pythonnum2date

Ⅰ python 如何將字元串轉化為datetime.date

比較省事的辦法是用time模塊的strptime方法來解析日期字元串成為時間對象，然後再把年月日部分提取出來，最後生成datetime.date對象。

#方法1,用time模塊的strptime方法來解析日期字元串成為時間對象
importtime,datetime
date_str='2017-10-19'
fmt='%Y-%m-%d'
time_tuple=time.strptime(date_str,fmt)
year,month,day=time_tuple[:3]
a_date=datetime.date(year,month,day)
print(a_date,type(a_date))

#方法2,直接把日期字元串拆分轉換成年/月/日對應的整數
importdatetime
date_str='2017-10-19'
print(datetime.date(*map(int,date_str.split('-'))))

Ⅱ 用Python 怎樣實現一個九九乘法表

table_9x9.py
#! /usr/bin/python

# Filename : table_9x9.py

# Author : Jesse

# Date : 2011/08/13 21:50

print '\n9x9 Table\n'

for i in range(1, 10) :

for j in range(1, i+1) :

print j, 'x', i, '=', j*i, '\t',

# print '%d x %d = %d\t' %(j, i, j*i),

print '\n'

print '\nDone!'
關於該程序的說明：
1. 第一行是特殊注釋行，稱為組織行，用來告訴GNU/Linux系統應該使用哪個解釋器來執行該程序。
2. 第二行至第四行都是一般的注釋行，用來說明一些信息的（如文件名，作者，時間等）。
3. 第六行列印一個字元串。
4. 第八行i取值范圍為1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
5. 第九行j取值范圍為1, 2, ..., i
6. 第十行和第十一行效果一樣，最後的逗號都是用來取消自動換行的。
7. 第十二行作用是在每個內層for循環結束後換行，即在輸出完九九乘法表一行後換行。
8. 第十四行列印一個字元串。
小結：通過這個程序熟悉print的用法，for循環的用法，以及range函數的特點。

Ⅲ python的編程題，求幫助

import datetime

def find_date(t):

lis = []

while True:

n = int(input("請輸入 n（2<=n<=8）："))

if n <= 8 and n >= 2:

break

d = datetime.datetime.now()

while t > 0:

if len(set(d.strftime('%Y-%m-%d'))) == n + 1:

lis.append(d.strftime('%Y-%m-%d'))

t -= 1

d += datetime.timedelta(days=1)

return lis

if __name__ == '__main__':

res = find_date(5)

for i in res:

print(i)

支持輸出任意個滿足要求的日期！

運行結果：

Ⅳ python怎麼從excel中讀取數據

• #導入包

  import xlrd

  #設置路徑

  path='C:\Users\jyjh\Desktop\datap.xlsx'

  #打開文件

  data=xlrd.open_workbook(path)

  

Ⅳ python基礎教程 10-11例子如何執行

2020年最新Python零基礎教程（高清視頻）網路網盤

鏈接:

若資源有問題歡迎追問~

Ⅵ 求高手用python寫一個將十進制轉化為二進制的程序

#!/usr/bin/envpython
#coding:utf-8
#
#filename:bin.py
#author:TimWang
#date:Dec.,2013


deficonvert(num):
b=[]
whilenum:
num,bi,=num/2,num%2
b.append(bi)
return'0b'+''.join(map(str,b[::-1]))

defjconvert(num,bl=10):
def_iterbs(num):
whilenum:
num*=2
ifnum>=1:
yield1
num-=1
else:
yield0
bi=[]
forbin_iterbs(num):
bi.append(b)
iflen(bi)>=bl:
break
return''.join(map(str,bi))

defconvert(num):
i,j=int(num),num-int(num)
I=''ifnotielseiconvert(i)
J=''ifnotjelse"."+jconvert(j)
returnI+J


if__name__=="__main__":
importrandom
num=random.randint(1,32553)+random.random()
printnum,convert(num)

Ⅶ 在Python中如何實現下面的效果

先跟你說下思路吧。

首先，找規律。每行都是從1開始，最大的數是相應的行號。這樣可以得到

nums=3
forxinrange(1,nums+1):
printrange(1,x)

#這樣就輸出了，如下
[1,]
[1,2,]
[1,2,3,]

