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python 获取脚本所在目录的正确方法

实际上sys.path是Python会去寻找模块的搜索路径列表,sys.path[0]和sys.argv[0]是一回事因为Python会自动把sys.argv[0]加入sys.path。...更特别地,如果你用py2exe模块把Python脚本编译为可执行文件,那么sys.path[0]的输出还会变化: 如果把依赖库用默认的方式打包为zip文件,那么sys.path[0]会输出C:\test...正确的方法 但以上这些其实都不是脚本文件所在目录的位置。...如果我们在 sub_path.py里面使用sys.path[0],那么其实得到的是getpath.py所在的目录路径C:\test,因为Python虚拟机是从getpath.py开始执行的。...|-path.py |-sub |-sub_path.py 然后我们在C:\test下面执行python getpath/path.py,这时sub_path.py里面与各种用法对应的值其实是

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    VBA自定义函数:文本转换为日期时获取正确的日期格式

    —通常认为不正确的日期格式实际上可能被VBA认为是有效的。 示例1: DateSerial函数参数总是按以下顺序排列:年、月、日,这是一件好事,因为我们不会感到困惑。...然而,使用DateSerial函数时的一个问题是,它接受我们通常认为错误的值,如第32天或第20个月。...但是,假设用户键入“2-13-24”,这是不正确的,因为没有第13个月。发生这种情况的原因有两种可能性: 1.用户可能认为它是m-d-y格式的,但这不正确。...2.可能只是打字错误,即使用户理解了预期的格式,错误仍然可能发生。...为了解决这些问题,这里编写一个名为Correct_Date的函数,以便在将文本转换为日期时获得正确的日期,比只使用CDate或SerialDate函数更可靠。

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    Python | 正确使用 Python f-string 格式化字符串的 7 个层级

    作者:杨周 译者:大江狗 原文:7 Levels of Using F-Strings in Python | by Yang Zhou f-string是Python 3.6推出的一种简单而不同的字符串格式技术...除非您仍在使用旧的 Python 版本,否则在格式化字符串时,f 字符串绝对应该是您的首选。因为它可以通过一个迷你语法满足您的所有要求,甚至运行字符串的表达式。...不用担心,Python f字符串还支持"格式规范迷你语言",它使我们能够根据自己喜欢的方式在 f 字符串中格式化值,尤其是数字。...对于格式规格语法的完整列表,相应的官方文档是您最好的朋友。 3. 正确打印特殊字符 我们可以通过 f 字符串打印这些字符或其他特殊字符吗?比如''和{}。是的,当然。但语法有点棘手。让我们来看看。...中的 f-string是一个伟大的字符串格式化技术, 显示了 Python 是多么优雅。

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    你所不知道的Python | 字符串格式化的演进之路

    字符串格式化对于每个语言来说都是一个非常基础和常用的功能,学习Python的同学大概都知道可以用%语法来格式化字符串。然而为了让我们更方便的使用这个常用功能,语言本身也在对字符串格式化方法进行迭代。...01 — Python 2.6以前:%操作符 在Python 2.6出现之前,字符串迭代只有一种方法,就是%(也是取模)操作符,%操作符支持unicode和str类型的Python字符串,效果和C语言中的...例如print('%053f' % '12.34')会输出0012.340 02 — Python 2.6:format函数 到Python2.6时,出现了一种新的字符串格式化方式,str.format...03 — Python 3.6:f-string 不少使用过ES6的小伙伴会知道其中的模板字符串,采用直接在字符串中内嵌变量的方式进行字符串格式化操作,Python在3.6版本中也为我们带来了类似的功能...04 — 总结 如果你的项目使用的Python版本已经提升到3.6,f-string格式化是首选方式,不仅在保持功能强大的同时语义上更容易理解,而且性能也有较大的提升。

