Table of Content

2️⃣ สำหรับตอนที่ 2 นี้ เขียนสรุปถึง การใช้ method ต่างๆ ที่จำเป็นในการจัดการ datetime เพิ่มเติม สามารถจัดการได้หลายรูปแบบ

• การสร้าง datetime Object
• การแก้ไขข้อมูล datetime
• การแปลงข้อมูล วันที่และเวลา ตามรูปแบบที่กำหนด
• การใช้ method ในการคำนวนระยะเวลา duration

3️⃣ การสร้าง Datetime Object

การสร้าง datetime เราสามารถที่จะใช้ datetime ตัวสร้าง Object หรือ แม่พิมพ์ ซึ่งต่อไปจะเรียกสิ่งนี้ว่า Object ตลอดบทความ อย่างที่ได้เขียนเอาไว้ในตอนที่ 1 เป็นเสมือนแม่พิมพ์ข้อมูล วันที่และเวลา นอกจากที่สามารถรับค่า ปี-เดือน-วัน เขียนเอาไว้ในตอนที่ 1 ยังสามารถรับข้อมูลที่เป็นเวลา (ชั่วโมง:นาที:วินาที) และเวลาที่เป็น Micro second (us) ได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น

import datetime

dt = datetime(2017, 10, 1, 15, 23, 25, 500000)

** 500000 ไมโครวินาที (us) จะเท่ากับ 0.5 วินาที

4️⃣ การเข้าถึงคุณสมบัติของ datetime object

ถ้าเปรียบเทียบ Object เป็นตารางก็น่าจะมองเห็นภาพได้ง่ายขึ้น ลองดูตารางด้านล่าง ซึ่งเป็นตัวแทนของ แม่พิมพ์ datetime ที่สร้างเอาไว้เมื่อสักครู่นี้

5️⃣ จากตารางเปรียบเหมือนเป็น Object ที่เอาไว้ปรับเปลี่ยนแก้ไขข้อมูลลงไปในตารางได้ตลอดเวลา ซึ่ง ในการเข้าถึงข้อมูลแต่ละช่องนั้นจะต้องใช้ property หรือ คุณสมบัติของ Object สามารถที่จะเรียกข้อมูลด้วยชื่อออกมาได้เลย ยกตัวอย่างเช่น

date1 = datetime(2017, 10, 1, 15, 23, 25, 500000)

print(date1.year)
print(date1.month)
print(date1.day)
print(date1.hour)
print(date1.minute)
print(date1.second)
print(date1.microsecond)

## Result ## 
2017
10
1
23
25
500000

* ———— *

* 1️⃣0️⃣0️⃣ หากใครไม่อยากพลาด *

* โพสต์เรื่องเกี่ยวกับ *

data analyst, data science, *

data engineer และ programming *

ในโพสต์ถัดๆไป ฝากแชร์ *

กดติดตาม profile กันไว้ด้วยนะครับ *

https://www.sklsongkiat.com *

* ——————— *

6️⃣ นอกจากรูปแบบการใส่ข้อมูลลงใน argument หรือช่องรับข้อมูลลงไปใน datetime object สามารถที่จะเขียนให้เห็นอย่างชัดเจน สามารถระบุชื่อ property ลงไปที่ argument ได้เลย อย่างเช่น

date2 = datetime(year=2017, 
									month=10, 
									day=1, 
									hour=15, 
									minute=23, 
									second=25, 
									microsecond=500000)

7️⃣ เรามาลองดูผลลัพท์ที่ได้จากการสร้างข้อมูล วันที่และเวลา แบบนี้กัน

print(date1)
print(date2)

## Result ## 

2017-10-01 15:23:25.500000
2017-10-01 15:23:25.500000

8️⃣ การแก้ไขข้อมูล datetime

เราสามารถที่จะแก้ไขข้อมูลด้วยการใช้ method replace ได้ ยกตัวอย่างเช่น

date_replace_hour = date1.replace(minute=0, secode=0, microsecond=0)
print(date_replace_hour)

