


Subtrahieren eines Tages von einem Datum in Python
Bei der Arbeit mit Datum und Uhrzeit in Python ist es oft notwendig, arithmetische Operationen durchzuführen datetime-Objekte. Eine häufige Aufgabe besteht darin, einen Tag von einem bestimmten Datum zu subtrahieren. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu erreichen, aber die einfachste Methode ist die Verwendung eines Timedelta-Objekts.
Verwendung eines Timedelta-Objekts
Ein Timedelta-Objekt stellt eine Zeitdauer dar . Es kann verwendet werden, um eine bestimmte Zeitspanne zu einem Datetime-Objekt hinzuzufügen oder davon zu subtrahieren. Um einen Tag von einem Datum zu subtrahieren, instanziieren Sie einfach ein Timedelta-Objekt mit der entsprechenden Anzahl von Tagen und subtrahieren es vom Datetime-Objekt.
from datetime import datetime, timedelta # Today's date d = datetime.today() # Subtract one day days_to_subtract = 1 d -= timedelta(days=days_to_subtract) # Print the resulting date print(d)
Dieser Code gibt das Datum für gestern aus, da er eins subtrahiert hat Tag ab dem aktuellen Datum.
Andere Methoden
Während der Verwendung eines Timedelta-Objekts Obwohl dies die gebräuchlichste Methode zum Subtrahieren eines Tages von einem Datum ist, gibt es auch andere Methoden, die verwendet werden können. Eine Alternative besteht darin, die Funktion time.strftime() zu verwenden. Diese Funktion kann verwendet werden, um ein Datum/Uhrzeit-Objekt in eine Zeichenfolge umzuwandeln, und die resultierende Zeichenfolge kann dann analysiert werden, um einen Tag zu subtrahieren.
import time # Today's date d = datetime.today() # Convert to string date_str = d.strftime('%Y-%m-%d') # Parse the string and subtract a day days_to_subtract = 1 date_parts = date_str.split('-') new_date_str = '-'.join(date_parts[0:-1]) + '-' + str(int(date_parts[-1]) - days_to_subtract) # Parse the new string back into a datetime object new_date = datetime.strptime(new_date_str, '%Y-%m-%d') # Print the resulting date print(new_date)
Dieser Code gibt auch das Datum für gestern aus. Obwohl diese Methode ausführlicher ist als die Verwendung eines Timedelta-Objekts, kann sie in bestimmten Situationen nützlich sein, beispielsweise wenn Sie mit Datumsangaben in einem Zeichenfolgenformat arbeiten müssen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich in Python einen Tag von einem Datum subtrahieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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