form datetime import datetime

时间: 2023-09-23 08:13:37 浏览: 89
你好,C知道!感谢你的提问。是的,你可以使用“from datetime import datetime”来导入Python中的datetime模块。这个模块提供了处理日期和时间的功能,包括获取当前日期和时间、格式化日期和时间、计算时间差等等。如果你有任何关于datetime模块的具体问题,请随时向我提问!
相关问题

from datetime import datetime from django.urls import path from django.contrib import admin from django.contrib.auth.views import LoginView, LogoutView from app import forms, views, nets urlpatterns = [ path('', views.home, name='home'), path('register/', views.register, name='register'), path("nets", nets.nets, name="nets"), path("logs", views.logs, name="logs"), path("post", views.posts, name="posts"), path('login/', LoginView.as_view ( template_name='login.html', authentication_form=forms.BootstrapAuthenticationForm, extra_context= { 'title': '用户登录', 'year': datetime.now().year, } ), name='login'), path('logout/', LogoutView.as_view(next_page='/'), name='logout'), path('admin/', admin.site.urls), ]

这是一个 Django 应用程序的 URL 配置列表。其中: - `path('', views.home, name='home')` 映射到 `views.py` 文件中的 `home` 函数,用于显示应用程序的主页。 - `path('register/', views.register, name='register')` 映射到 `views.py` 文件中的 `register` 函数,用于处理用户注册请求。 - `path("nets", nets.nets, name="nets")` 映射到 `nets.py` 文件中的 `nets` 函数,用于显示神经网络相关的内容。 - `path("logs", views.logs, name="logs")` 映射到 `views.py` 文件中的 `logs` 函数,用于显示应用程序的日志。 - `path("post", views.posts, name="posts")` 映射到 `views.py` 文件中的 `posts` 函数,用于处理用户发布文章的请求。 - `path('login/', LoginView.as_view(...), name='login')` 映射到 Django 自带的 `LoginView` 类,用于处理用户登录请求,同时使用自定义的表单和模板。 - `path('logout/', LogoutView.as_view(next_page='/'), name='logout')` 映射到 Django 自带的 `LogoutView` 类,用于处理用户注销请求。 - `path('admin/', admin.site.urls)` 映射到 Django 自带的管理后台。

from datetime import datetime from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd app = Flask(__name__) # 首页 @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') # 登记数据页面 @app.route('/record', methods=['GET', 'POST']) def record(): if request.method == 'POST': # 获取表单数据 date_str = request.form['date'] shift = request.form['shift'] line = request.form['line'] machine = request.form['machine'] issue = request.form['issue'] isn = request.form['isn'] # 转换日期格式为datetime类型 date = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') # 将数据保存到Excel文件 data = pd.DataFrame({ '日期': [date], '班次': [shift], '线别': [line], '不良机种': [machine], '不良现象': [issue], '不良ISN': [isn] }) filepath = 'D:/data.xlsx' data.to_excel(filepath, index=False, header=False if not pd.read_excel(filepath).size else True) return '<h1>数据已保存</h1>' else: return render_template('record.html') # 查询数据页面 @app.route('/query', methods=['GET', 'POST']) def query(): if request.method == 'POST': # 获取表单数据 date_str = request.form['date'] line = request.form['line'] machine = request.form['machine'] issue = request.form['issue'] # 转换日期格式为datetime类型 date = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') # 从Excel文件中查询数据 data = pd.read_excel('D:/data.xlsx') query = data[(data['日期'] == date) & (data['线别'] == line) & (data['不良机种'] == machine) & (data['不良现象'] == issue)] query_html = query.to_html() return query_html else: return render_template('query.html') if __name__ == '__main__': app.run()

这段代码是用 Flask 框架实现的一个简单的数据登记和查询系统。其中,index() 函数返回网站的首页,record() 函数处理数据登记页面,query() 函数处理数据查询页面。数据存储在 Excel 文件中,使用 pandas 库读写 Excel 文件。你可以通过访问网站的不同路由来进行数据登记和查询操作。如果你想要运行这段代码,需要安装 Flask 和 pandas 库,并在本地运行 Flask 应用。
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兩個問題:1、請你幫我修改爲什麽查詢時查詢不到數據,2、爲什麽存儲數據會將之前存儲的給覆蓋掉?我需要在下一行新增不要覆蓋。請修改from datetime import datetime from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd app = Flask(name) # 首页 @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') # 登记数据页面 @app.route('/record', methods=['GET', 'POST']) def record(): if request.method == 'POST': # 获取表单数据 date_str = request.form['date'] shift = request.form['shift'] line = request.form['line'] machine = request.form['machine'] issue = request.form['issue'] isn = request.form['isn'] # 转换日期格式为datetime类型 date = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') # 将数据保存到Excel文件 data = pd.DataFrame({ '日期': [date], '班次': [shift], '线别': [line], '不良机种': [machine], '不良现象': [issue], '不良ISN': [isn] }) filepath = 'D:/data.xlsx' data.to_excel(filepath, index=False, header=False if not pd.read_excel(filepath).size else True) return '数据已保存' else: return render_template('record.html') # 查询数据页面 @app.route('/query', methods=['GET', 'POST']) def query(): if request.method == 'POST': # 获取表单数据 date_str = request.form['date'] line = request.form['line'] machine = request.form['machine'] issue = request.form['issue'] # 转换日期格式为datetime类型 date = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') # 从Excel文件中查询数据 data = pd.read_excel('D:/data.xlsx') query = data[(data['日期'] == date) & (data['线别'] == line) & (data['不良机种'] == machine) & (data['不良现象'] == issue)] query_html = query.to_html() return query_html else: return render_template('query.html') if name == 'main': app.run()

from flask import Flask, jsonify, request import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(__name__) @app.route('/option0', methods=['POST']) def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.form['data'].split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = '时间序列具有短期依赖性' else: short_term_dependency = '时间序列没有短期依赖性' acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): has_periodicity = '时间序列具有周期性' else: has_periodicity = '时间序列没有周期性' adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: is_stationary = '时间序列是平稳的' else: is_stationary = '时间序列不是平稳的' res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): has_seasonality = '时间序列没有明显的季节性变化' else: has_seasonality = '时间序列存在季节性变化' result = { print(short_term_dependency, has_periodicity, is_stationary, has_seasonality) } return jsonify(result),如何修改才能正常运行

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