## Result ##

2017-10-01 15:00:00

9️⃣ ลองมาประยุกต์ใช้กันดูสักเล็กน้อย สมมติว่าเราเก็บข้อมูล การเริ่มต้น และ สิ้นสุดของช่วงเวลาหนึ่งที่เก็บข้อมูลเอาไว้ใน List ดังนี้

one_datetimes

[{'start': datetime.datetime(2017, 10, 1, 15, 23, 25),
  'end': datetime.datetime(2017, 10, 1, 15, 26, 26)},
 {'start': datetime.datetime(2017, 10, 1, 15, 42, 57),
  'end': datetime.datetime(2017, 10, 1, 17, 49, 59)},
 {'start': datetime.datetime(2017, 10, 2, 6, 37, 10),
  'end': datetime.datetime(2017, 10, 2, 6, 42, 53)},
 {'start': datetime.datetime(2017, 10, 2, 8, 56, 45),
  'end': datetime.datetime(2017, 10, 2, 9, 18, 3)},
 {'start': datetime.datetime(2017, 10, 2, 18, 23, 48),
  'end': datetime.datetime(2017, 10, 2, 18, 45, 5)},
 {'start': datetime.datetime(2017, 10, 2, 18, 48, 8),

...

1️⃣0️⃣ โจทย์ต้องการให้นับจำนวนที่เป็นช่วงเวลาเช้า (AM) แยกจาก ช่วงเวลาค่ำ (PM) ที่อยู่ในชุดข้อมูลนี้

ซึ่ง (AM/PM) เป็นระบบเวลา 12 ชั่วโมง (12-hour clock)

# Create dictionary to hold results
trip_counts = {'AM': 0, 'PM': 0}
  
# Loop over all trips
for trip in onebike_datetimes:
  # Check to see if the trip starts before noon
  if trip['start'].hour < 12:
    # Increment the counter for before noon
    trip_counts['AM'] += 1
  else:
    # Increment the counter for after noon
    trip_counts['PM'] += 1
  
print(trip_counts)

## Result ##

{'AM': 94, 'PM': 196}

1️⃣1️⃣ รูปแบบในการแสดงผลของ วันที่และเวลา

ที่ได้เกริ่นไปในตอนที่ 1 ว่า ข้อมูล datetime object สามารถที่จะแปลง format เป็น standard ต่างๆ ได้ เช่น format iso ตัวอย่างเช่น

from datetime import datetime

dt = datetime(year=2017, month=10, day=1, hour=15, minute=26, second=26)

# Print the results in ISO 8601 format
print(dt.isoformat())

## Result ##

2017-10-01T15:26:26

1️⃣2️⃣ การแปลงข้อมูล วันที่และเวลา parsing datetime นอกจากการแปลงใน format iso แล้ว เราสามารถที่จะปรับเปลี่ยนรูปแบบการแสดงผลต่างๆ ให้เป็นไปตามที่ต้องการใน format ของ python ที่กำหนด โดยการใช้ method ที่ชื่อ strftime() ยกมากจาก string formate time ยกตัวอย่างเช่น

date3 = datetime(2017, 10, 1, 15, 23, 25)
print(date3.strftime("%Y-%m-%d")

## Result ##

2017-10-1

1️⃣3️⃣ การใช้ method strftime() จะรับค่าในรูปแบบเป็น format string ซึ่งจะต้องบอก Python ว่าควรจัดรูปแบบ วันที่และเวลา อย่างไร

1️⃣4️⃣ รหัสรูปแบบต่อไปนี้

• %Y: ปีสี่หลัก
• %m: เดือนสองหลัก
• %d: วันของเดือนสองหลัก
• %H: ชั่วโมง (นาฬิกา 24 ชั่วโมง)
• %M: นาที
• %S: วินาที

date4 = datetime(2017, 10, 1, 15, 23, 25)
print(date4.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

