无聊世界

1、将字符串的时间转换为时间戳

import time
# 定义变量
a = "2013-10-10 23:40:00"
# 将其转换为时间数组
timeArray = time.strptime(a, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 转换为时间戳
timeStamp = int(time.mktime(timeArray))
print(timeStamp) # timeStamp == 1381419600

2、时间戳转换为指定格式日期

# 方法一: 利用localtime()转换为时间数组,然后格式化为需要的格式,如
  timeStamp = 1381419600
  timeArray = time.localtime(timeStamp)
  otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray)
  otherStyletime == "2013-10-10 23:40:00"
# 方法二
  import datetime
  timeStamp = 1381419600
  dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp)
  otherStyleTime = dateArray.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  otherStyletime == "2013-10-10 23:40:00"

3、获取当前时间并转换为指定日期格式

# 方法一:
  import time
# 获得当前时间时间戳
  now = int(time.time())  ->这是时间戳
# 转换为其他日期格式,如:"%Y-%m-%d %H:%M:%S"
  timeArray = time.localtime(timeStamp)
  otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray) 
# 方法二:
  import datetime
# 获得当前时间
  now = datetime.datetime.now()  ->这是时间数组格式
# 转换为指定的格式:
  otherStyleTime = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

4、获得三天前的时间

# 方法:
 import time
 import datetime
# 先获得时间数组格式的日期
 threeDayAgo = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days = 3))
# 转换为时间戳:
 timeStamp = int(time.mktime(threeDayAgo.timetuple()))
# 转换为其他字符串格式:
 otherStyleTime = threeDayAgo.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 注:timedelta()的参数有:days,hours,seconds,microseconds

程序化购买（ Programmatic Buying）：通过数字化、自动化、系统化的方式改造广告主、代理公司、媒体平台，进行程序化对接，帮助其找出与受众匹配的广告信息，并通过程序化购买的方式进行广告投放，并实时反馈投放报表。程序化购买把从广告主到媒体的全部投放过程进行了程序化投放，实现了整个数字广告产业链的自动化。

程序化购买按照交易是否公开可以分为公开交易和私有交易，公开交易主要以 RTB 实时竞价模式；私有交易主要包括三种竞价方式：PDB 私有程序化购买、 PD 优先交易、PA 私有竞价，区别在于是否竞价以及广告位是否预留。

程序化购买需要多方参与，从广告的整体流程结构来说，主要参与者有广告主/广告商(广告的金主爸爸)，代理商(中间商)，受众(观看广告的人)。针对不同的参与者在互联网上会有不同的平台与之对应，或者说为了给这些参与者提供更好的服务，互联网产生了很多的服务平台。

需求方平台（DSP）

DSP 概念起源于网络广告发达的欧美，是伴随着互联网和广告业的飞速发展新兴起的网络广告领域。它与 Ad Exchange 和 RTB 一起迅速崛起于美国，已在全球快速发展，在中国市场中经过近几年的发展，已逐渐获得广告主的认可。

DSP 作为程序化购买市场中的核心环节，将会成为未来 2-3 年内发展最快的产业链环节，其重要的原因在于 DSP 的商业模式不但可以有效地提升流量价值，同时实时、便捷、自动化的投放体系也使其面对海量的广告需求可以更高效的完成投放任务，在未来的网络广告市场发展过程中， DSP 将扮演重要的环节。未来 DSP 市场竞争将格外激烈，作为产业链必争环节，未来将得以高速的发展。

广告交易平台（Ad Exchange）

广告交易平台是能够将媒体和广告主/广告代理商联系在一起的在线广告交易市场，按照是否公开可以分为公有广告交易平台与私有广告交易平台：公有广告交易平台上的广告位资源一般来自不同媒体，而私有广告交易平台上的广告位资源则通常来自单一媒体。

公开广告交易平台（ Public Ad Exchange）的运营商以互联网巨头为主，由于公开交易平台需要汇集大量的媒体，因此往往是网络媒体巨头才能成为公开广告交易平台的运营商。公开广告交易平台上的媒体资源以运营商的媒体合作伙伴资源为主，但同时也可以有运营商自有媒体上的广告位资源。当前国内公开广告交易平台的代表主要包括百度、阿里妈妈以及谷歌。它们此前均已运营网站联盟多年，拥有大量的媒体合作伙伴，因此在运营公开广告交易平台上具有天然的优势。此外，市场上也有其它一些拥有一定数量媒体合作伙伴的公司搭建了一些相对小型的公开广告交易平台，拥有一些独有的资源。

私有广告交易平台（ Private Ad Exchange）的运营商以大型门户和视频网站为主。相比将自身资源放在公开广告交易平台出售，大型媒体集团倾向于搭建私有广告交易平台，将自己的广告位资源单独出售，以提升对自有媒体资源出售的控制力。如国际媒体巨头新闻集团通过与 Rubicon Project 合作，搭建私有交易平台；国内以大型门户媒体如腾讯、新浪、搜狐，以及视频网站如优酷土豆、爱奇艺、PPTV、暴风科技等为代表，搭建自身私有交易平台。

移动广告交易平台为市场资源带来良好补充。到目前为止，移动媒体资源已基本成为公开广告交易平台的标配。除此之外，一些专注于移动的广告交易平台也为市场中的移动媒体资源带来了良好的补充。

