请基于这个方法编写前七天生成的方式time.strftime("%Y-%m-%d")
时间: 2024-03-10 12:48:30 浏览: 99
好的,您的要求已经收到。基于这个方法,我可以编写一个前七天日期的生成方式,代码如下:
```python
import datetime
# 获取当前日期
today = datetime.date.today()
# 计算前七天的日期
last_week = today - datetime.timedelta(days=7)
# 格式化日期为字符串
last_week_str = last_week.strftime("%Y-%m-%d")
print("前七天日期为:", last_week_str)
```
这段代码中使用到了 Python 中的 datetime 模块,通过计算当前日期减去七天得到前七天的日期,并使用 strftime 方法将日期格式化为字符串。最终输出结果为前七天的日期。
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utils.init_distributed_mode(args) log_name = 'train.log' log_name += time.strftime('-%Y-%m-%d-%H-%M-%S') sys.stdout = loggers.Logger(osp.join(args.output_dir, log_name)) print(args)
这段代码主要实现了分布式训练模式的初始化以及日志记录的功能。具体来说:
- `utils.init_distributed_mode(args)` 是用来初始化分布式训练模式的函数,该函数会根据输入的参数 `args` 来确定采用哪种分布式训练方式,并设置相应的环境变量,以便后续的训练过程中使用。
- `log_name = 'train.log'` 定义了日志文件的文件名,这里默认为 `train.log`。
- `log_name += time.strftime('-%Y-%m-%d-%H-%M-%S')` 将时间戳添加到日志文件名中,以便区分不同的日志文件。
- `sys.stdout = loggers.Logger(osp.join(args.output_dir, log_name))` 将标准输出重定向到一个名为 `log_name` 的日志文件中,日志文件的路径为 `args.output_dir`,也就是输出目录。这样,训练过程中的所有输出信息都会被记录到日志文件中。
- `print(args)` 打印出输入的参数 `args`,以便在训练过程中能够查看参数的设置情况。
def test(step=1): # now = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') one_hour_ago_start = (datetime.now() - timedelta(hours=step)).strftime('%Y-%m-%d %H:00:00') one_hour_ago_end = (datetime.now() - timedelta(hours=1)).strftime('%Y-%m-%d %H:59:59') print('START:', one_hour_ago_start) print('STOP:', one_hour_ago_end)
这段代码定义了一个名为test的函数,该函数有一个默认参数step=1。在函数内部,首先通过datetime.now()获取当前的日期和时间,然后使用timedelta(hours=step)计算出当前时间往前推step个小时的时间点。接着,使用strftime()方法将这个时间点转换成字符串格式,并取出小时部分,将分钟和秒钟部分设为0,得到一个字符串表示这个小时的开始时间,存储在变量one_hour_ago_start中。同理,使用timedelta(hours=1)计算出当前时间往前推1个小时的时间点,然后将这个时间点转换成字符串格式,并取出小时部分,将分钟和秒钟部分设为59和59,得到一个字符串表示这个小时的结束时间,存储在变量one_hour_ago_end中。最后,函数使用print()函数输出这两个时间点。