本文实例展示了Python生成日历的实现方法。该实例可实现一个月的日历生成5x7的列表,列表里的没个日期为datetime类型,采用python自带的 calendar 模块实现。
程序运行结果如下:
python test.py 2014 09 2014-08-31 2014-09-01 2014-09-02 2014-09-03 2014-09-04 2014-09-05 2014-09-06 2014-09-07 2014-09-08 2014-09-09 2014-09-10 2014-09-11 2014-09-12 2014-09-13 2014-09-14 2014-09-15 2014-09-16 2014-09-17 2014-09-18 2014-09-19 2014-09-20 2014-09-21 2014-09-22 2014-09-23 2014-09-24 2014-09-25 2014-09-26 2014-09-27 2014-09-28 2014-09-29 2014-09-30 2014-10-01 2014-10-02 2014-10-03 2014-10-04
python代码如下:
#coding:utf-8 # Last modified: 2014-08-21 11:08:08 import calendar import datetime import sys def getcal(y, m): # 从周日开始 cal = calendar.Calendar(6) if not isinstance(y, int): y = int(y) if not isinstance(m, int): m = int(m) if m == 1: # 1月份 py = y - 1; pm = 12; ny = y; nm = 2 elif m == 12: # 12月份 py = y; pm = 11 ny = y + 1; nm = 1 else: py = y; pm = m - 1 ny = y; nm = m + 1 pcal = cal.monthdayscalendar(py, pm) # 上一月 ncal = cal.monthdayscalendar(ny, nm) # 下一月 ccal = cal.monthdayscalendar(y, m) # 当前 w1 = ccal.pop(0) # 取第一周 w2 = ccal.pop() # 取最后一周 wp = pcal.pop() # 上个月的最后一周 wn = ncal.pop(0) # 下个月的第一周 #r1 = [datetime.date(y, m ,w1[i]) or wp[i] for i in range(7)] r1 = [w1[i] and datetime.date(y, m, w1[i]) or datetime.date(py, pm, wp[i]) for i in range(7)] r2 = [w2[i] and datetime.date(y, m, w2[i]) or datetime.date(ny, nm, wn[i]) for i in range(7)] # 转datetime result = [] result.append(r1) # 第一周 for c in ccal: # 其他周 result.append([datetime.date(y,m,i) for i in c]) result.append(r2) # 最后一周 return result if __name__ == '__main__': for w in getcal(sys.argv[1], sys.argv[2]): for d in w: print d, print
希望本文所述实例对大家的Python程序设计有所帮助。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造

数组的同质性对性能的影响是双重的:1)同质性允许编译器优化内存访问,提高性能;2)但限制了类型多样性,可能导致效率低下。总之,选择合适的数据结构至关重要。

到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero


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