DateTimeFormatter可以解析，但不能格式化相同的輸入

DateTimeFormatter模式"yyyy_'w'w"無法格式化它已解析的值。DateTimeFormatter可以解析，但不能格式化相同的輸入

val df = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy_'w'w") 
df: DateTimeFormatter = Value(YearOfEra,4,19,EXCEEDS_PAD)'_''w'Localized(WeekOfWeekBasedYear,1) 

val week = df.parse("2017_w19") 
week: temporal.TemporalAccessor = {Year=2017, WeekOfWeekBasedYear[WeekFields[SUNDAY,1]]=19},ISO 

df.format(week)

的錯誤是：

java.time.temporal.UnsupportedTemporalTypeException: Unsupported field: YearOfEra 
    java.time.format.Parsed.getLong(Parsed.java:203) 
    java.time.format.DateTimePrintContext.getValue(DateTimePrintContext.java:298) 
    java.time.format.DateTimeFormatterBuilder$NumberPrinterParser.format(DateTimeFormatterBuilder.java:2540) 
    java.time.format.DateTimeFormatterBuilder$CompositePrinterParser.format(DateTimeFormatterBuilder.java:2179) 
    java.time.format.DateTimeFormatter.formatTo(DateTimeFormatter.java:1746) 
    java.time.format.DateTimeFormatter.format(DateTimeFormatter.java:1720)

這是爲什麼？

來源

2017-08-17 Synesso

那是什麼語言？ Scala呢？（並不是說這對您的問題確實很重要，對於Java工程師來說，這只是一個棘手的問題。）如果您沒有得到有用的答案，可以將它翻譯成Java以便覆蓋更廣泛的讀者。 –

yyyy表示year-of-era field。但according to javadoc，也有uuuu的模式來代表year field（閱讀這些鏈接，看看他們之間的小差異 - 雖然目前的日期沒有太大的差異）。

的問題是：當你創建一個格式化與y，它採用了年的時代場，你可以通過值看：

值（YearOfEra，4， 19，EXCEEDS_PAD）

但是在解析時，得到的分析對象（在你的情況下，week變量）與年創建場 - 因爲你可以通過看值：

{ = 2017年一年，...

格式化設置與年的時代場。因此，當您嘗試格式化week時，它會嘗試從week變量中獲取此字段。由於此字段不存在（week僅包含年，而不是年代），它會拋出UnsupportedTemporalTypeException。

的解決方案是使用年字段（u模式）在格式化：

val df = DateTimeFormatter.ofPattern("uuuu_'w'w") 
println(df) 
val week = df.parse("2017_w19") 
println(week) 
println(df.format(week))

輸出將是：

值（年，4,19 ，EXCEEDS_PAD）'_''w'Localized（WeekOfWeekBasedYear，1）
{年 = 2017，WeekOfWeekBasedYear [WeekFields [SUNDAY，1] ] = 19}，ISO
2017_w19

注意，現在的格式是用年場創建，並format方法現在試圖從分析的對象得到這個領域，並不會引發任何異常。

來源

2017-08-17 12:08:05

偉大的工作雨果！我很喜歡這個。 – Synesso

對於我來說，你不能使用DateTimeFormatter來格式化一個TemporalAccessor，它是一個過於寬泛的時間接口。嘗試先將它轉換爲DateTime對象。

來源

2017-08-17 07:48:30 Dynamite

DateTimeFormatter可以解析，但不能格式化相同的輸入

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