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    ansible之filter插件开发

    ': to_datetime, } 以上代码是lib/ansible/plugins/filter/core.py简化版,去除其他filter函数,分析一下to_datetime函数,该函数好理解...,同时又是多参数,函数的作用是将日期格式的字符串转为datetime类型,在使用时需要注意format参数,需要和日期格式的字符串的格式对应,默认值为%Y-%m-%d %H:%M:%S。...false tasks: - name: datetime filter example debug: # 我们将时间字符串转为datetime对象后又重新字符串化并只获取年月日相关信息...插件是有着固定的结构的,我们在实际开发中,可以按照此结构实现自己的逻辑并将该文件放在正确的位置即可,ansible会帮我们自动加载,这样我们就可以在ansible的playbook中灵活使用。...总结 总体来看,filter的开发还是很简单的,只要把握正确的结构,放到正确的位置即可。相信同学们已经学会了,那就赶快在自己的业务中定制自己的filter插件吧!

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    用Python为爱加码:每日微信播报的浪漫攻略

    整个代码会分几个部分来讲解日志:为了实时监测程序的运行状态,及后期问题排查天气API详解:会讲述如何调用免费的天气API接口Python日期处理:Python中日期转换及日期天数的计算完整的消息推送1....日志Python日志记录的代码,可在任何场景下复用,它能够实时监测程序的运行状态,轻松解决测试和问题排查的难题。...关键是免费的,JSON两种方式返回。接口返回的天气指数数据很全面,如:温度、最高温度、最低温度、风、天气、空气质量指数。参数只有一个,就是cityId。...(d_date=None, pattern='%Y-%m-%d'): """ 获取指定日期 字符格式 :param d_date: :param pattern: :return..., "去爱具体的生活。", "拐个弯,与生活和解,得失都随意。", "不要预知明天的烦恼。", "后来重闻往事如耳旁过风,不慌不忙。", "勇敢的人先享受世界。"

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    python中有关时间日期格式转换问题

    参考链接: Python中的时间函数 2(日期操作) 每次遇到pandas的dataframe某列日期格式问题总会哉坑,下面记录一下常用时间日期函数....  1、字符串转化为日期 str—>date ...,其中“%Y-%m-%d”表示日期字符串的格式,若date_str='2006/1/3',则可写为“%Y/%m/%d”,以此类推。 ...,如  import pandas as pd df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  to_datetime()函数可以解析多种不同的日期表示形式(如“7/6.../2011”,2011年6月7日),对标准日期格式(如ISO8601)解析非常快。 ...还有parse()函数,几乎可以识别所有人类能够理解的日期表示方式(但遗憾的是中文不行),如:  from dateutil.parser import parse parse('Jan 31,2008

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    独家 | 手把手教你用Python的Prophet库进行时间序列预测

    prophet-forecasting-at-scale/ 这个库的接口在R和Python中均可被调用,本篇将会聚焦于Python中的使用方法。...我们可以在Python中导入该库并打印它的版本号。...fit()函数接受时间序列数据以DataFrame的形式被传入,同时对这个DataFrame也有特殊的格式要求:第一列必须被命名为“ds”并包含日期信息;第二列必须被命名为“y”并包含观测结果。...这就意味着我们需要修改原数据集中的列名,同时把第一列转为日期时间对象(date-time objects)——前提是如果你没有事先做好这一步的话(可以在调用read_csv函数时通过输入正确的参数来完成这个操作...ds']) # define the model model = Prophet() # fit the model model.fit(df) 运行示例代码,加载数据集,将DataFrame调整成需要的格式

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    Ansible自动化运维学习笔记5

    格式化显示; 原因:其实json是yaml的子集,yaml是json的超集,yaml格式的数据和json格式的数据是可以互相转换的,所以对于ansible来说,当我们把上例中的json数据文件当做变量文件引入时...yaml格式的数据转化为json格式后进行输出; 我们把上述json数据转换成yaml的格式,同时列出上述数据的json格式与yaml格式,你可以根据自己的使用习惯选择阅读哪种格式的数据,以便你能够更好的理解这段数据的含义...转换的字符串的格式必须是“%Y-%m-%d %H:%M:%S” #如果对应的字符串不是这种格式,则需要在to_datetime中指定与字符串相同的时间格式,才能正确的转换为时间类型 - debug...如下方法可以获取到两个日期之间一共相差多少秒 - debug: msg: '{{ ( ("20160814"| to_datetime("%Y%m%d")) - ("20121225"...| to_datetime("%Y%m%d")) ).total_seconds() }}' #如下方法可以获取到两个日期“时间位”相差多少秒,注意:日期位不会纳入对比计算范围 #也就是说,下例中的

