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python手把手教你获取某月第一天和最后一天

%Z时区名字%j年第几天,3位占位符001, 002, ..., 366%-j年第几天,只取有效数字1, 2, ..., 366%U年第几周(周日是周第一天)....第一周是0.00, 01, ..., 53%W年第几周(周一是周第一天)..../usr/bin/env pythonimport sysimport datetimedef main(argv, argc): #d1是当前给定参数这个月第一天,d2是下一个月第一天,两者相减就是天数...,也就是这个月最后一天 d1 =datetime.date(int(argv[1]), int(argv[2]), 1) - datetime.timedelta(days=1) if argv...calendar 模块中定义函数和类使用理想化日历,当前公历在两个方向上无限扩展。默认情况下,这些日历将星期一作为一周第一天,星期日作为最后一天(欧洲惯例)。

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【MySQL基础】Mysql获得当前日期前一个月最后一天

Mysql获得当前日期前一个月最后一天  场景:一家P2P公司财务专员请求开发人员(或DBA)统计历史借款用户数量,她查看时间是今天,想要数据是这个月以前(不含这个月)用户数。  ...思路:如果我们可以找到一个条件时间,然后用户借款时间小于这个条件时间所有数据就是她想要结果了。关键就是确定这个条件时间了。  ...我们想要应该是这样SQL: SELECT COUNT(ACCT_ID) FROM ACCOUNT WHERE DATE_FORMAT(PAY_DATE, '%Y%m%d') <= 条件时间  如果这个条件时间是当前时间上一个月最后一天该有多好...是的,那我们就根据当前时间找到条件时间(当前时间上一个月最后一天)吧:  在Mysql获得当前日期所在月第一天一节中我们已经拿到了当前日期所在月第一天,这个日期减去24个小时该多好,下面就这样做吧...条件时间】  但是我们想要形式是20160630,所以需要格式化日期。

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使用javaCalendar工具类获取到本月第一天起始时间和最后一天结束时间。

1、使用javaCalendar工具类获取到本月第一天起始时间和最后一天结束时间。...class CalendarUtils { 16 17 public static void main(String[] args) { 18 /*//1、获取到前一个月或者前N个月第一天和最后一天此刻时间...,cal.getActualMinimum(Calendar.DAY_OF_MONTH)); 33 //打印前一个月第一天此刻时间 34 System.out.println...("上个月第一天此刻是: " + sdf.format(cal.getTime())); 35 //获取到后一个月最后一天此刻时间 36 cal.set(Calendar.DAY_OF_MONTH...("上个月最后一天此刻是: " + sdf.format(cal.getTime()));*/ 39 40 //2、获取本月第一天凌晨开始时间00:00:00和最后一天最后一刻时间

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用pythonmatplotlib和numpy库绘制股票K线均线整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)

第一,为了更灵活地得到股市数据,这里是根据开始时间和结束时间,先是调用get_data_yahoo接口,从yahoo接口里获取股票数据,同时为了留一份数据,所以会把从接口爬取到数据保存到本地csv文件...,因为get_data_yahoo会多取一天数据 12 stock.drop(stock.index[len(stock)-1],inplace=True) 13 #保存在本地 14 stock.to_csv...第一,从第9行到第14行里,我们通过第五章分析过get_data_yahoo方法,传入股票代码、开始和结束时间这三个参数,从yahoo接口里获得股票交易数据。...请注意该方法返回数据会比传入结束时间多一天,比如我们传入结束时间是2019-03-31,但它会返回后一天(即2019-04-01)数据,所以得通过第12行drop方法,删除stock对象(该对象类型是...dataframe)最后一行数据。

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Python爬取天气数据及可视化分析!

