:s a", "2006-01-02T15:04:05.000000000Z07:00", } t := gtime.Now() for _, f := range formats { fmt.Println(t.Format(f)) } }
在该示例中,我们给定了四种format格式,并将当前时间用这四种格式转换后打印出来。执行后,输出结果如下:
2018-07-22 11:17:13.797 Sun Jul 22 11:17:13 CST +0800 2018 Time is: 11:17:13 am 2006-01-02CST15:04:05.000000000Z07:00
可以看到,这个示例演示了几个需要注意的地方:
如果使用的字母与格式化字符冲突时,可以使用
\
符号转移该字符,这样时间格式解析器会认为该字符不是格式化字符,而是普通字母。因此这里的第三个字符串示例输出为:Time is: 11:17:13 am
使用
Format
方法接收的是自定义的时间格式化语法(如:Y-m-d H:i:s
),而不是标准库的事件格式语法(如:2006-01-02 15:04:05
),且两种语法不能混用,因此在这里的第四个字符串示例中原样输出参数值;
示例2,标准库时间格式化语法
package main import ( "fmt" "gitee.com/johng/gf/g/os/gtime" ) func main() { formats := []string{ "2006-01-02 15:04:05.000", "Mon Jan _2 15:04:05 MST 2006", "Time is: 03:04:05 PM", "2006-01-02T15:04:05.000000000Z07:00 MST", } t := gtime.Now() for _, f := range formats { fmt.Println(t.Layout(f)) } }
在该示例中,我们使用四种标准库的时间格式化语法格式化当前的时间并输出结果到终端。执行后,输出结果为:
2018-07-22 11:28:13.945 Sun Jul 22 11:28:13 CST 2018 Time is: 11:28:13 AM 2018-07-22T11:28:13.945153275+08:00 CST
根绝这个示例,也有几个需要说明的地方:
自定义时间格式化语法与标准库时间格式化语法并不冲突,前者使用
Format
方法,后者使用Layout
语法进行格式化,相互独立,互不冲突,无法混用;标准库的时间格式化语法自有特点,是不是感觉有点复杂;
示例3,时间对象链式操作
package main import ( "fmt" "gitee.com/johng/gf/g/os/gtime" "time" ) func main() { // 去年今日 fmt.Println(gtime.Now().AddDate(-1, 0, 0).Format("Y-m-d")) // 去年今日,UTC时间 fmt.Println(gtime.Now().AddDate(-1, 0, 0).Format("Y-m-d H:i:s T")) fmt.Println(gtime.Now().AddDate(-1, 0, 0).UTC().Format("Y-m-d H:i:s T")) // 下个月1号凌晨0点整 fmt.Println(gtime.Now().AddDate(0, 1, 0).Format("Y-m-d 00:00:00")) // 2个小时前 fmt.Println(gtime.Now().Add(-time.Hour).Format("Y-m-d H:i:s")) }
执行后,输出结果为:
2017-07-22 2017-07-22 11:42:36 CST 2017-07-22 03:42:36 UTC 2018-08-22 00:00:00 2018-07-22 10:42:36
该示例比较简单,便不多赘述。
工具方法
godoc.org/github.com/johng-cn/gf/g/os/gtime
func Date() string func Datetime() string func Microsecond() int64 func Millisecond() int64 func Nanosecond() int64 func Second() int64 func SetInterval(t time.Duration, callback func() bool) func SetTimeZone(zone string) error func SetTimeout(t time.Duration, callback func()) func StrToTime(str string) (time.Time, error) func StrToTimeFormat(str string, format string) (time.Time, error) func StrToTimeLayout(str string, layout string) (time.Time, error)
方法比较简单,比较常用的是以下几个方法;
Second
用于获得当前时间戳,Millisecond
、Microsecond
及Nanosecond
用于获得当前的毫秒、微秒和纳秒值;Date
和Datetime
用于获得当前日期及当前日期时间;SetTimeZone
用于设置当前进程的全局时区;其他方法说明请查看接口文档;
简单示例:
package main import ( "fmt" "gitee.com/johng/gf/g/os/gtime" ) func main() { fmt.Println("Date :", gtime.Date()) fmt.Println("Datetime :", gtime.Datetime()) fmt.Println("Second :", gtime.Second()) fmt.Println("Millisecond:", gtime.Millisecond()) fmt.Println("Microsecond:", gtime.Microsecond()) fmt.Println("Nanosecond :", gtime.Nanosecond()) }
执行后,输出结果为:
Date : 2018-07-22 Datetime : 2018-07-22 11:52:22 Second : 1532231542 Millisecond: 1532231542688 Microsecond: 1532231542688688 Nanosecond : 1532231542688690259
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Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

1. La maximisation de la valeur commerciale du système de commentaires nécessite de combiner la livraison précise de la publicité native, les services à valeur ajoutée par l'utilisateur (tels que le téléchargement d'images, les commentaires de recharge), d'influencer le mécanisme d'incitation basé sur la qualité des commentaires et la conformité de la monétisation anonyme des données de données; 2. La stratégie d'audit doit adopter une combinaison de mécanismes de filtrage des mots clés dynamiques pré-audit et de signalement des utilisateurs, complétés par une note de qualité des commentaires pour réaliser une exposition hiérarchique de contenu; 3. Anti-brosses nécessite la construction d'une défense multicouche: la vérification sans capteur RecaptChav3, le robot de reconnaissance de champ de miel, IP et la limite de fréquence d'horodatage empêchent l'arrosage, et la reconnaissance du modèle de contenu marque les commentaires suspects et itéra en continu pour traiter les attaques.

L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

PHP n'effectue pas directement un traitement d'image AI, mais s'intègre via les API, car il est bon dans le développement Web plutôt que dans les tâches à forte intensité informatique. L'intégration de l'API peut atteindre une division professionnelle du travail, réduire les coûts et améliorer l'efficacité; 2. Intégration des technologies clés incluez l'utilisation de Guzzle ou Curl pour envoyer des demandes HTTP, le codage et le décodage des données JSON, l'authentification de la sécurité des clés de l'API, les tâches de traitement de la file d'attente asynchrones, les tâches prenant du temps, la gestion des erreurs robuste et le mécanisme de retrait, le stockage et l'affichage d'images; 3. Les défis courants incluent le coût des API incontrôlable, les résultats de génération incontrôlables, la mauvaise expérience utilisateur, les risques de sécurité et la gestion difficile des données. Les stratégies de réponse consistent à définir des quotas et des caches utilisateur, en fournissant des conseils ProTT et une sélection multi-images, des notifications asynchrones et des invites de progrès, un stockage et un audit de contenu de la variable d'environnement clé et un stockage cloud.

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