#-*- coding: utf-8 -*- import datetime #给定日期向后N天的日期 def dateadd_day(days): d1 = datetime.datetime.now() d3 = d1 + datetime.timedelta(days) return d3 #昨天 def getYesterday(): today = datetime.date.today() oneday = datetime.timedelta(days=1) yesterday = today - oneday return yesterday #今天 def getToday(): return datetime.date.today() #获取给定参数的前几天的日期,返回一个list def getDaysBefore(num): today = datetime.date.today() oneday = datetime.timedelta(days=1) li = [] for i in range(0, num): #今天减一天,一天一天减 today = today - oneday #把日期转换成字符串 li.append(datetostr(today)) return li #将字符串转换成datetime类型 def strtodatetime(datestr, format): return datetime.datetime.strptime(datestr, format) #时间转换成字符串,格式为2015-02-02 def datetostr(date): return str(date)[0:10] #时间转换成字符串,格式为2015-02-02 def datetostr_secod(date): return str(date)[0:19] #两个日期相隔多少天,例:2015-2-04和2015-3-1 def datediff(beginDate, endDate): format = "%Y-%m-%d" bd = strtodatetime(beginDate, format) ed = strtodatetime(endDate, format) oneday = datetime.timedelta(days=1) count = 0 while bd != ed: ed = ed - oneday count += 1 return count #两个日期之间相差的秒 def datediff_seconds(beginDate, endDate): format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S" if " " not in beginDate or ':' not in beginDate: bformat = "%Y-%m-%d" else: bformat = format if " " not in endDate or ':' not in endDate: eformat = "%Y-%m-%d" else: eformat = format starttime = strtodatetime(beginDate, bformat) endtime = strtodatetime(endDate, eformat) ret = endtime - starttime return ret.days * 86400 + ret.seconds #获取两个时间段的所有时间,返回list def getDays(beginDate, endDate): format = "%Y-%m-%d" begin = strtodatetime(beginDate, format) oneday = datetime.timedelta(days=1) num = datediff(beginDate, endDate) + 1 li = [] for i in range(0, num): li.append(datetostr(begin)) begin = begin + oneday return li #获取当前年份 是一个字符串 def getYear(date=datetime.date.today()): return str(date)[0:4] #获取当前月份 是一个字符串 def getMonth(date=datetime.date.today()): return str(date)[5:7] #获取当前天 是一个字符串 def getDay(date=datetime.date.today()): return str(date)[8:10] #获取当前小时 是一个字符串 def getHour(date=datetime.datetime.now()): return str(date)[11:13] #获取当前分钟 是一个字符串 def getMinute(date=datetime.datetime.now()): return str(date)[14:16] #获取当前秒 是一个字符串 def getSecond(date=datetime.datetime.now()): return str(date)[17:19] def getNow(): return datetime.datetime.now() print dateadd_day(10) #2015-02-14 16:41:13.275000 print getYesterday() #2015-02-03 print getToday() #2015-02-04 print getDaysBefore(3) #['2015-02-03', '2015-02-02', '2015-02-01'] print datediff('2015-2-01', '2015-10-05') #246 print datediff_seconds('2015-02-04', '2015-02-05') #86400 print datediff_seconds('2015-02-04 22:00:00', '2015-02-05') #7200 print getDays('2015-2-03', '2015-2-05') #['2015-02-03', '2015-02-04', '2015-02-05'] print datetostr_secod(getNow()) #2015-02-04 16:46:47 print str(getYear(dateadd_day(-50))) + '-'\ + getMonth() + '-'\ + getDay() + ' '\ + getHour() + ':'\ + getMinute() + ':'\ + getSecond() #2014-02-04 16:59:04 print getNow() #2015-02-04 16:46:47.454000

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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