time_slots = [roll_time + datetime.timedelta(minutes=15 * i) for i in range(16)] 代码优化

可以使用列表推导式结合 `datetime.timedelta` 的加法来生成 `time_slots` 列表。同时，若时间间隔为固定值，可以将其提取出来作为常量，以提高代码可读性和可维护性。优化后的代码如下：

TIME_INTERVAL = datetime.timedelta(minutes=15)
time_slots = [roll_time + i * TIME_INTERVAL for i in range(16)]

这样代码就更加简洁易懂，同时也方便后续维护。

相关问题

time_slots = [] # 初始化时间段列表 for i in range(forecasting_period * 96): time_slot = forecast_time_obj + datetime.timedelta(minutes=15 * i) # 计算当前时间后的第i个时间段 time_slots.append(time_slot) 优化代码

可以使用列表推导式来一行代码实现初始化时间段列表，避免使用循环：

time_slots = [forecast_time_obj + datetime.timedelta(minutes=15 * i) for i in range(forecasting_period * 96)]

这样可以使代码更加简洁易读。

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。