Python中, cur_time = time.strftime('%Y-%m-%d\n\n %X', time.localtime()) time_text = canvas.create_text(200, 420, text=cur_time, font=10, fill='purple') root.update() time.sleep(1) # 每秒刷新一次 # 删除画布上的之前绘制的图形,否则有残影 for j in List: canvas.delete(j) canvas.delete(time_text) except: break root.mainloop()。上面代码,把显示时间改成12进制

时间: 2024-03-21 16:43:57 浏览: 16
要将时间格式改为12进制,可以使用strftime函数中的%p参数,它可以用来显示AM或PM。具体代码如下: ``` cur_time = time.strftime('%Y-%m-%d\n\n %I:%M:%S %p', time.localtime()) ``` 这里的%p参数可以在时间字符串中显示AM或PM。%I代表12小时制的小时数,%M代表分钟数,%S代表秒数。
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def little_time(self, target_time): target_time = target_time format_pattern = '%Y-%m-%d %H:%M:%S' cur_time = (datetime.now() + relativedelta(days=-7)) cur_time = cur_time.strftime(format_pattern) difference = (datetime.strptime(target_time, format_pattern) - datetime.strptime(cur_time, format_pattern)).days return difference 优化这段代码

这段代码可以进行如下优化: 1. 可以省略第一行的 `target_time = target_time`,因为它没有实际作用。 2. 可以将 `format_pattern` 定义为常量,放在函数外部,避免重复定义。 3. 可以将 `cur_time` 的计算和格式化合并为一行。 4. 可以使用 `timedelta` 替换 `relativedelta`,因为它更简单且更高效。 5. 可以将 `difference` 的计算结果直接返回,而不是赋值给一个变量再返回。 优化后的代码如下: ``` FORMAT_PATTERN = '%Y-%m-%d %H:%M:%S' def little_time(self, target_time): cur_time = (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime(FORMAT_PATTERN) difference = (datetime.strptime(target_time, FORMAT_PATTERN) - datetime.strptime(cur_time, FORMAT_PATTERN)).days return difference ```

以hive的角度检查语法: with cur_dim_comb as (SELECT DISTINCT t.dim_comb ,t.var_sub_class ,t.acc_value FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t WHERE t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id )) select tp.bd_code --事业部编码 ,tp.bd_name --事业部名称 ,hp.ou_code --OU名称 ,hp.ou_name --OU编码 ,op.main_class_desc --差异大类 ,op.acc_value --科目代码 ,op.acc_desc --科目名称 ,op.dim_comb --区分维度 ,op.begin_amount --期初余额 ,op.accrual_amount --本期发生 ,op.balance_diff_alloc_amount --期末差异结存 ,op.var_sub_class ,op.main_class_value ,op.org_id ,op.period_name ,op.job_ver_id from (select up.* ,q1.* from (SELECT DISTINCT maincl.* ,t.* FROM t inner join (SELECT fv.flex_value ,fv.description FROM fv inner join fs on fv.flex_value_set_id = fs.flex_value_set_id AND fs.flex_value_set_name = 'CUX_CST_VARIANCE_TYPE' AND fv.enabled_flag = 'Y' AND fv.hierarchy_level = '2' AND fv.flex_value LIKE '10%' ) maincl on t.var_main_class = maincl.flex_value inner join cur_dim_comb on cur_dim_comb.var_sub_class = t.var_sub_class and cur_dim_comb.acc_value = t.acc_value WHERE 1 = 1 AND t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id) ORDER BY maincl.description ,t.acc_value ,cur_dim_comb.dim_comb ) up inner join (SELECT t1.* ,SUM(t1.begin_amount) begin_amount ,SUM(t1.accrual_amount) accrual_amount ,SUM(t1.balance_diff_alloc_amount) balance_diff_alloc_amount FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t1 LEFT JOIN gerp.cux_cst_data_alloc_his t ON t1.top_var_type = '10' AND t1.var_sub_class = t.var_sub_class --p_var_sub_class AND t1.org_id = t.org_id --p_org_id AND t1.period_name = t.period_name --p_period_name AND t1.job_ver_id = t.job_ver_id --p_job_ver_id AND t1.acc_value = t.acc_value --p_acc_value WHERE t1.dim_comb in (select distinct dim_comb from cur_dim_comb) group by t1.org_id,t1.period_name,t1.job_ver_id,t1.var_sub_class,t1.acc_value ) q1 on q1.org_id = up.org_id --p_org_id AND q1.period_name = up.period_name --p_period_name AND q1.job_ver_id = up.job_ver_id --p_job_ver_id AND q1.var_sub_class = up.var_sub_class --p_var_sub_class AND q1.acc_value = up.acc_value --p_acc_value ) op