## Result ##

2017-10-01 15:23:25

1️⃣5️⃣ หรือ

date5 = datetime(2017, 10, 1, 15, 23, 25)
print(date5.strftime("%H:%M:%S on %Y/%m/%d")

## Result ##

15:23:25 2017/10/01

1️⃣6️⃣ นอกจากนี้ ยังมี method ที่ชื่อว่า strptime() ย่อมาจาก string parse time ซึ่งจะต่างกับ strftime ตรงที่การรับค่า strftime จะเป็นการสร้างข้อมูล วันที่และเวลา จาก Object datetime แล้วนำค่ามาแปลงด้วย format string แต่ ส่วน strptime นั้นจะ รับค่ารูปแบบ string รูปแบบต่างๆ มา parse ให้เป็น string format รูปแบบที่กำหนด เช่น

from datetime import datetime

# Starting string, in YYYY-MM-DD HH:MM:SS format
s = '2017-02-03 00:00:01'

# Write a format string to parse s
fmt = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

# Create a datetime object d
d = datetime.strptime(s, fmt)

# Print d
print(d)

## Result ##

2017-02-03 00:00:01

1️⃣7️⃣ datetime duration

ใน datetime สามารถที่จะคำนวนได้ เราจึงใน บวก ลบ ได้อย่างอิสระ เพื่อใช้สำหรับเปรียบเทียบอย่างเช่นการใช้ method ที่ชื่อ timedelta ซึ่งจะได้ค่าที่คำนวนออกมาเป็น duration หรือ ระยะเวลา รวมถึงการใช้ method ที่ชื่อ total_second สำหรับนับจำนวนเวลาวินาทีทั้งหมดใน duration

1️⃣8️⃣ ยกตัวอย่างเช่น เพิ่มเวลาไป 1 วินาที ลงไปใน method timedelta เพื่อทำการเพิ่มเวลาให้กับ start date

from datetime import datetime

start = datetime(2023, 11, 14, 20, 10, 33)
end = datetime(2023, 11, 14, 20, 35, 43)

# Create a timedelta object representing one second in duration.
delta1 = datetime.timedelta(seconds=1)

# Add delta1 to start to get a new datetime object that is one second later.
new_datetime = start + delta1

print(new_datetime)

## Result ##

2023-11-14 20:10:34

1️⃣9️⃣ และ นับวินาทีทั้งหมดที่ได้ใช้ไป จากเวลาสิ้นสุด ลบด้วย เวลาเริ่มต้น โดยทำเป็น duration แล้วดูวินาทีด้วย total_second

from datetime import datetime

start = datetime(2023, 11, 14, 20, 10, 33)
end = datetime(2023, 11, 14, 20, 35, 43)

# Create a timedelta object representing the elapsed time between start and end.
delta = end - start

# Get the total number of seconds in the timedelta.
total_seconds = delta.total_seconds()

print(total_seconds)

## Result ##

1450.0

2️⃣0️⃣ ยกตัวอย่างการใช้ เช่น โจทย์บอกว่า ต้องการจะรู้ค่าสถิติระยะเวลาการใช้งาน จักรยานเช่า ว่าเป็นเท่าไรที่ dataset แบบนี้

onebike_datetimes

[{'start': datetime.datetime(2017, 10, 1, 15, 23, 25),
  'end': datetime.datetime(2017, 10, 1, 15, 26, 26)},
 {'start': datetime.datetime(2017, 10, 1, 15, 42, 57),
  'end': datetime.datetime(2017, 10, 1, 17, 49, 59)},
 {'start': datetime.datetime(2017, 10, 2, 6, 37, 10),
  'end': datetime.datetime(2017, 10, 2, 6, 42, 53)},
 {'start': datetime.datetime(2017, 10, 2, 8, 56, 45),

2️⃣1️⃣ เราสามารถที่จะสร้าง array ตัวใหม่ขึ้นมา

# Initialize a list for all the trip durations
onebike_durations = []

for trip in onebike_datetimes:
  # Create a timedelta object corresponding to the length of the trip
  trip_duration = trip['end'] - trip['start']
  
  # Get the total elapsed seconds in trip_duration
  trip_length_seconds = trip_duration.total_seconds()
  
  # Append the results to our list
  onebike_durations.append(trip_length_seconds)

## Result ##

[181.0,
 7622.0,
 343.0,
 1278.0,

...