本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib、numpy、pandas对数据进行可视化处理和分析...保存csv文件 前面将爬取数据添加到列表中,这里引入csv库,利用f_csv.writerow(header)和f_csv.writerows(data)方法,分别写入表头和每一行数据,这里将1天和未来...14天数据分开存储,分别保存为weather1.csv和weather14.csv,下面是他们保存表格图: 2.可视化分析 当天温度变化曲线图 采用matplotlib中plt.plot()方法绘制出一天...,最后结果如下所示: 分析可以发现这一天西南风最多,平均风级达到了1.75级,东北风也有小部分1.0级,其余空白方向无来风。...1-7天和当天数据  html2 = getHTMLtext(url2)  data8_14 = get_content2(html2)   # 获得8-14天数据  data14 = data1_

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饭店流量指标预测

1天半用来对比训练模型和做最后预测要提交数据。...部分天气特征缺失值用前一天数值来填充。这两类地方保存成19个以大区名_城市名.csv为名文件。 有62个城市是没对就城市天气数据,所以用大区天气数据填充。...最后把这三组带天气特征数据合并起来。剩下lagging1-21列用0来填充,店铺没开张或节假日休息客流视为0。保存为data_w_weather_fill0.csv文件。...从特征要性看,前一天和前21天重要性差不多重要,所以加到前21天还是有用。因为开店最短店铺只有20天,就没加到前28天数据。...提供数据店铺id顺序据店铺id顺序不同,我是将两者合并后再做factorize,训练集最后store_id是820,提交数据最后store_id是680。

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PHP如何获取本周所有的日期

图片获取日期第一天和最后一天如果要获取第一天和最后一天,可以使用如下方法。可以使用PHP内置函数date()、strtotime()和如下方法来统计本周第一天到本周最后一天日期。...可以使用PHP内置函数date()、strtotime()和如下方法来统计本周第一天到本周最后一天日期:// 获取本周第一天时间戳$first_day_of_week = strtotime('this...week Monday');// 获取本周最后一天时间戳$last_day_of_week = strtotime('this week Sunday');// 使用date()函数将时间戳转换为日期格式...,使用for 循环语句逐个输出本周日期(包括第一天和最后一天),代码如下:// 获取本周第一天时间戳$first_day_of_week = strtotime('this week Monday'...);// 获取本周最后一天时间戳$last_day_of_week = strtotime('this week Sunday');// 使用date()函数将时间戳转换为日期格式$start_date

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一日一技:用 Python 爬取天气数据并分析

Part1核心功能设计 总体来说,我们需要先对中国天气网中天气数据进行爬取,保存为csv文件,并将这些数据进行可视化分析展示。...如果想爬取不同地区只需修改最后101180101地区编号,前面的weather代表是7天网页。...1-7天和当天数据 存储数据: def write_to_csv(file_name, data, day=14): """保存为csv文件""" with open(file_name, '...>>>> 风向风级雷达图: 统计全省风力和风向,因为风力风向使用极坐标的方式展现比较清晰,所以我们采用极坐标的方式展现一天风力风向图,将圆分为8份,每一份代表一个风向,半径代表平均风力,并且随着风级增高...fontdict={'size':'10','color':'red'}) plt.show() print("相关系数为:"+str(calc_corr(tem,hum))) 结果如下: 观察可以发现,一天温度和湿度具有强烈相关性

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不知道天气咋样?一起用Python爬取天气数据分析告诉你

一、核心功能设计 总体来说,我们需要先对中国天气网中天气数据进行爬取,保存为csv文件,并将这些数据进行可视化分析展示。...如果想爬取不同地区只需修改最后101180101地区编号,前面的weather代表是7天网页。...1-7天和当天数据 存储数据: def write_to_csv(file_name, data, day=14): """保存为csv文件""" with open(file_name, '...风向风级雷达图 统计全省风力和风向,因为风力风向使用极坐标的方式展现比较清晰,所以我们采用极坐标的方式展现一天风力风向图,将圆分为8份,每一份代表一个风向,半径代表平均风力,并且随着风级增高,蓝色加深...={'size':'10','color':'red'}) plt.show() print("相关系数为:"+str(calc_corr(tem,hum))) 结果如下: 观察可以发现,一天温度和湿度具有强烈相关性

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