广告交易平台的运营商往往也同时运营产业链上的其它产品，如 DSP、 DMP、 SSP 等。同一家运营商运营的 DSP 与广告交易平台之间并没有绑定关系，这些 DSP 既是其自有的广告交易平台上的重要参与者，同时也是其他广告交易平台上的参与者。对于广告交易平台运营商而言，涉足整个产业链对于增强其对媒体合作伙伴及自有广告主客户的服务能力是一定的支持，但参与多个环节容易陷入缺失独立公平原则的局面，在数字广告行业里，既是买方又是卖方的情况相当于同时身兼裁判员和运动员的身份，难以保证客观公正原则进行程序化交易。

供应方平台（SSP）

程序化购买可以帮助媒体将剩余库存流量进行变现，提高媒体收入，作为资源供给方，对于程序化购买的卷入程度在不断加深，对程序化购买的认知和接受程度相对较高。供应方平台 SSP 是媒体的广告投放进行全方位的分析和管理的平台，是媒体优化自身收益的工具。 SSP 的主要功能在于帮助媒体对自身不同的广告位进行管理。

其功能包括：一、管理广告位的分配，针对自身广告位的特点，选择是内部销售还是开放给广告交易平台，对于开放的广告位则需进一步管理是分配给哪个广告交易平台；二、筛选来自不同广告交易平台的广告请求，筛选广告主、监控广告素材；三、管理广告位价格，通过数据的积累对每个不同广告位的广告底价进行分析和调整。

大型媒体更倾向于搭建自有 SSP，部分门户、垂直网站以及中小型网站则选择使用服务商提供或搭建的 SSP。当前国内的市场环境中，出于自身资源管理的需要或内部数据安全的考虑，大型的门户网站往往更倾向于搭建自己内部的 SSP 系统。部分门户或垂直网站选择与服务商合作搭建 SSP，利用服务商提供的底层技术平台搭建自有的 SSP。而对于中型网站以及长尾的网站，出于人力物力投入的考虑，则往往选择直接使用成型的 SSP 产品。

数据管理平台（DMP）

作为广告生态系统中一个重要组成部分， DMP 伴随着数据驱动的广告技术，和大数据云计算概念出现， DMP 可以实现收集、存储、集中、分析、挖掘以及运用原先隔离而分散的数据；掌控自有的企业用户数据以及营销活动数据，并使用这些数据进行决策和创新，以便更多更精准地推送广告，获得更好的广告投放回报。

DMP 这个术语被广泛地使用，究其根本，可以划分为三种类型：数据管理方 DMP（第一方 DMP）、数据提供方 DMP（第二方 DMP）和数据交易方 DMP（第三方 DMP）。数据管理方 DMP 是指大型广告主利用第三方技术服务商为自己搭建的内部 DMP，其本质是自身数据的管理分析平台，通过数据来做智能的后续决策和行动，比如精准的投放广告。现在提供这类技术服务的有一些大型的 DSP 技术公司、第三方监测公司和一些专门的 DMP 软件公司。这类公司一般不以数据为交易对象，输出的是清洗数据、管理数据、建模和优化数据的能力，类似于线下的 CRM 管理技术公司。第一方 DMP 的提供者一般需要技术强，独立于第二方或第三方 DMP，并不同于企业使用的监测公司。典型企业包括安客诚、精硕科技和一些大型 DSP 公司。数据管理方 DMP 为广告主管理其第一方数据，以及广告主从第二方或第三方 DMP 购买的数据。提供该类型的 DMP 公司通常的商业模式是典型的 SaaS 模型。

数据提供方 DMP（第二方 DMP）主要指拥有大量数据的公司为了变现自己的数据资产建立，开放或售卖自己的数据，对接外部的平台。这些公司主要目的是为了变现自己的数据或流量，帮助广告主更好的进行投放。像国内的 BAT 公司，一些运营商都在这方面作出努力。数据提供方 DMP 在美欧市场通常被称为数据提供者（ Data Provider），而不是被认为 DMP。

数据交易方 DMP 是指以电子交易为主要形式，通过线上数据交易系统，建立数据标准、交换规则，撮合客户进行数据交易的平台。数据拥有者根据自身需求，以互换、采买等方式将所拥有的数据资源在这种 DMP 上进行公开或私下交易。数据交易方 DMP 在美欧市场通常被称为数据交易平台（ DataExchange），也不被认为是 DMP。目前市场中还未有典型企业，美国的 Bluekai 是这方面的代表，后被Oracle 收购。

在中国特色的市场环境下，许多大型的网络媒体公司除了作为媒体的角色面向各方 DSP 或广告交易平台开放库存之外，也纷纷推出自有的 DSP 和私有交易平台，以服务既有的广告主或是开拓新的客户群。对于大型媒体来说，通过实时竞价的方式进行投放，有益于流量的变现和价值再挖掘。

营销广告的术语：

CPC: Cost Per Click, 按点击收费CPA:
Cost Per Action,按广告投放效果收费CVR:
Click Value Rate, CVR=(转化量/点击量)*100%,是一个转化成本的指标
CTR: Click Through Rate. 点击率
ROI: Return On Investment,投资回报率，或者说投资利润率。

Python时间-日期-时间戳之间转换