内容简介:carbon 是一个轻量级、语义化、对IDE友好的日期时间处理库,是PHP Carbon库的Golang实现版本,初衷是为了摆脱Golang反人类的2006-01-02 15:04:05格式化时间设计,支持链式调用和gorm结构体。 如果您觉得不错,请给...
carbon 是一个轻量级、语义化、对IDE友好的日期时间处理库,是PHP Carbon库的Golang实现版本,初衷是为了摆脱Golang反人类的2006-01-02 15:04:05格式化时间设计,支持链式调用和gorm结构体。
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github:github.com/golang-module/carbon
gitee:gitee.com/go-package/carbon
在 gorm 中的应用
gorm.Open 时必须包括 parseTime=True 参数
假设数据表为 users,字段有 id、name、age、birthday、created_at、updated_at、deleted_at
// 用法一,使用carbon.Model自动维护id、created_at、updated_at、deleted_at
type User struct {
carbon.Model
Name string `json:"name"`
Age int `json:"age"`
Birthday carbon.ToDateTimeString `json:"birthday"`
}
user := User {
Name: "勾国印"
Age: 18
Birthday: "2012-09-09 00:00:00"
}
// json.Marshal(user)输出
{
"id": 1,
"name": "勾国印",
"age": 18,
"birthday": "2012-09-09 00:00:00",
"created_at": "2020-09-09 12:13:14",
"updated_at": "2020-09-09 12:13:14",
"deleted_at": null
}
// 用法二,不使用carbon.Model
type User struct {
Name string `json:"name"`
Age int `json:"age"`
Birthday carbon.ToDateString `json:"birthday"`
CreatedAt carbon.ToDateTimeString `json:"created_at"`
UpdatedAt carbon.ToTimeString `json:"updated_at"`
DeletedAt carbon.ToTimestamp `json:"deleted_at"`
}
user := User {
Name: "勾国印"
Age: 18
Birthday: "2012-09-09 00:00:00"
}
// json.Marshal(user)输出
{
"id": 1,
"name": "勾国印",
"age": 18,
"birthday": "2012-09-09",
"created_at": "2020-09-09 12:13:14",
"updated_at": "12:13:14",
"deleted_at": 1599272433
}
更新日志
修复 readme.md 错误描述
完善单元测试
新增对 gorm 结构体的时间格式化支持,支持输出多种标准时间格式
新增 IsJanuary () 方法判断是否是第一月
新增 IsFebruary () 方法判断是否是第二月
新增 IsMarch () 方法判断是否是第三月
新增 IsApril () 方法判断是否是第四月
新增 IsMay () 方法判断是否是第五月
新增 IsJune () 方法判断是否是第六月
新增 IsJuly () 方法判断是否是第七月
新增 IsAugust () 方法判断是否是第八月
新增 IsSeptember () 方法判断是否是第九月
新增 IsOctober () 方法判断是否是第十月
新增 IsNovember () 方法判断是否是第十一月
新增 IsDecember () 方法判断是否是第十二月
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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白话大数据与机器学习
高扬、卫峥、尹会生 / 机械工业出版社 / 2016-6 / 69
本书通俗易懂,有高中数学基础即可看懂,同时结合大量案例与漫画,将高度抽象的数学、算法与应用,与现实生活中的案例和事件一一做了关联,将源自生活的抽象还原出来,帮助读者理解后,又带领大家将这些抽象的规律与算法应用于实践,贴合读者需求。同时,本书不是割裂讲解大数据与机器学习的算法和应用,还讲解了其生态环境与关联内容,让读者更全面地知晓渊源与未来,是系统学习大数据与机器学习的不二之选: ·大数据产业......一起来看看 《白话大数据与机器学习》 这本书的介绍吧!