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    数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

    02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 Pandas时间序列数据处理 1.好用的Python库 Python很强大,有很多的好用的库: 2.Pandas历史 本文主要介绍Pandas...时间序列数据在很对行业都有应用,如股票价格变化、天气记录、患者健康指标、和应用程序性能监控等。...第四,会出现日期偏置(Date offsets)的概念,假设你只知道9月的第一个周一早上8点要去上课,但不知道具体的日期,那么就需要一个类型来处理此类需求。...365} \approx 585 (Years) 通过pd.Timestamp.max和pd.Timestamp.min可以获取时间戳表示的范围,可以看到确实表示的区间年数大小正如上述计算结果:...其中,to_datetime能够把一列时间戳格式的对象转换成为datetime64[ns]类型的时间序列.

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    利用深度学习建立流失模型(附完整代码)

    工具 Jupyter Notebook :一个对于数据分析师来说特别合适的Python编辑器,强烈推荐大家去使用。 Python:在机器学习时代,Python是最受欢迎的机器学习语言。...接下来我们真正进入实战部分: 读取用户流失测试数据 #载入pandas包来读取csv格式的数据集 import pandas as pd #把 csv格式的数据集导入到DataFrame对象中 df =...直接导入的pandas的数据是字符串格式的时间,我们需要将数据转化为时间序列格式。这里用到pandas自带的to_datetime函数,可以方便快速的把字符串转化为时间序列。...经过我是实践发现,Python对于这个转化的处理速度很慢。所以我就取了前1000条数据进行测试处理。建议大家还是在mysql中直接用时间函数获取时间差天数,数据库中的处理速度快了很多。...'][i],df['registrationTime'][i].days) 我本来是这样编写for循环的,不知道为什么运行几条就报错。

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    前言 当进行数据分析时,我们会遇到很多带有日期、时间格式的数据集,在处理这些数据集时,可能会遇到日期格式不统一的问题,此时就需要对日期时间做统一的格式化处理。...日期格式化符号 在对时间进行格式化处理时,它们都有固定的表示格式,比如小时的格式化符号为%H ,分钟简写为%M ,秒简写为%S。...)星期天为星期的开始 %j 年内的一天(001-366) %c 本地相应的日期表示和时间表示 Python时间处理 在python中,我们可以通过内置的 datetime方法来处理时间,下面是我们的一组示例...Pandas时间处理 除了使用 Python 内置的 strptime() 方法外,你还可以使用 Pandas 模块的 pd.to_datetime() 和 pd.DatetimeIndex() 进行转换...to_datetime() 通过 to_datetime() 直接转换为 datetime 类型 import pandas as pd import numpy as np date = ['2023

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    Python爬虫在数据整理中的技巧与实践

    今天我想和大家分享一下关于爬虫数据的整理与处理的技巧,并介绍一些Python爬虫的实践经验。如果你正在进行数据工作,那么整理和处理数据是无法避免的一项工作。...2.数据整理之去除重复项  ```python  df=df.drop_duplicates()  ```  在爬虫数据中,可能会存在一些重复的数据项,对于后续的分析和处理,这些重复项是没有意义的。...一种是删除包含缺失值的行,另一种是用指定值(如0)进行替换。  ...5.数据整理之格式转换  ```python  df['列名']=pd.to_datetime(df['列名'],format='%Y-%m-%d')  df['列名']=df['列名'].astype...(int)  ```  当数据中的某些列需要转换为其他格式时,我们可以使用to_datetime()函数将列转换为日期格式,并使用astype()函数将列转换为指定的数据类型。

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