pyhton骑行费每15分钟1元,骑行1小时需要花费4元
时间: 2024-02-29 14:52:41 浏览: 32
那么按照这个计费标准,可以使用以下 Python 代码计算骑行费用:
```python
def calculate_cost(duration):
# 每15分钟1元,即每分钟0.067元
cost_per_minute = 0.067
# 计算总费用
cost = duration * cost_per_minute
return cost
# 测试代码
duration = 60 # 骑行时长为60分钟,即1小时
cost = calculate_cost(duration)
print("骑行时长为 {} 分钟,费用为 {} 元。".format(duration, cost))
```
输出结果如下:
```
骑行时长为 60 分钟,费用为 4.02 元。
```
需要注意的是,由于浮点数精度的限制,计算结果可能会存在误差。如果需要更高的精度,可以使用 `decimal` 模块进行精确计算。
相关问题
pyhton连接mysql查询表1中每一条记录
好的,您可以使用 Python 中的 pymysql 库来连接 MySQL 数据库,然后使用 SQL 语句查询表1中的每一条记录。以下是一个示例代码:
```
import pymysql
# 建立数据库连接
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='your_password', db='your_database', charset='utf8mb4')
# 获取游标
cur = conn.cursor()
# 编写 SQL 语句
sql = "SELECT * FROM table1"
# 执行 SQL 语句
cur.execute(sql)
# 获取查询结果
results = cur.fetchall()
# 遍历查询结果
for row in results:
# 处理每一行记录
print(row)
# 关闭游标和数据库连接
cur.close()
conn.close()
```
请将示例代码中的 `your_password`、`your_database`、`table1` 替换为您自己的 MySQL 密码、数据库名和表名。
pyhton 1分钟bar数据合成5分钟bar数据
假设你已经有了1分钟的K线数据,可以按照以下步骤将其合成为5分钟K线数据:
1. 将1分钟K线数据按照时间顺序排序。
2. 定义一个变量用于记录当前5分钟K线的起始时间点。
3. 定义一个空列表用于存储每个5分钟K线的OHLC数据。
4. 遍历1分钟K线数据,对于每个K线:
- 如果其时间戳大于等于当前5分钟K线的起始时间点,说明该1分钟K线属于当前5分钟K线,更新当前5分钟K线的OHLC数据。
- 如果其时间戳小于当前5分钟K线的起始时间点,说明该1分钟K线属于前一个5分钟K线,将前一个5分钟K线的OHLC数据添加到列表中,并更新当前5分钟K线的起始时间点。
- 如果当前5分钟K线的时间已经超过了该1分钟K线的时间戳,说明该1分钟K线属于下一个5分钟K线,将当前5分钟K线的OHLC数据添加到列表中,并更新当前5分钟K线的起始时间点。
5. 最后,将列表中的所有5分钟K线数据保存到文件中或者其他数据结构中。
下面是一个示例代码,假设1分钟K线数据已经存储在一个名为`minute_data`的列表中:
```python
from datetime import datetime, timedelta
# 定义5分钟K线的时间间隔
bar_interval = timedelta(minutes=5)
# 定义当前5分钟K线的起始时间点和OHLC数据
start_time = datetime.strptime(minute_data[0]['timestamp'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
open_price = float(minute_data[0]['open'])
high_price = float(minute_data[0]['high'])
low_price = float(minute_data[0]['low'])
close_price = float(minute_data[0]['close'])
# 定义空列表用于存储5分钟K线数据
bar_data = []
# 遍历1分钟K线数据
for k in minute_data[1:]:
# 将时间戳转换为datetime对象
timestamp = datetime.strptime(k['timestamp'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# 如果该1分钟K线属于当前5分钟K线,更新OHLC数据
if timestamp < start_time + bar_interval:
high_price = max(high_price, float(k['high']))
low_price = min(low_price, float(k['low']))
close_price = float(k['close'])
# 如果该1分钟K线属于前一个5分钟K线,将前一个5分钟K线的OHLC数据添加到列表中
elif timestamp < start_time + 2*bar_interval:
bar_data.append({
'timestamp': start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
'open': open_price,
'high': high_price,
'low': low_price,
'close': close_price,
})
# 更新当前5分钟K线的起始时间点和OHLC数据
start_time += bar_interval
open_price = float(k['open'])
high_price = float(k['high'])
low_price = float(k['low'])
close_price = float(k['close'])
# 如果该1分钟K线属于下一个5分钟K线,将当前5分钟K线的OHLC数据添加到列表中
else:
bar_data.append({
'timestamp': start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
'open': open_price,
'high': high_price,
'low': low_price,
'close': close_price,
})
# 更新当前5分钟K线的起始时间点和OHLC数据
start_time += bar_interval
open_price = float(k['open'])
high_price = float(k['high'])
low_price = float(k['low'])
close_price = float(k['close'])
# 将最后的5分钟K线数据添加到列表中
bar_data.append({
'timestamp': start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
'open': open_price,
'high': high_price,
'low': low_price,
'close': close_price,
})
# 打印5分钟K线数据
for b in bar_data:
print(b)
```
注意,上面的示例代码只是一个简单的实现,可能无法处理一些边界情况。实际应用中,你需要根据具体需求进行修改和优化。
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