jtyoui.time.nlptime package

Submodules

jtyoui.time.nlptime.dateRe module

jtyoui.time.nlptime.nlptimes module

class jtyoui.time.nlptime.nlptimes.NlpTime(time_base=None, prefer_future=False)

基类：object

大型正则解析时间

>>> np = NlpTime('2019-12-19 00:00:00').parse('国庆节的前一天晚上8点半')
>>> print(np)  # ['2019-09-29 20:30:00']
>>> np = NlpTime('2019-12-19 00:00:00').parse('今天晚上8点到明天上午10点之间')
>>> print(np)  # ['2019-12-19 20:00:00', '2019-12-20 10:00:00']
>>> np = NlpTime('2019-12-19 00:00:00').parse('今年儿童节晚上九点一刻')
>>> print(np)  # ['2019-06-01 21:15:00']
>>> np = NlpTime('2019-12-19 00:00:00').parse('今天中午十二点')
>>> print(np)  # ['2019-12-09 12:00:00']
>>> np = NlpTime('2019-12-19 00:00:00').parse('明年春节')
>>> print(np)  # ['2020-01-25 00:00:00']
>>> np = NlpTime('2019-12-19 00:00:00').parse('下下下个星期五早上7点半')
>>> print(np)  # ['2020-01-10 07:30:00']
>>> np = NlpTime('2019-12-19 00:00:00').parse('今年的大寒')
>>> print(np)  # ['2020-01-20 00:00:00']

parse(target) → list

解析时间

jtyoui.time.nlptime.timeunit module

class jtyoui.time.nlptime.timeunit.RangeTimeEnum

基类：object

一天大概范围时间

afternoon = 15

day_break = 3

early_morning = 8

lateNight = 20

midNight = 23

morning = 10

classmethod name(names)

根据名字获取数据

night = 18

noon = 12

class jtyoui.time.nlptime.timeunit.TimePoint

基类：object

标记时间类型

class jtyoui.time.nlptime.timeunit.TimeUnit(exp_time, normalizer, context)

基类：object

时间解析

static add_time(cur, fore_unit: int)

修改日期

参数:

• cur – 当前日期
• fore_unit – 修改属性

返回:

修改好的日期

check_context_time(check_time_index)

根据上下文时间补充时间信息

static china_24_st(year: int, china_st: str)

二十世纪和二十一世纪，24节气计算

daytime(rule, name)

预测一天是在什么时候

预测情况包括：

day_break = 3 # 黎明

early_morning = 8 # 早

morning = 10 # 上午

noon = 12 # 中午、午间

afternoon = 15 # 下午、午后

night = 18 # 晚上、傍晚

lateNight = 20 # 晚、晚间

midNight = 23 # 深夜

参数:

• rule – 预测情况的正则
• name – 预测的名字

static gen_span(days, seconds)

根据毫秒获取时分秒

static gen_time(unit)

得到时间

get_date()

获取当前日期，并转为标准日期格式

modify_time_base()

该方法用于更新timeBase使之具有上下文关联性

norm_set_cur_related()

设置当前时间相关的时间表达式

norm_set_day()

该方法识别时间表达式单元的日字段

norm_set_hour()

该方法识别时间表达式单元的时字段

norm_set_lunar_holiday()

识别农历节日和时节

norm_set_minute()

该方法识别时间表达式单元的分字段

norm_set_month()

该方法识别时间表达式单元的月字段

norm_set_month_fuzzy_day()

兼容模糊写法:该方法识别时间表达式单元的月、日字段

norm_set_second()

添加了省略秒说法的时间：如17点15分32

norm_set_solar_holiday()

识别阳历节日

norm_set_span_related()

设置时间长度相关的时间表达式

norm_set_special()

该方法识别特殊形式的时间表达式单元的各个字段

norm_set_year()

该方法识别时间表达式单元的年字段

prefer_future(check_time_index)

如果用户选项是倾向于未来时间，检查check_time_index所指的时间是否是过去的时间，如果是的话，将大一级的时间设为当前时间的+1。

如在晚上说“早上8点看书”，则识别为明天早上; 12月31日说3号买菜，则识别为明年1月的3号。

prefer_future_week(weekday, cur)

预测下一个周的时间

参数:

• weekday – 星期几
• cur – 当前时间

返回:

预测的时间

time_normalization()

时间解析

Module contents