python 判断字符串是否符合MM/DD/YYYY

可以使用Python中的datetime模块来判断字符串是否符合MM/DD/YYYY的格式。具体实现可以参考以下代码：

from datetime import datetime

def is_valid_date(date_string):
    try:
        date_obj = datetime.strptime(date_string, '%m/%d/%Y')
        return True
    except ValueError:
        return False

该函数将传入的字符串作为参数，尝试将其转换为datetime对象，如果转换成功则说明符合格式要求，返回True；否则返回False。可以通过以下代码来测试该函数：

print(is_valid_date('02/29/2020'))  # True
print(is_valid_date('13/01/2021'))  # False
print(is_valid_date('12-31-2021'))  # False

其中第一个例子符合格式要求，第二个例子月份超过了12，第三个例子使用了不同的分隔符，均返回False。

相关问题

python 判断 yyyy-MM-dd hh:mm:ss 的大小

可以将字符串转换为 datetime 对象，然后进行比较。示例代码如下：

from datetime import datetime

time1 = '2022-01-01 12:00:00'
time2 = '2022-01-02 12:00:00'

datetime1 = datetime.strptime(time1, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
datetime2 = datetime.strptime(time2, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

if datetime1 > datetime2:
    print('time1 大于 time2')
else:
    print('time1 小于等于 time2')

数据为2001-01-01到2099-12-31的全部日期, 格式为YYYY/MM/DD，提取substr函数提取年后两位，月与日，计算"月*日=年"的概率为多少

首先，要完成这个任务，我们需要对每一个日期进行处理，提取出年份的最后两位、月份和日期，并检查它们是否满足“月*日=年”的条件。这里我们假设数据是一系列连续的日期，并且使用某种编程语言（比如Python）进行操作。

我们可以用 Python 的 pandas 库来进行这样的日期处理。下面是一个简化的步骤：

1. 导入pandas库并创建日期序列：

import pandas as pd
date_range = pd.date_range(start='2001-01-01', end='2099-12-31', freq='D')

2. 提取年、月、日，并转换为字符串格式：

df = pd.DataFrame(date_range)
formatted_dates = df['date'].dt.strftime('%Y%m%d')
years_last_two_digits = formatted_dates.str.slice(0, 2)
months = formatted_dates.str.slice(2, 4)
days = formatted_dates.str.slice(4, 6)

3. 判断“月*日=年”是否成立，这通常意味着 month 和 day 都需要能整除 year：

multiplication_results = months.astype(int) * days.astype(int) == years_last_two_digits.astype(int)
valid_dates = multiplication_results.values

4. 计算概率：

probability = valid_dates.sum() / len(formatted_dates)

注意：实际执行时，由于可能存在闰年，部分月份的天数并不总是可以整除那一年的年份，所以并不是所有的“月*日=年”组合都能成功匹配。因此，上述概率可能会略低于100%。