下面是一个状态图,用mermaid语法表示代码的执行流程: Check_Weekend|ifday_of_weekin[5,6]|Is_WeekendNot_Weekend 上面的状态图表示了代码的执行流程,首先会进入Check_Weekend状态,然后根据day_of_week的值判断是否是周末,如果是周末则进入Is_Weekend状态,否则进入Not_Weekend状态,最后结束。 通过以上内容,我们可以...
"def check_time(now_datetime): # 定义下班时间的datetime对象，日期部分设为今天 off_datetime = datetime.combine(now_datetime.date(), time(17, 30, 00)) # 比较当前时间的datetime对象和下班时间的datetime对象 if now_datetime >= off_datetime: # 如果当前时间大于等于下班时间，显示加班...
importdatetimeimportnumpyasnpdefis_workday(date):returndate.weekday()<5# 0=Monday, 1=Tuesday, ..., 6=Sundaydefcalculate_workday_number(start_date,target_date):current_date=start_date workday_count=0whilecurrent_date<=target_date:ifis_workday(current_date):workday_count+=1current_date+=d...
print(day_info) if day_info in holiday_info[CUR_YEAR]: return False week = datetime.datetime.now().weekday() if 0 <= week and 4 >= week: msg(data) #调用期企业微信推送内容 return False if __name__ == "__main__": init_holiday_info() check_if_is_work_day()...
# 检查是否是交易日 Check if Monday-Friday # if datetime.datetime.now(tz).weekday() >...
day = datetime.datetime.now().weekday() #获取当前星期 print(mot[day]) #输出每日一帖 #***调用函数***# function_tips() 实验结果: 实例二:根据身高、体重计算BMI指数(共享版) 代码如下: def fun_bmi(person,height,weight): '''功能:根据身高和体重计算BMI...
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0) >>>time.localtime(1500000000) time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yda...
6tm_wday(weekday)0 - 6(0表示周一) 7tm_yday(一年中的第几天)1 - 366 8tm_isdst(是否是夏令时)默认为0 首先,我们先导入time模块,来认识一下python中表示时间的几种格式: #导入时间模块>>>import time#时间戳>>>time.time() 1500875844.800804#时间字符串>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")'2017-07...
6 tm_wday(weekday) 0 - 6(0表示周一) 7 tm_yday(一年中的第几天) 1 - 366 8 tm_isdst(是否是夏令时) 默认为0 (5)小结 时间戳是计算机能够识别的时间; 时间字符串是人能够看懂的时间; 元组则是用来操作时间的 【3】datetime (1)导出模块 import datetime (2)自定义日期并格式化 import datetime...
Weekday','Return Airline','Return Cities','Return Duration','Return Stops','Return Stop Cities',78'Price'])7980flights_df=pd.DataFrame({'Out Day':a_day,81'Out Weekday':a_weekday,82'Out Duration':a_duration,83'Out Cities':a_section_names,84'Return Day':b_day,85'Return Weekday':...