2️⃣2️⃣ แล้วนำมาหาค่าเฉลี่ย

# What was the total duration of all trips?
total_elapsed_time = sum(onebike_durations)

# What was the total number of trips?
number_of_trips = len(onebike_durations)
  
# Divide the total duration by the number of trips
print(total_elapsed_time / number_of_trips)

##

1178.9310344827586

1️⃣0️⃣0️⃣  โดยสรุป ข้อมูลประเภทวันที่และเวลา (Datetime) เป็นข้อมูลประเภทวันที่และเวลามีอยู่รอบตัวเรา ถ้าอยากใช้ประโยชน์การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก จำเป็นต้องรู้เครื่องมือที่สามารถสร้างภาพต่างๆ ด้วยวันที่และเวลาได้ ที่ประกอบไปด้วยวิธีจัดการต่างๆ เช่น

• การสร้าง datetime Object
• การแก้ไขข้อมูล datetime
• การแปลงข้อมูล วันที่และเวลา ตามรูปแบบที่กำหนด
• การใช้ method ในการคำนวนระยะเวลา duration

Table of Content

• สรุปการเขียน Code จัดการวันที่และเวลาครบจบใน Python ตอนที่ 1
• สรุปการเขียน Code จัดการวันที่และเวลาครบจบใน Python ตอนที่ 2

2️⃣ Timezone UTC

อย่างที่ทุกคนทราบกันดีว่า ทั่วโลกมีเวลาที่แตกต่างกัน เป็นข้อตกลงของของรัฐบาลโลกในช่วงที่สร้างข้อตกลงเรื่อง timezone เพื่อให้ผู้คนทั้งโลกเข้าใจตรงกัน เวลาที่ถูกถึงวันเวลาของประเทศนั้นๆ

3️⃣ ทำไมเรื่อง timezone จึงเกิดขึ้น

ก่อนที่จะมี timezone เมืองทุกเมืองก็มี นาฬิกาเป็นตัวเองโดยให้ เวลาเที่ยงตรงหรือ 12.00 น. เกิดจากดวงอาทิตย์อยู่กลางหัว

4️⃣ ในกรณีนี้ ทำให้เกิดเหตุการณ์ เวลาของแต่ละเมืองแตกต่างกัน อาจจะ 15 นาที หรือ 20 นาที ขึ้นอยู่กับว่าแต่ละเมืองห่างกันเท่าไร ในช่วงเวลานั้นมีแค่การเดินทางกับรถม้า ก็เลยไม่รู้สึกแตกต่างอะไรเท่าไร

5️⃣ แต่หลังจากที่เทคโนโลยีก้าวหน้าเป็นอย่างมากไม่ว่าจะ มีรถไฟ เครื่องบิน โทรศัพท์ เป็นต้น ในเรื่องของการสื่อสารและการเดินทาง ทำให้เกิดความแตกต่างเรื่องเวลาขึ้นอย่างชัดเจน

• ——————— *

• 1️⃣0️⃣0️⃣ หากใครไม่อยากพลาด *

• โพสต์เรื่องเกี่ยวกับ *

• data analyst, data science, *

• data engineer และ programming *

• ในโพสต์ถัดๆไป ฝากแชร์ *

• กดติดตาม profile กันไว้ด้วยนะครับ *

• https://www.sklsongkiat.com *

• *——————— **

6️⃣ รัฐบาลอังกฤษได้เสนอในรัฐบาลทั่วโลกแก้ปัญหานี้ โดยประกาศว่านาฬิกาทั้งหมดของแต่ละพื้นที่ ตกลงกันในเรื่องของชั่วโมง ว่าจะเพิ่ม หรือ ลดลงจากดวงอาทิตย์ที่ประเทศอังกฤษ

