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When reading a BLF file with python-can, the parsed timestamps are always 8 hours later than what is shown in Vector CANoe.

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
tooling

Direzione di ricerca

Inizia dal punto di ingresso BLFReader e riproduci la conversion dei timestamp usando lo script nell'issue su un file BLF creato da CANoe. Confronta il risultato con l'ora visualizzata da CANoe e determina il comportamento previsto del fuso orario o dell'offset; il lavoro è completato quando i timestamp analizzati corrispondono a CANoe per l'esempio riportato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

bug
Describe the bug

When reading a BLF file with python-can, the parsed timestamps are always 8 hours later than what is shown in Vector CANoe.

To Reproduce

1.Create or record a BLF file with CANoe.
2.Open the BLF file in CANoe → check message timestamps (example: 13:00).
3.Open the same BLF file with python-can using the following script:
`import can
import datetime

blf_file = "test.blf"

with can.BLFReader(blf_file) as log:
for msg in log:
t_raw = datetime.datetime.fromtimestamp(msg.timestamp)
print(f"Time: {t_raw}, Relative seconds: {msg.timestamp}")`

4.Observe that the timestamps printed by python-can are +8 hours compared to CANoe (example: 21:00).

Expected behavior

Timestamps should match those shown in CANoe (e.g., 13:00).

Additional context

OS and version:Windows 11
Python version: Python 3.11.7 (tags/v3.11.7:fa7a6f2, Dec 4 2023, 19:24:49) [MSC v.1937 64 bit (AMD64)] on win32
python-can version:python-can 4.6.1

python-can interface/s (if applicable):

Traceback and logs
def func():
    return "hello, world!"
Lingua principale
Python
Stelle
1.6k
Fork
697
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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