1. datetime库
datetime是Python中处理日期和时间的模块。可以通过datetime库中的datetime类来进行日期和时间的操作。
1.1 获取当前日期和时间
使用datetime库可以方便地获取当前的日期和时间。
import datetime
# 获取当前日期和时间
now = datetime.datetime.now()
print("当前时间：", now)
上述代码中，通过now()方法可以获取到当前的日期和时间，并将其保存在now变量中。通过打印now变量的值，我们可以得到当前的日期和时间。
这里不少于800字的文章，我只提取部分代码进行解释。
1.2 格式化日期和时间
import datetime
# 获取当前日期和时间
now = datetime.datetime.now()
# 格式化输出日期和时间
formatted_time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print("格式化后的时间：", formatted_time)
上述代码中，通过strftime()方法可以对日期和时间进行格式化输出。%Y表示四位数的年份，%m表示月份，%d表示日期，%H表示小时，%M表示分钟，%S表示秒。
通过指定不同的格式，可以得到自己想要的日期和时间的显示方式。
2. time库
time是Python中处理时间的模块。time库中最常用的函数是sleep()函数，可以用来让程序暂停执行一段时间。
2.1 暂停程序的执行
import time
# 暂停5秒钟
time.sleep(5)
print("暂停5秒钟之后的输出")
上述代码中，通过调用time库中的sleep()函数，并传入暂停的秒数作为参数，程序将会暂停执行指定的时间，然后继续执行后面的代码。
在实际的开发中，暂停程序的执行可以用来模拟等待用户输入或者等待其他操作完成的场景。
3. pandas中的时间函数
pandas是Python中处理数据分析的重要库。在pandas中，有很多与时间有关的函数可以来处理时间序列数据。
3.1 创建时间序列数据
import pandas as pd
# 创建时间序列数据，以1天为单位
dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=10)
print(dates)
上述代码中，通过date_range()函数可以创建一个时间序列。第一个参数指定了起始日期，第二个参数periods指定了时间序列的长度。
通过打印dates变量的值，我们可以得到创建的时间序列，起始日期为2022-01-01，以1天为单位，共计10个时间点。
3.2 时间数据的索引和筛选
import pandas as pd
# 创建时间序列数据，以1天为单位
dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=10)
# 创建一个DataFrame，并以时间序列数据作为索引
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'value': range(10)})
print(df)
上述代码中，通过创建一个DataFrame并以时间序列数据作为索引的方式，可以方便地对时间数据进行索引和筛选。
通过打印df变量的值，我们可以看到创建的DataFrame，其中date列为时间序列数据，value列为对应的数值。
以上是关于python3中datetime库，time库以及pandas中的时间函数的一些介绍和使用方法。