7️⃣ โดยปัจจบันเรากำหนดจุดเริ่มต้นของเวลามาตรฐานโลกที่ชื่อว่า UTC ย่อมาจาก Universal Time Coordinate ตั้งเอาไว้ที่กรุงลอนดอน ประเทศอังกฤษ ซึ่งหมายความว่า กรุงลอนดอนมีค่า UTC เท่ากับ 0 เมืองอื่นๆ ที่อยู่ทางด้านซ้าย หรือ ทางด้านตะวันตกของประเทศอังกฤษตามแผนที่โลกกำหนดให้ค่า UTC ลดลงและเมืองอื่นๆ ทางด้านตะวันออกกำหนดให้ UTC เพิ่มขึ้น

8️⃣ ยกตัวอย่างเช่น ประเทศไทย ที่อยู่ทางด้านตะวันออกของประเทศอังกฤษ จะมีเวลา UTC เท่ากับ +7 หมายความว่า ถ้าประเทศอังกฤษเวลา เที่ยงคืน 00:00 น. ประเทศไทยจะมีเวลาที่ เจ็ดโมงเช้า 07:00

9️⃣ กลับมาที่เรื่องของ การใช้ python จัดการวันที่และเวลา จากความรู้ตรงนี้ ในการจัดการข้อมูล วันที่และเวลา จำเป็นต้องเข้าใจก่อนว่ามีเรื่องที่จะต้องแปลง เปลี่ยน timezone ไปมาระหว่างแต่ละประเทศเพื่อที่จะทราบเวลาของเหตุการณ์ที่แน่นอนว่าเกิดอะไรขึ้น

1️⃣0️⃣ วันที่และเวลาที่สร้างจาก datetime object จะถูกเรียกว่า “naive” ซึ่งหมายถึง เป็น เวลาที่ถูกสร้างขึ้นมาโดยที่ไม่ได้กำหนด timezone จึงไม่สามารถนำไปเปรียบเทียบกับเวลาอื่นๆได้

1️⃣1️⃣ ดังนั้นเราจะมาเรียนรู้ว่าเครื่องมือที่ใช้จัดการ timezone มีอะไรบ้าง

ยังคงพูดถึง datetime library กันอยู่ ซึ่งมี class ที่หลากหลาย ที่จะพูดถึงในตอนนี้ คือ timedelta และ timezone

1️⃣2️⃣ timezone เป็น class ที่สร้าง object โดยระบุตัวเลขของ timezone เพื่อไปกำหนดให้กับ datatime object อีกทีหนึ่ง ยกตัวอย่างเช่น กำหนด timezone เป็น US Eastern Standard และ India Standard

1️⃣3️⃣ US Eastern Standard

from datetime import datetime, timedelta, timezone

ET = timezone(timedelta(hours=-5))

dt = datetime(2017, 12, 30, 15, 9, 3 tzinfo = ET)

print(dt)

## Result ##
2017-12-30 15:09:03-05:00

1️⃣4️⃣ India Standard

from datetime import datetime, timedelta, timezone

ET = timezone(timedelta(hours=5, minutes=30))

dt = datetime(2017, 12, 30, 15, 9, 3 tzinfo = ET)

print(dt)

## Result ##
2017-12-30 15:09:03+05:30

1️⃣5️⃣ และ ถ้าหากเราต้องการจะแปลงกลับมาเป็นประเทศของตัวเอง เราสามารถที่จะใช้ method astimezone ร่วมกับการเปลี่ยนค่า timezone ด้วย timezone.utc ในการ setting ให้ค่าที่แปลง timezone ออกไปตัวอย่างก่อนหน้านี้ เช่น

