python 生成唯一id的四种方式
大白菜程序猿 人气:01.使用UUID
- UUID应该是大家耳熟能详的一个东西了,它的全称叫 通用唯一识别码(英語:Universally Unique Identifier,缩写:UUID)
- 生成标准32位uuid
import shortuuid import uuid # 生成一个标准格式32位UUID,参数为位数 def new_uuid(length=None): if length is None: return str(uuid.uuid1()) else: return str(shortuuid.ShortUUID().random(length=length))
标准uuid
import uuid uid = uuid.uuid1() print(uid) print(uid.hex)
2.mongodb的ObjectId
相信使用过mongodb的朋友们很清楚,它的文档默认的key其实也是一个uuid,所以我们也可以利用mongodb的ObjectId来产生一个UUID
import bson demoid = bson.ObjectId()print(demoid)
总结:UUID/ObjectID
优点: 本机生成,效率高,全局唯一性,通用标准。
缺点:不利于存储,在Mysql的InnoDB引擎下做索引很影响效率,不利于海量数据查询。
3.雪花算法 Snowflake
twitter(推特)前些年把自己的唯一ID生成算法开源了,也叫做雪花算法,取自(世界上没有一片相同的雪花)
pysnowflake 库安装
pip install pysnowflake -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# Importing the `snowflake.client` module. import snowflake.client # Calling the `get_guid()` function from the `snowflake.client` module. uuid = snowflake.client.get_guid() # Printing the value of the `uuid` variable. print(uuid) # Printing the binary representation of the `uuid` variable. print(bin(uuid)) # 4674877370191056897 # 0b100000011100000100000000011001100011010110000000001000000000001
优点: 不依赖第三方系统,ID全局唯一,数据具有递增的连续性,便于查询。
缺点:依赖系统时钟,如果系统时钟有问题,会导致ID重复(该问题可以通过很多方式避免)
4.时间戳id
4.1、获取秒级时间戳与毫秒级时间戳、微秒级时间戳
import time import datetime t = time.time() print (t) #原始时间数据 print (int(t)) #秒级时间戳 print (int(round(t * 1000))) #毫秒级时间戳 print (int(round(t * 1000000))) #微秒级时间戳
返回
1499825149.257892 #原始时间数据
1499825149 #秒级时间戳,10位
1499825149257 #毫秒级时间戳,13位
1499825149257892 #微秒级时间戳,16位
4.2 获取当前日期时间
dt = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') dt_ms = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f') # 含微秒的日期时间,来源 比特量化 print(dt) print(dt_ms)
返回
2018-09-06 21:54:46
2018-09-06 21:54:46.205213
4.3 将日期转为秒级时间戳
dt = '2018-01-01 10:40:30' ts = int(time.mktime(time.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))) print (ts)
返回
1514774430
4.4 UTC时间
dt2 = '2023-02-04T02:12:05.047Z' dt = dt2[0:19].replace('T', ' ') ts = int(time.mktime(time.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")))
返回
1675447925
4.5 将秒级时间戳转为日期
ts = 1515774430 dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(ts)) print(dt)
返回
2018-01-13 00:27:10
4.6 时间格式转成另一种时间格式
dt = '08/02/2019 01:00' dt_new = datetime.datetime.strptime(dt, '%m/%d/%Y %H:%M').strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print(dt_new)
返回
2019-08-02 01:00:00
4.7 转结构体时间struct_time
ta_dt = time.strptime("2018-09-06 21:54:46", '%Y-%m-%d %H:%M:%S') #日期时间转结构体 ta_ms = time.localtime(1486188476) #时间戳转结构体,注意时间戳要求为int,来源 比特量化 print(ta_dt) print(ta_ms)
返回
time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=9, tm_mday=6, tm_hour=21, tm_min=54, tm_sec=46, tm_wday=3, tm_yday=249, tm_isdst=-1)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=2, tm_mday=4, tm_hour=14, tm_min=7, tm_sec=56, tm_wday=5, tm_yday=35, tm_isdst=0)
4.8 python获取纳秒级时间戳方法(19位)
import time print(time.time_ns())
返回
1600251903664616300
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