for d in read_data: tmp = d.split('\n')[0] tmp = tmp.split(" ") for t in tmp: if t != '': data.append(t) if len(data) > 11: data_len = len(data) last_data = data[10] for i in range(11, data_len): last_data = last_data + ' ' + data[i] data[i] = '' data[10] = last_data if len(data) > 11: for d in data: if d != '': last_datas.append(d) if len(read_data) <= 2: status = '' if k == '服务器': status = '运行中' else: status = '停止' course_list_status.append({ 'name': k, 'status': status }) else: course_list_status.append({ 'name': k, 'status': '运行中' }) ssh_client.close() request_data = {"code": 200, "message": "请求成功", "data": course_list_status} return JsonResponse(request_data)

这段代码看起来像是一个函数，主要功能是从远程服务器获取课程列表并返回一个 JSON 格式的响应。具体实现流程如下：

1. 读取远程服务器返回的数据（假设变量名为 read_data）。

2. 将每个课程名按照空格分割，并去除空格。

3. 如果课程名长度大于 11，将第 11 个及以后的部分合并为最后一个元素，同时将其它元素清空。

4. 对于长度小于等于 2 的课程列表，则将其状态设置为“运行中”或“停止”，并将其添加到 course_list_status 列表中。

5. 对于长度大于 2 的课程列表，则将其状态设置为“运行中”，并将其添加到 course_list_status 列表中。

6. 关闭 SSH 客户端连接。

7. 将 course_list_status 列表封装成 JSON 格式的响应，并返回。

需要注意的是，该代码片段只是一个部分实现，可能还需要其它代码来完善整个功能。

相关问题

for d in read_data: tmp = d.split('\n')[0] tmp = tmp.split(" ") for t in tmp: if t != '': data.append(t) if len(data) > 11: data_len = len(data) last_data = data[10] for i in range(11, data_len): last_data = last_data + ' ' + data[i] data[i] = '' data[10] = last_data if len(data) > 11: for d in data: if d != '': last_datas.append(d)

这段代码看起来像是将一些文本数据进行处理，并将结果存储在一个列表中。具体来说，它首先从一个字符串列表中读取数据，将每个字符串按空格分割，然后将分割后的单词添加到新的列表中。如果新列表长度超过11，它会将第10个元素作为最后一个单词，并将11到最后一个元素合并成一个字符串。如果合并后的字符串仍然超过了11个元素，它将继续重复这个过程，直到所有的元素都被处理完毕。最后，它将所有非空元素添加到另一个列表中（即last_datas）。

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: 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) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

要将导出的 Excel 中的合同开始日期字段只显示年月日，可以使用 pandas 的 to_datetime 方法中的 strftime 函数将日期格式化为字符串再导出到 Excel 中。修改代码如下：

import numpy as np 
from datetime import datetime, timedelta 
import pandas as pd 

test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") 

start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) 
end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) 

test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) 

start_date_col = '合同开始日期' 
end_date_col = '合同截止日期' 
new_col = '日期' 

for index, row in test.iterrows(): 
    start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) 
    end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) 
    date_list = [] 
    
    if start_date.day <= 15: 
        while start_date <= end_date: 
            date_list.append(start_date) 
            start_date = start_date + timedelta(days=30) 
    else: 
        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) 
            
    # 格式化日期字符串为年月日
    date_str_list = [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in date_list]
    test.loc[index, new_col] = ','.join(date_str_list)

# 将日期字段拆分为多列
df_tmp = test['日期'].str.split(',', expand=True) 
df_tmp = df_tmp.stack() 
df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1, drop=True) 
df_tmp.name = '日期' 

# 将拆分后的日期列与原始 DataFrame 合并
df_new = pd.concat([test.drop(['日期'], axis=1), df_tmp], axis=1) 
df_new = df_new.reset_index().drop(columns='index') 

# 计算合同周期年月
df_new['合同周期年月'] = df_new['合同周期月数'].apply(lambda x: f"{int(x//12)}年{int(x%12)}月")

# 导出到 Excel
df_new.to_excel('income_test.xlsx', index=False)

这样导出的 Excel 文件中的合同开始日期字段只显示年月日，而新增日期字段的取年月的字段合同周期年月也被计算出来了。