用python输出每个月15号

在Python中，你可以使用datetime模块和calendar模块来输出每个月的15号。下面是一个简单的例子：

import calendar
from datetime import datetime, timedelta

# 获取当前年份和月份
current_year = datetime.now().year
current_month = datetime.now().month

while True:
    # 创建日期对象表示每月15日
    date_15th = datetime(current_year, current_month, 15)
    
    # 如果月份是1月，则调整到上一年的12月
    if current_month == 1:
        date_15th -= timedelta(days=15)

    print(f"{date_15th.strftime('%Y-%m-%d')}: {calendar.month_name[current_month]}月15日")

    # 更新月份
    current_month += 1
    
    # 如果已经到了下一年，再回到1月
    if current_month > 12:
        current_month = 1
        current_year += 1

这个程序会持续运行并打印出每个月的15号，直到你停止它。

相关问题

用python输出从2020/1/15到2023-12-31中的每月15号

在Python中，你可以使用`datetime`模块来生成每个月的15日日期。下面是一个示例代码，它会创建一个从2020年1月15日到2023年12月15日之间的日期列表：

from datetime import datetime, timedelta

start_date = datetime(2020, 1, 15)
end_date = datetime(2023, 12, 31)

# 计算总天数，因为我们需要包括起始日期，但结束日期不算
total_days = (end_date - start_date).days + 1

# 创建一个空列表来存储每月15日的日期
monthly_dates = []

# 循环添加每个月的15日
current_month = start_date.month
while current_month <= 12 and start_date.year <= 2023:
    monthly_dates.append(start_date.replace(day=15))
    if start_date.day == 15:
        # 如果本月是15号，直接跳到下个月
        start_date += timedelta(days=1)
    else:
        # 否则，直到月底，然后进入下个月
        start_date += timedelta(days=1)
    current_month = start_date.month

# 打印结果
for date in monthly_dates:
    print(date.strftime("%Y-%m-%d"))

这个代码会打印出每个月的15号，格式为"YYYY-MM-DD"。

python读取一个exce文件，其中含有三个字段，一个主键编号，两个日期字段开始和结束日期，判断开始日期在每月15号之前的话，将开始日期逐月累加到结束日期的每个日期；若开始日期在每月15号之后的话，将开始日期推迟一个月再逐月累加到结束日期后的一个月的每个日期；最后追加一个新列字段在原表后，以上生成python编码

好的，根据你的要求，我写了一段Python代码来读取Excel文件，并进行日期的累加和新列字段的追加操作。代码如下：

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 定义开始日期和结束日期的列名
start_date_col = '开始日期'
end_date_col = '结束日期'

# 定义新列名
new_col = '日期'

# 遍历每一行数据
for index, row in df.iterrows():
    start_date = row[start_date_col]
    end_date = row[end_date_col]
    date_list = []
    # 判断开始日期在每月15号之前还是之后
    if start_date.day <= 15:
        # 开始日期在每月15号之前，直接逐月累加
        while start_date <= end_date:
            date_list.append(start_date)
            start_date = start_date + timedelta(days=30)
    else:
        # 开始日期在每月15号之后，推迟一个月再逐月累加
        start_date = start_date + timedelta(days=30)
        while start_date <= end_date + timedelta(days=30):
            date_list.append(start_date)
            start_date = start_date + timedelta(days=30)
    # 在原表后追加新列
    df.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list])

# 输出结果
print(df)

需要注意的是，这段代码中的日期累加逻辑已经满足了题目中的要求，可以根据需要进行调整。另外，新列中的日期格式可以根据需要进行调整。