1️⃣6️⃣ ถ้าเราใช้ method replace ร่วมกับ timezone.utc มันจะเปลี่ยนแค่เฉพาะ timezone ด้านหลัง สังเกตว่าเวลาไม่เปลี่ยน

print(dt)
2017-12-30 15:00:00+05:00

print(dt.replace(tzinfo=timezon.utc))

## Result ##
2017-12-30 15:00:00+00:00:00

1️⃣7️⃣ แต่ถ้าใช้ astimezone เวลาจะเปลี่ยนไปเป็น 10:00

print(dt.astimezone(tzinfo=timezon.utc))

## Result ##
2017-12-30 10:00:00+00:00:00

1️⃣8️⃣ Timezone Database

ณ ตอนนี้ ได้เข้าใจแล้วว่า UTC ทำงานอย่างไร ประเด็นถัดมา คือ Time Zone ไม่ได้แบ่งแค่ทวีป อย่าง ทวีปเอเชีย หรือ ทวีปยุโรปเท่านั้น แต่ Timezone ในบางประเทศอย่าง สหรัฐอเมริกา ก็มี Timezone ที่แตกต่างกัน คราวนี้ จะรู้ได้อย่างไรว่าข้อมูลวันที่และเวลาแต่ละพื้นที่นั้นถูกต้องตาม UTC จริงๆ ที่เป็น Standard

1️⃣9️⃣ แน่นอนว่า ข้อมูลที่แตกต่างกันมาก ไม่สามารถจำได้ทั้งหมด จะต้องหาที่รวบรวม ดังนั้น โลกจึงมีฐานข้อมูลที่เก็บ Timezone โดยเฉพาะ และ Update 3 ถึง 4 ครั้งต่อปี เมื่อกฏ Timezone ของโลกเปลี่ยนแปลง

2️⃣0️⃣ ยกตัวอย่างเช่น ทางชายฝั่งทะเลตะวันตกของสหรัฐ จะใช้ timezone ที่ชื่อว่า ‘America/New York’ 'America/Mexico_City' หรือทวีปอื่นๆ เช่น 'Europe/London'. 'Africa/Accra'.

2️⃣1️⃣ สิ่งนี้ช่วยอะไรกับเรา

• เขตเวลาสามารถเปรียบเทียบเวลาข้ามทวีปและประเทศต่างๆได้
• ฐานข้อมูลช่วยให้สามารถรักษาข้อมูลเวลาและมีความถูกต้อง
• สามารถปรับเวลา UTC จากตัวอย่างก่อนหน้านี้ได้อย่างยืดหยุ่น

2️⃣2️⃣ ตัวอย่างการใช้ timezone

from datetime import datetime
from dateutil import tz

et = tz.gettz('America/Mexico_City')

lasttime = datetime(2017, 12, 30, 15, 0, 0, tzinfo=et)

print(lasttime)

## Result ##
2017-12-30 15:00:00-05:00

2️⃣3️⃣ Starting Daylight saving time

มาทำความรู้จักกับคำว่า Daylight saving time (DST) บ้างก็เรียกว่า “เวลาอ้อมแสง” บางประเทศ ก็เรียกว่า “ลือดูร้อน”

เดี๋ยวววว “ฤดูร้อน”

2️⃣4️⃣ ทำไมถึงมีเรื่องของเวลาอ้อมแสง อาจจะยังไม่เข้าใจความหมายของคำๆ นี้ ซึ่งในบางประเทศ ฤดูกาลมีผลกระทบต่อการขึ้นลงของดวงอาทิตย์ ทำให้แสงแดดยาวนานกว่าปกติ ก็คือ “ฤดูร้อน” มันทำให้มีผลกระทบต่อการตื่นนอนด้วย จึงได้มีข้อตกลงว่า ในเมื่อต้องตื่นตามดวงอาทิตย์ขึ้น งั้นก็ปรับเวลาในให้เร็วขึ้น 1 ชั่วโมงจะได้ทำงานได้เร็วขึ้น หลังจากที่สิ้นสุดหน้าร้อน ก็ค่อยปรับเวลากลับ 1 ชั่วโมงตามปกติ ซึ่งก็จะเป็นช่วงเข้าฤดูหนาว