从 Hive 的角度来检查语法,以下是您提供的 SQL 查询语句: ``` with cur_dim_comb as ( SELECT DISTINCT t.dim_comb, t.var_sub_class, t.acc_value FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t WHERE t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in ( SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id ) ) select tp.bd_code, --事业部编码 tp.bd_name, --事业部名称 hp.ou_code, --OU名称 hp.ou_name, --OU编码 op.main_class_desc, --差异大类 op.acc_value, --科目代码 op.acc_desc, --科目名称 op.dim_comb, --区分维度 op.begin_amount, --期初余额 op.accrual_amount, --本期发生 op.balance_diff_alloc_amount, --期末差异结存 op.var_sub_class, op.main_class_value, op.org_id, op.period_name, op.job_ver_id from ( select up.*, q1.* from ( SELECT DISTINCT maincl.*, t.* FROM t inner join ( SELECT fv.flex_value, fv.description FROM fv inner join fs on fv.flex_value_set_id = fs.flex_value_set_id AND fs.flex_value_set_name = 'CUX_CST_VARIANCE_TYPE' AND fv.enabled_flag = 'Y' AND fv.hierarchy_level = '2' AND fv.flex_value LIKE '10%' ) maincl on t.var_main_class = maincl.flex_value inner join cur_dim_comb on cur_dim_comb.var_sub_class = t.var_sub_class and cur_dim_comb.acc_value = t.acc_value WHERE 1 = 1 AND t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in ( SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id ) ORDER BY maincl.description, t.acc_value, cur_dim_comb.dim_comb ) up inner join ( SELECT t1.*, SUM(t1.begin_amount) begin_amount, SUM(t1.accrual_amount) accrual_amount, SUM(t1.balance_diff_alloc_amount) balance_diff_alloc_amount FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t1 LEFT JOIN gerp.cux_cst_data_alloc_his t ON t1.top_var_type = '10' AND t1.var_sub_class = t.var_sub_class --p_var_sub_class AND t1.org_id = t.org_id --p_org_id AND t1.period_name = t.period_name --p_period_name AND t1.job_ver_id = t.job_ver_id --p_job_ver_id AND t1.acc_value = t.acc_value --p_acc_value WHERE t1.dim_comb in (select distinct dim_comb from cur_dim_comb) group by t1.org_id, t1.period_name, t1.job_ver_id, t1.var_sub_class, t1.acc_value ) q1 on q1.org_id = up.org_id --p_org_id AND q1.period_name = up.period_name --p_period_name AND q1.job_ver_id = up.job_ver_id --p_job_ver_id AND q1.var_sub_class = up.var_sub_class --p_var_sub_class AND q1.acc_value = up.acc_value --p_acc_value ) op ``` 从语法角度来看,该查询语句是有效的。但是,如果您想要确保语句完全符合您的预期,请先测试该语句在您的环境中的执行结果。

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对下面代码每一步含义进行注释 def convert_to_doubly_linked_list(self): if not self.root: return None def convert(root): if not root.left and not root.right: return ListNode(root.val) if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node if not root.right: left_tail = convert(root.left) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev cur_node = ListNode(root.val, left_tail, None) left_tail.next = cur_node return cur_node left_tail = convert(root.left) right_head = convert(root.right) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, left_tail, right_head) left_tail.next = cur_node right_head.prev = cur_node return left_head return convert(self.root) def inorder_traversal(self, root): if not root: return self.inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') self.inorder_traversal(root.right) def print_bst(self): self.inorder_traversal(self.root) print() def traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.next print() def reverse_traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node.next: cur_node = cur_node.next while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.prev print()

