python中int(time.time() * 1000))是什么意思

`int(time.time() * 1000)` 表示获取当前时间的时间戳，并将其乘以 1000 并取整数部分。在 Python 中，`time.time()` 函数返回的是当前时间的浮点数表示，表示自 1970 年 1 月 1 日以来的秒数。将其乘以 1000 可以将其转换为毫秒级别的时间戳。最后使用 `int()` 函数将结果转换为整数类型。所以，`int(time.time() * 1000)` 表达式的作用是获取当前时间的毫秒级别时间戳。

相关问题

time_new_list= data_integrity.iloc[-1, 0] minutes = int(time_new_list.minute) + int(time_new_list.hour) * 60 interval_length = ((minutes / 15) + 1) 代码优化

可以将代码进一步优化如下：

time_new_list = data_integrity.iloc[-1, 0]
interval_length = (time_new_list.hour * 60 + time_new_list.minute) // 15 + 1

这里使用了整除符号 `//`，它可以直接将结果向下取整。同时，也将计算过程合并到了一行代码中，使得代码更加简洁易读。

def predict_roll_4hour(roll_time, data): forecast_time = roll_time[0:10] roll_time = datetime.datetime.strptime(roll_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") day_one = predict_days(forecast_time, 2, data) # 数据划分 predict_sum = day_one.iloc[:, 1] time_gap = int((int(roll_time.minute) + int(roll_time.hour) * 60) / 15) pre_ture_4hour = predict_sum[time_gap: time_gap + 16] time_slots = [] for i in range(16): time_slot = roll_time + datetime.timedelta(minutes=15 * i) time_slots.append(time_slot) df = pd.DataFrame({'date': time_slots[0:len(pre_ture_4hour)], 'load（kw）': pre_ture_4hour}) return df 代码优化

可以考虑使用列表推导式来简化代码：

def predict_roll_4hour(roll_time, data):
    forecast_time = roll_time[:10]
    roll_time = datetime.datetime.strptime(roll_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    day_one = predict_days(forecast_time, 2, data)  # 数据划分
    predict_sum = day_one.iloc[:, 1]
    time_gap = int((int(roll_time.minute) + int(roll_time.hour) * 60) / 15)
    pre_ture_4hour = predict_sum[time_gap: time_gap + 16]
    time_slots = [roll_time + datetime.timedelta(minutes=15 * i) for i in range(16)]
    df = pd.DataFrame({'date': time_slots[:len(pre_ture_4hour)], 'load（kw）': pre_ture_4hour})
    return df

此外，建议在函数开头加上注释，说明函数的功能和输入输出参数的含义，以增强代码的可读性。