然後，繼續。

剩下的是前面序列的反轉，但是去掉最後一個元素

line=[1,2,3,]
line_2=sorted(line[:-1],reverse=True)

#這樣line_2就是[2,1,]

new_line=line.extend(line_2)
#new_line=[1,2,3,2,1,]

最後就是輸出格式的問題了

#-*-coding:utf-8-*-

__author__='lpe234'
__date__='2014-11-30'


defdo_print(num):
forxinrange(1,num+1):
line=range(1,x+1)
line.extend(sorted(line[:-1],reverse=True))
print''*(num-x)+''.join(str(x)forxinline)

if__name__=='__main__':
do_print(5)

最後輸出結果如下：

C:Python27python.exeD:/ans_excel/prt.py
1
121
12321
1234321
123454321

Ⅷ python 處理excel

使用xlrd讀取文件，使用xlwt生成Excel文件（可以控制Excel中單元格的格式）。但是用xlrd讀取excel是不能對其進行操作的；而xlwt生成excel文件是不能在已有的excel文件基礎上進行修改的，如需要修改文件就要使用xluntils模塊。pyExcelerator模塊與xlwt類似，也可以用來生成excel文件。
[代碼]test_xlrd.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_xlrd.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：讀excel文件中的數據
#######################################################
import xlrd
#打開一個workbook
workbook = xlrd.open_workbook('E:\\Code\\Python\\testdata.xls')
#抓取所有sheet頁的名稱
worksheets = workbook.sheet_names()
print('worksheets is %s' %worksheets)
#定位到sheet1
worksheet1 = workbook.sheet_by_name(u'Sheet1')
"""
#通過索引順序獲取
worksheet1 = workbook.sheets()[0]
#或
worksheet1 = workbook.sheet_by_index(0)
"""
"""
#遍歷所有sheet對象
for worksheet_name in worksheets:
worksheet = workbook.sheet_by_name(worksheet_name)
"""
#遍歷sheet1中所有行row
num_rows = worksheet1.nrows
for curr_row in range(num_rows):
row = worksheet1.row_values(curr_row)
print('row%s is %s' %(curr_row,row))
#遍歷sheet1中所有列col
num_cols = worksheet1.ncols
for curr_col in range(num_cols):
col = worksheet1.col_values(curr_col)
print('col%s is %s' %(curr_col,col))
#遍歷sheet1中所有單元格cell
for rown in range(num_rows):
for coln in range(num_cols):
cell = worksheet1.cell_value(rown,coln)
print cell
"""
#其他寫法：
cell = worksheet1.cell(rown,coln).value
print cell
#或
cell = worksheet1.row(rown)[coln].value
print cell
#或
cell = worksheet1.col(coln)[rown].value
print cell
#獲取單元格中值的類型，類型 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error
cell_type = worksheet1.cell_type(rown,coln)
print cell_type
"""
**2. [代碼]test_xlwt.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_xlwt.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：新建excel文件並寫入數據
#######################################################
import xlwt
#創建workbook和sheet對象
workbook = xlwt.Workbook() #注意Workbook的開頭W要大寫
sheet1 = workbook.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True)
sheet2 = workbook.add_sheet('sheet2',cell_overwrite_ok=True)
#向sheet頁中寫入數據
sheet1.write(0,0,'this should overwrite1')
sheet1.write(0,1,'aaaaaaaaaaaa')
sheet2.write(0,0,'this should overwrite2')
sheet2.write(1,2,'bbbbbbbbbbbbb')
"""
#-----------使用樣式-----------------------------------
#初始化樣式
style = xlwt.XFStyle()
#為樣式創建字體
font = xlwt.Font()
font.name = 'Times New Roman'
font.bold = True
#設置樣式的字體
style.font = font
#使用樣式
sheet.write(0,1,'some bold Times text',style)
"""
#保存該excel文件,有同名文件時直接覆蓋
workbook.save('E:\\Code\\Python\\test2.xls')
print '創建excel文件完成！'
**3. [代碼]test_xlutils.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_xlutils.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：向excel文件中寫入數據
#######################################################
import xlrd
import xlutils.
#打開一個workbook
rb = xlrd.open_workbook('E:\\Code\\Python\\test1.xls')
wb = xlutils..(rb)
#獲取sheet對象，通過sheet_by_index()獲取的sheet對象沒有write()方法
ws = wb.get_sheet(0)
#寫入數據
ws.write(1, 1, 'changed!')
#添加sheet頁
wb.add_sheet('sheetnnn2',cell_overwrite_ok=True)
#利用保存時同名覆蓋達到修改excel文件的目的,注意未被修改的內容保持不變
wb.save('E:\\Code\\Python\\test1.xls')
**4. [代碼]test_pyExcelerator_read.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_pyExcelerator_read.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：讀excel文件中的數據
#######################################################
import pyExcelerator
#parse_xls返回一個列表，每項都是一個sheet頁的數據。
#每項是一個二元組(表名,單元格數據)。其中單元格數據為一個字典，鍵值就是單元格的索引(i,j)。如果某個單元格無數據，那麼就不存在這個值
sheets = pyExcelerator.parse_xls('E:\\Code\\Python\\testdata.xls')
print sheets
**5. [代碼]test_pyExcelerator.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_pyExcelerator.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：新建excel文件並寫入數據
#######################################################
import pyExcelerator
#創建workbook和sheet對象
wb = pyExcelerator.Workbook()
ws = wb.add_sheet(u'第一頁')
#設置樣式
myfont = pyExcelerator.Font()
myfont.name = u'Times New Roman'
myfont.bold = True
mystyle = pyExcelerator.XFStyle()
mystyle.font = myfont
#寫入數據，使用樣式
ws.write(0,0,u'ni hao 帕索！',mystyle)
#保存該excel文件,有同名文件時直接覆蓋
wb.save('E:\\Code\\Python\\mini.xls')
print '創建excel文件完成！'

