У меня есть строка типа «20 апреля 2020 г.». Я хочу преобразовать строку в DateTime().
Проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что DateTime.parse() не принимает название месяца.
Как преобразовать строку в объект DateTime с именем месяца, датой и годом?
14.04.2020
Ответы:
1
Этот тип формата даты не поддерживается анализом DateTime. Для этого можно использовать пакет intl.
var dateString = 'April 20, 2020';
DateFormat format = new DateFormat("MMMM dd, yyyy");
var formattedDate = format.parse(dateString);
14.04.2020
2
Попробуйте intl пакет dart.
DateTime _parseDateStr(String inputString) {
DateFormat format = DateFormat.yMMMMd();
return format.parse(inputString);
}
14.04.2020
3
Вы можете создать список, содержащий названия всех месяцев, затем вы можете выполнить операции разделения и найти определенную часть строки, а затем собрать все вместе в DataTime.
Следующий код очистит вашу идею.
String sdata = 'April 20, 2020';
List<String> months = [
'January',
'February',
'March',
'April',
'May',
'June',
'July',
'August',
'September',
'October',
'November',
'December'
];
DateTime _dateTime = DateTime(
int.parse(sdata.substring(sdata.length - 4, sdata.length)),
months.indexOf(sdata.split(' ')[0]) + 1,
int.parse(sdata.substring(sdata.length - 8, sdata.length - 6)));
print(_dateTime);
14.04.2020
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..