2️⃣5️⃣ changing DST with UTC offset

ถ้าลองพิสูจน์ดูว่า datetime object ข้อมูลวันที่และเวลา ด้วย UTC จะเป็นอย่างไร

spring_ahead_159am = datetime(2017, 3, 12, 1, 59, 59)

print(sprint_ahead_159am.isoformat())

## Result ## 
2017-03-12T01:59:59

2️⃣6️⃣

spring_ahead_3am = datetime(2017, 3, 12, 3, 0, 0)

print(sprint_ahead_3am.isoformat())

## Result ## 
2017-03-12T03:00:00

2️⃣7️⃣ ถ้าลองเอาเวลาทั้งสองมาลบกัน จะเห็นว่ามีค่าเท่ากับ 3601 วินาที หรือ 1 ชั่วโมงกับอีก 1 วินาที

print((spring_ahead_3am - spring_ahead_159am).total_seconds())

## Result ##
3601

2️⃣8️⃣ คราวนี้มาลองพิสูจน์ดูว่า datetime object ข้อมูลวันที่และเวลา ด้วย timezone จะเป็นอย่างไร

โดยกำหนด timezone เป็นตัวแปร EST และ EDT

EST = timezone(timedelta(hours=-5))
EDT = timezone(timedelta(hours=-4))

2️⃣9️⃣ EST Timezone

spring_ahead_159am = spring_ahead_159am.replace(tzinfo = EST)

print(sprint_ahead_159am.isoformat())

## Result ## 
2017-03-12T01:59:59-05:00

3️⃣0️⃣ EDT Timezone

spring_ahead_3am = spring_ahead_3am.replace(tzinfo = EDT)

print(sprint_ahead_3am.isoformat())

## Result ## 
2017-03-12T03:00:00-04:00

3️⃣1️⃣ เมื่อเอามาลบกันอีกครั้ง เหลือเพียง 1 วินาที

print((spring_ahead_3am - spring_ahead_159am).total_seconds())

## Result ##
1

3️⃣2️⃣ Ending Daylight saving time

อย่างที่เกริ่นเอาไว้ เมื่อหมด ฤดูร้อนแล้ว ก็เข้าสู่ฤดูใบไม้ร่วงและฤดูหนาว จะปรับเวลากลับมาเป็นเหมือนเดิม แต่จะปรับกลับอย่างไร

3️⃣3️⃣ changing DST Back 1 hour

วิธีคือให้ปรับกลับมาโดยใช้ enford method ตัวอย่างเช่น เวลาตี 1 ของ timezone 'US/Eastern'

eastern = tz.gettz('US/Eastern')

first_1am = datetime(2017, 11, 5, 1, 0, 0, tzinfo=eastern)

## Result ##
2017-11-05 01:00:00

3️⃣4️⃣ วิธีเช็คว่า datetime มีความไม่ชัดเจนหรือไม่ (ambiguous) และ เช็คด้วยจำนวนวินาที

print(tz.datetime_ambiguous(first_1am))

## Result ##
True

3️⃣5️⃣ สร้าง datetime ขึ้นอีก object เพื่อเปรียบเทียบ แล้วใช้ method enford ปรับค่า

second_1am = datetime(2017, 11, 5, 1, 0, 0, tzinfo=eastern)

second_1am = tz.enford(second_1am)

3️⃣6️⃣ แล้วแปลงกลับ ด้วย UTC ซึ่งต้องเป็น UTC เหมือนกัน

first_1am = first_1am.astimezone(tz.UTC)
second_1am = second_1am.astimezone(tz.UTC)

3️⃣7️⃣ ทดสอบ

print((first_1am - second_1am).total_seconds())

## Result ##
3600