logger.add("file_{time}.log",rotation="500 MB")logger.add("file_{time}.log",rotation="12:00")logger.add("file_{time}.log",rotation="1 week")# 多长时间之后清理 logger.add("file_X.log",retention="10 days")# 使用zip文件格式保存
def add(x,y): # def 关键字,define定义,定义时;add是函数名(最好做到见名知义),它是标识符,指向一个函数对象;(参数列表)参数列表中可以有n个参数,这些参数叫形式参数,简称形参 result = x + y # 函数体,语句 return result # return 返回值 - 函数调用 add(10,20) # 调用时;10,20这是实实在在...
AI代码解释 conn=create_engine('mysql+pymysql://user:passwd@ip:3306/test',encoding='utf8')date_pl.to_sql(name='jlkj_cs',con=conn,if_exists='append',index=False,index_label=False)cs_add_date2=pd.read_sql('''select * from jlkj_cs''',conn)cs_add_date2 得到结果: 其中date_pl中的...
获取当前时间的起始时间toStartOfDay(now()): 二、时间格式转换函数 1.formatDateTime(<时间数据>,'format格式') 2.toYYYYMM()类型 化为时间戳形式toUnixTimestamp(): 三、时间数据类型转换 toDateTime() toDate() 四、时间运算函数 1.interval 2.add增加时间 3.subtract减去时间 4.时间差值 dateDiff() 点...
>>> iris.apply(lambda row: row.sepallength + row.sepalwidth, axis=1, reduce=True, types='float').rename('sepaladd').head(3) sepaladd 0 8.6 1 7.9 2 7.9 在apply的自定义函数中,reduce为False时,您可以使用yield关键字返回多行结果。 >>> iris.count() 150 >>> >>> def handle(row):...
import plotly.graph_objects as goimport numpy as npimport pandas as pd# 读取数据temp = pd.read_csv('2016-weather-data-seattle.csv')# 数据处理, 时间格式转换temp['year'] = pd.to_datetime(temp['Date']).dt.year# 选择几年的数据展示即可year_list = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000...
Last commit date Latest commit 0916dhkim Support linking to MacPorts ports installed from binary archives (#3272) Jun 14, 2025 e13b584·Jun 14, 2025 History 3,449 Commits .github Add CODEOWNERS file (#3247) May 17, 2025 bin Merge remote-tracking branch 'rbenv/master' into rbenv-1.0 ...
=DATE(2023,0,1)表示从2022年12月份-0个月等于2022年12月1日 第三个参数:取整数,如果day大于指定月中的天数,则day会从该月的第一天开始加上该天数,如果 day 小于 1,则day从指定月份的第一天开始减去该天数,然后再加上1天 例=DATE(2023,1,38)表示从2023年1月1日(包括当天)开始加38天,38-31=7天,所...
NoneBot2 不是 NoneBot1 的替代品。事实上,它们都在被积极的维护着。但是,如果你想尝试一些新功能,或者想要支持更多的平台,可以考虑使用 NoneBot2。NoneBot2 和 NoneBot1 的区别,就像是 VisualStudio Code 和 VisualStudio 一样 即刻开始完整文档可以在 这里 查看。懒得看文档?下面是快速安装指南:...
cycler==0.10.0 # via matplotlib kiwisolver==1.2.0 # via matplotlib matplotlib==3.2.1 numpy==1.18.5 pandas==1.0.4 pyparsing==2.4.7 # via matplotlib python-dateutil==2.8.1 # via matplotlib, pandas pytz==2020.1 # via pandas scipy==1.4.1 # via seaborn ...