Ⅸ python 如何將16進制數據字元串去掉0x部分，然後轉換成16進制數據寫入到文件中

#-*-coding:utf-8-*-

__author__='lpe234'
__date__='2015-04-01'


hex_list=['0xAA','0xED','0xEF','0xDE']
f=file('x.txt','a+')
forxinhex_list:
ifx.startswith('0x'):
x=x[2:]
printx
f.write(x+'
')
f.close()

輸出文件：

AA
ED
EF
DE

Ⅹ 求問怎麼用python求夏普比率和最大回撤

本程序為Ernest Chen所著Quantitative Trading中文版書中42頁中例子，書中主要介紹了如何使用Excel和matlab來實現夏普比率與計算最大回撤和最大回撤時間的方法，python作為一種開源語言，能夠實現matlab的相同功能，並能寫交易程序，因此採用python實現了書中功能，作為練手
#計算夏普率與回撤與回撤時間
#第一次完成於2016/5/24
import pandas as pd
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
#讀取sheet1中的內容，存放在data中，數據類型為DataFrame
data = pd.ExcelFile('example3_4.xls')
data = data.parse('Sheet2')
#計算日收益率(G3-G2)/G2
data['return']=(data['Adj Close'].shift(-1)-data['Adj Close'])/data['Adj Close']
#計算超額回報率
data['exReturn']=data['return']-0.04/252
#計算夏普比率
sharperatio=math.sqrt(252)*data['exReturn'].mean()/data['exReturn'].std()
print('該策略的夏普率為： ', sharperatio)
data['Adj Close'].plot()
#計算累積收益率cumret=(1+return).cumsum
data['cumret']=np.cumprod(1+data['exReturn'])-1
fig = plt.figure()
data['cumret'].plot()
#計算累積最大收益率,最大回撤，累積最長回撤時間
Max_cumret=np.zeros(len(data))
retracement=np.zeros(len(data))
Re_date=np.zeros(len(data))

for i in range(len(data)):
#計算累積最大收益率
if i==0:
Max_cumret[0]=data['cumret'][0]
retracement[0]=(1+Max_cumret[0])/(1+data['cumret'][0])-1
else:
#計算累積最大收益率
Max_cumret[i]=max(Max_cumret[i-1],data['cumret'][i])
#計算策略回撤
retracement[i]=float((1+Max_cumret[i])/(1+data['cumret'][i])-1)
#計算最大回撤時間
if retracement[i]==0:
Re_date[i]=0
else:
Re_date[i]=Re_date[i-1]+1
#計算最最大回撤幅度
retracement=np.nan_to_num(retracement)
Max_re=retracement.max()
#計算最大回撤時間
Max_reDate=Re_date.max()