Erstellen eines Datumsbereichs in Python
Angenommen, Sie müssen eine Liste mit Datumsangaben erstellen, beginnend mit dem heutigen Tag und zurückgehend zu einer bestimmten Zahl von Tagen. Erstellen wir zum Beispiel eine Liste mit 100 Terminen ab heute.
Ineffiziente Methode
Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist eine einfache Schleife:
<code class="python">import datetime a = datetime.datetime.today() numdays = 100 dateList = [] for x in range (0, numdays): dateList.append(a - datetime.timedelta(days = x)) print dateList</code>
Diese Methode ist funktional, aber ineffizient. Es erstellt jedes Datum einzeln und erfordert mehrere Berechnungen.
Optimierte Methode
Eine effizientere Lösung ist die Verwendung des Listenverständnisses:
<code class="python">base = datetime.datetime.today() date_list = [base - datetime.timedelta(days=x) for x in range(numdays)]</code>
Dieser Ansatz erstellt die gesamte Datumsliste auf einmal. Es nutzt ein Listenverständnis, um einen Bereich zu durchlaufen und die Differenz jedes Datums vom Basisdatum zu berechnen.
Die optimierte Methode ist effizienter und prägnanter und bietet eine einfachere und schnellere Alternative zum Generieren eines Datumsbereichs in Python.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie generiert man effizient einen Datumsbereich in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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