Bonjour les développeurs, puissions-nous continuer à progresser dans nos tâches et nos études tout au long de 2025. Cette année, j'ai beaucoup appris ici sur dev.to, donc, suivant le principe de la communauté, Je partage un extrait de code Python pour ceux qui comptent déjà les heures jusqu'à la nouvelle année.
from datetime import datetime, timedelta today = datetime.now() date_format = "%m/%d/%Y" if today.strftime(date_format) == "12/31/2024": print(today.strftime("%H:%M:%S")) else: new_year = today + timedelta(days=1) print(f"It's {new_year.strftime('%m/%d/%Y')}. HAPPY NEW YEAR!")
Le module datetime fait partie de la bibliothèque standard de Python et fournit des classes pour manipuler les dates et les heures, comme la classe datetime. La classe timedelta représente un décalage horaire (durée), comme « 2 jours », « 5 heures » ou « 30 minutes ». Il est utilisé pour des opérations telles que l’ajout ou la soustraction de durées d’un objet date/heure. Le code vérifie si nous sommes le dernier jour de 2024, et sinon...
Nous sommes le 01/01/2025. BONNE ANNÉE! ? ??
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PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.

TOACCESSELlementsInapyThonList, Use Indexing, Négatif Indexing, Specing, Oriteration.1) IndexingStarTsat0.2) négatif Indexing Accesssheend.3) SlicingExtractSports.4) itérationussesforloopsoReNumerate.

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor


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