代码优化 date_now = datetime.date(2023, 5, 10) delta_years = datetime.timedelta(days=30*365) date_then = date_now - delta_years
时间: 2024-05-07 21:23:48 浏览: 14
可以使用 `relativedelta` 方法来实现更精确的时间差计算,这样就不必假设每年都是精确的 365 天了。代码如下:
```
import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
date_now = datetime.date(2023, 5, 10)
delta_years = relativedelta(years=30)
date_then = date_now - delta_years
```
这样计算出的时间差更加准确,能够处理闰年等情况。同时,也可以将 `relativedelta` 中的参数调整为其他时间单位,比如 `months`、`days` 等。
相关问题
if __name__=="__main__" : # 上周一零点的时间 last_week_monday = datetime.datetime.combine( datetime.datetime.now().date() - datetime.timedelta(days=datetime.datetime.now().weekday() + 7), datetime.time(), ) # 本周一零点的时间 last_week_sunday = datetime.datetime.combine( datetime.datetime.now().date() - datetime.timedelta(days=datetime.datetime.now().weekday()), datetime.time(), )
你好!根据你提供的代码,你想要获取上周一和本周一零点的时间戳。这段代码使用了Python的datetime模块来实现。
首先,通过datetime.datetime.now().date()获取当前日期,并使用datetime.timedelta(days=datetime.datetime.now().weekday() + 7)来获取上周一的日期。然后,使用datetime.datetime.combine()将日期和时间(默认为零点)组合成一个datetime对象,得到上周一零点的时间。
接着,使用类似的方法获取本周一零点的时间。这次使用datetime.timedelta(days=datetime.datetime.now().weekday())来计算日期。
请注意,这段代码放在if __name__=="__main__" :条件语句中,表示它将在作为主程序运行时执行。如果你想将这段代码作为一个模块导入到其他程序中使用,可以将它移出该条件语句。
如果你有更多问题或者需要进一步解释,请随时告诉我!
s_date = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days = 1165) e_date = datetime.datetime.now() # Create stock Data Feed stock_index = '002938.SZ' df = get_data_ts('b5191bdae4739c5bf7ddbe51788db35352d272d4a7da84ef276b3839', stock_index, s_date, e_date) data = bt.feeds.PandasData(dataname=df,fromdate=s_date,todate=e_date)这一代码显示IndentationError: unexpected indent
这个错误是因为代码的缩进不正确。你需要检查代码的缩进是否正确,确保每个代码块都有正确的缩进。在 Python 中,缩进是非常重要的,因为它定义了代码块的范围。以下是一个修复缩进的示例:
```
s_date = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1165)
e_date = datetime.datetime.now()
# Create stock Data Feed
stock_index = '002938.SZ'
df = get_data_ts('b5191bdae4739c5bf7ddbe51788db35352d272d4a7da84ef276b3839', stock_index, s_date, e_date)
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df, fromdate=s_date, todate=e_date)
```
在这个例子中,我将代码块的缩进调整为四个空格。这是 Python 中通常使用的标准缩进。你需要确保所有代码块的缩进都是一致的,并使用相同的缩进方式,例如空格或制表符。