代码解读void bfs() { while (!q.empty()) { Node cur = q.top(); q.pop(); if (cur.box_x == end_x && cur.box_y == end_y) { best = cur.step; flag = true; break; } else for (int i = 0; i < 4; i++) { flag1 = false; memset(visit2, 0, sizeof(visit2)); int x = cur.box_x + dx[i]; int y = cur.box_y + dy[i]; if (x<1 || y<1 || x>n || y>m || board[x][y] == 1) continue; Node next; next.box_x = x; next.box_y = y; next.people_x = cur.box_x; next.people_y = cur.box_y; next.step = cur.step + 1; if (i == 0) if (cur.box_y - 1 > 0) if (board[cur.box_x][cur.box_y - 1] != 'S' && bfs2(cur.box_x, cur.box_y - 1, cur.box_x, cur.box_y, cur.people_x, cur.people_y) && !visit[x][y][cur.box_x][cur.box_y - 1]) { visit[x][y][cur.box_x][cur.box_y - 1] = 1; q.push(next); } if (i == 1) if (cur.box_y + 1 <= m) if (board[cur.box_x][cur.box_y + 1] != 'S' && bfs2(cur.box_x, cur.box_y + 1, cur.box_x, cur.box_y, cur.people_x, cur.people_y) && !visit[x][y][cur.box_x][cur.box_y + 1]) { visit[x][y][cur.box_x][cur.box_y + 1] = 1; q.push(next); } if (i == 2) if (cur.box_x - 1 > 0) if (board[cur.box_x - 1][cur.box_y] != 'S' && bfs2(cur.box_x - 1, cur.box_y, cur.box_x, cur.box_y, cur.people_x, cur.people_y) && !visit[x][y][cur.box_x - 1][cur.box_y]) { visit[x][y][cur.box_x - 1][cur.box_y] = 1; q.push(next); } if (i == 3) if (cur.box_x + 1 <= n) if (board[cur.box_x + 1][cur.box_y] != 'S' && bfs2(cur.box_x + 1, cur.box_y, cur.box_x, cur.box_y, cur.people_x, cur.people_y) && !visit[x][y][cur.box_x + 1][cur.box_y]) { visit[x][y][cur.box_x + 1][cur.box_y] = 1; q.push(next); } } } }

void ControlComply::BiaAngleCalculate(vector<XYZ_COOR_S> path_list, CONTROL_PARAM_IN para_in, robot::control_msg& para_out) { float distance_temp; int new_key_point = 0; XYZ_COOR_S xyz_temp; float delta_x[2], delta_y[2]; float min_distance = 100; int size = path_list.size(); float cur_x = para_in.cur_position.x_axis; float cur_y = para_in.cur_position.y_axis; float cur_head = para_in.cur_position.heading; for (int i = 0; i < size; i++) { xyz_temp = path_list.at(i); distance_temp = sqrt((xyz_temp.x_axis - cur_x) * (xyz_temp.x_axis - cur_x) + (xyz_temp.y_axis - cur_y) * (xyz_temp.y_axis - cur_y)); if (min_distance > distance_temp) { min_distance = distance_temp; new_key_point = i % size; } } // std::cout<<"00000000000000000000000000000 key ="<<new_key_point<<std::endl; // std::cout<<"cur = "<<cur_x<<","<<"y = "<<cur_y<<","<<"xyz = "<<xyz_temp.x_axis<<","<<"y = // "<<xyz_temp.y_axis<<std::endl; mKeyPoint = new_key_point; para_out.preCurve = path_list.at(mKeyPoint).curvature; if (path_list.at(path_list.size() - 3).curvature > para_out.preCurve) para_out.preCurve = path_list.at(path_list.size() - 3).curvature; delta_x[0] = cur_x - path_list.at(new_key_point).x_axis; delta_y[0] = cur_y - path_list.at(new_key_point).y_axis; delta_x[1] = path_list.at((new_key_point + 2) % size).x_axis - path_list.at(new_key_point).x_axis; delta_y[1] = path_list.at((new_key_point + 2) % size).y_axis - path_list.at(new_key_point).y_axis; distance_temp = delta_x[1] * delta_y[0] - delta_y[1] * delta_x[0]; if (distance_temp > 0) para_out.biaDistance = sqrtf(delta_x[0] * delta_x[0] + delta_y[0] * delta_y[0]); else para_out.biaDistance = -1 * sqrtf(delta_x[0] * delta_x[0] + delta_y[0] * delta_y[0]); para_out.preAngleDev = 0; }

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