# 需要导入模块: from pycalendar.datetime import DateTime [as 别名]# 或者: from pycalendar.datetime.DateTime importoffsetDay[as 别名]defgetVToDos(self, only_due, all_dates, upto_due_date, list):# Get current date-time less one day to test for completed events during the last dayminusoned...
from datetime import timedelta# 1) 获取当前日期和时间today = datetime.today()# 返回当前时间时分秒都为0print('当前today:',today)today1 = datetime.now()# 返回当前日期和时间# now.hour # 时# now.minute # 分# now.isoweekday()# 返回的1-7代表周一--周日;# now.weekday()# 返回的0-6代表...
datetime.date,常用属性,方法 date类是datetime.py中的一个日期类,主要处理年月日,无时分秒其构造函数如下def __init__(self, year: int, month: int, day: int)year : 表示年,范围:[1, 9999] month : 表示月,范围:[1, 12] day Python进阶 字符串 类方法 时间对象 转载 数码悟透 2023-05-22 ...
时间减去一年、一个月 #pip install python-dateutilimportdatetimeimportdateutil.relativedelta# 时间减去一个月defdate_minus_month(gk_date):d=datetime.datetime.strptime(gk_date,"%Y-%m-%d")# 2013-02-28 00:00:00date_mm=d-dateutil.relativedelta.relativedelta(months=1)date_mm=datetime.datetime.strftim...
print(minus_datetime.days/365) # 怎样计算任意日期7天前的日期 defget_diff_days(pdate,days): pdate_obj=datetime.datetime.strptime(pdate,"%Y-%m-%d") time_gap=datetime.timedelta(days=days) pdate_result=pdate_obj-time_gap returnpdate_result.strftime("%Y-%m-%d") ...
=1) #计算两个日期的时间差 Datetime2 = Datetime.apply(lambda x:pd.to_datetime(x),axis=1) print(Datetime2) #output A_date B_date 0 2021-01-01 2021-01-21 1 2021-01-02 2021-01-22 2 2021-01-03 2021-01-23 #计算时间差 minus = Datetime2.B_date - Datetime2.A_date print(minus)...
(date) inf = day.find_all('p') # 找出li下面的p标签,提取第一个p标签的值,即天气 temp.append(inf[0].string) tem_low = inf[1].find('i').string # 找到最低气温 if inf[1].find('span') is None: # 天气预报可能没有最高气温 tem_high = None else: tem_high = inf[1].find('...
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False 1 datetime处理日期 python常用的处理时间的库有:datetime,time,calendar。datetime库包括了date(储存日期:(年、月、日),time(储存时间:(小时、分、秒和微秒),datetime同时包含了data和time,timedelta代表两个datetime之间的差(天、秒、微秒)。
该答案指出了d的简单计算：d = min(date.day, calendar.monthrange(y, m)[1])
date=date[0:date.index('日')]# 取出日期号 temp.append(date)inf=day.find_all('p')# 找出li下面的p标签,提取第一个p标签的值,即天气 temp.append(inf[0].string)tem_low=inf[1].find('i').string # 找到最低气温ifinf[1].find('span')is None:# 天气预报可能没有最高气温 ...