WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Convert.ToDateTime в С# ведут себя по-разному в разных средах

У меня есть следующая строка кода на С#:

DateTime dtReportDate = Convert.ToDateTime(_ReportDate);

_ReportDate — это строковая переменная, и ее значение: 21/05/2013 (дд/мм/гггг). Поэтому я пытаюсь преобразовать эту дату в переменную DateTime и сделать следующее:

_ReportDate = string.Format("{0:yyyy/MM/dd}", dtReportDate) + " " + _ReportHour;

Как видите, мне нужно объединить дату и час в формате: гггг/мм/дд ЧЧ:мм.

При локальном запуске этих строк кода все работает нормально. Но когда я поместил его на сервер разработки, он выдал следующую ошибку: Строка не была распознана как допустимая дата и время.

Итак, я хотел бы задать пару вопросов. Эта ошибка может быть связана с какой-либо конфигурацией сервера? Почему Convert.ToDateTime работает нормально локально, а на сервере - нет?

Любая подсказка будет в порядке

Спасибо

datetime
24.05.2013

  • Пройти CultureInfo. 24.05.2013
  • Привет Слакс. Спасибо за ваш быстрый ответ. Куда я должен передать CultureInfo? На данный момент использовать Convert.ToDateTime? 24.05.2013

Ответы:


1

Я выяснил, как решить эту проблему, выполнив следующую строку кода:

//Attempts to Parse the Date using the format specified (the third parameter can also be null)
DateTime dtReportDate = DateTime.ParseExact(_ReportDate,"dd/MM/yyyy", CultureInfo.InvariantCulture);

Надеюсь, это поможет другим

24.05.2013
  • Вы также можете сделать что-то вроде этого: DateTime.Parse("05/02/2013", new CultureInfo("DE-de")) (возвращает 05.02.2013 00:00:00), чтобы использовать формат определенной культуры без необходимости указывать сам формат. 25.05.2013
    • Новые материалы
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
    ИИ в аэрокосмической отрасли
    Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]