Python中自定义二进制时间戳到日期时间转换教程

def extract_raw_epoch_seconds(hex_string):
    """
    从十六进制字符串中提取原始的纪元秒数。
    hex_string: 包含以空格分隔的十六进制字节的字符串。
    """
    # 移除首尾字节，反转中间字节顺序，拼接成一个十六进制字符串
    relevant_bytes = hex_string.split()[1:-1][::-1]
    combined_hex = ''.join(relevant_bytes)

    # 将十六进制字符串转换为整数，然后右移23位
    raw_integer = int(combined_hex, 16)
    epoch_seconds_shifted = raw_integer >> 23

    return epoch_seconds_shifted

import pandas as pd

# 定义时区
tz = 'Europe/Zurich'

# 示例数据：十六进制字符串 -> 对应的日期时间
examples = {
    '30 65 1a eb e3 f2 96 c5 41': '16 December 2023 at 15:03',
    '30 c6 36 85 70 8a 97 c5 41': '17 December 2023 at 12:37',
    '30 4a 26 1b 6b 29 74 c4 41': '1 October 2022 at 12:49',
    '30 23 84 b1 a8 b5 97 c5 41': '17 December 2023 at 18:45',
    '30 3f 91 e7 96 b5 97 c5 41': '17 December 2023 at 18:45:30', # 注意此处的秒数
    '30 a6 d6 2f d1 b5 97 c5 41': '17 December 2023 at 18:46',
    '30 e8 16 9c b9 b5 97 c5 41': '17 December 2023 at 18:47',
}

# 将字符串时间转换为带时区的pandas Timestamp对象，并按时间排序
examples = dict(sorted([
    (k, pd.Timestamp(v, tz=tz)) for k, v in examples.items()
], key=lambda item: item[1]))

print("处理后的示例数据：")
for k, v in examples.items():
    print(f"  {k}: {v}")

# 定义核心解码函数
def f(k):
    """
    解码二进制十六进制字符串为校准后的纪元秒数。
    k: 以空格分隔的十六进制字节字符串。
    """
    # 提取并反转相关字节，转换为整数，然后右移23位
    raw_val = int(''.join(k.split()[1:-1][::-1]), 16) >> 23
    # 应用经验性常数偏移
    return raw_val - 4927272860

# 定义将解码值转换为pandas Timestamp的函数
def to_time(k, tz):
    """
    将解码后的纪元秒转换为指定时区的pandas Timestamp对象。
    k: 以空格分隔的十六进制字节字符串。
    tz: 时区字符串。
    """
    # pandas Timestamp的构造函数接受纳秒级的整数，所以需要乘以1e9
    return pd.Timestamp(f(k) * 1e9, tz=tz)

# 定义时间格式化字符串
fmt = '%F %T %Z'

# 对所有示例进行转换和验证
test_results = [
    (
        f'{v:{fmt}}',  # 给定的原始时间
        f'{to_time(k, tz=tz):{fmt}}', # 从二进制数据估计的时间
        (to_time(k, tz=tz) - v).total_seconds(), # 估计时间与原始时间的差值（秒）
    )
    for k, v in examples.items()
]

print("\n转换结果与验证：")
for original_time, estimated_time, diff_seconds in test_results:
    print(f"  原始时间: {original_time}")
    print(f"  估计时间: {estimated_time}")
    print(f"  差值 (秒): {diff_seconds:.1f}\n")

转换结果与验证：
  原始时间: 2022-10-01 12:49:00 CEST
  估计时间: 2022-10-01 12:49:30 CEST
  差值 (秒): 30.0

  原始时间: 2023-12-16 15:03:00 CET
  估计时间: 2023-12-16 15:03:23 CET
  差值 (秒): 23.0

  原始时间: 2023-12-17 12:37:00 CET
  估计时间: 2023-12-17 12:36:37 CET
  差值 (秒): -23.0
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