Python--进阶处理3

# ===================第三章：数字日期和时间====================

# ---------------------数字的四舍五入--------------------------
# 对于简单的舍入运算，使用内置的round(value, ndigits) 函数
# 当一个值刚好在两个边界的中间的时候， round 函数返回离它最近的偶数。也就是说，对1.5 或者2.5 的舍入运算都会得到2
# 如果只是简单的输出一定宽度的数，不需要使用round() 函数
x = 1.23456
print(round(x, 3))
print(format(x, '0.3f'))

# ---------------------执行精确的浮点数运算---------------------
# 如果想更加精确(并能容忍一定的性能损耗)，可以使用decimal 模块
from decimal import Decimal
a = Decimal('4.2')
b = Decimal('2.1')
print(a + b)

# ----------------------分数运算-----------------------------
# fractions 模块可以被用来执行包含分数的数学运算
from fractions import Fraction
a = Fraction(5, 4)
b = Fraction(7, 16)
print(a + b)

# ----------------------大型数组运算--------------------------
# 涉及到数组的重量级运算操作，可以使用NumPy 库。NumPy 的一个主要特征是它会给Python 提供一个数组对象
import numpy as np
ax = np.array([1, 2, 3, 4])
by = np.array([5, 6, 7, 8])
print(ax * 2)
print(ax + 10)
print(ax + by)
print(ax * by)

# ----------------------随机选择-------------------------
# random 模块有大量的函数用来产生随机数和随机选择元素
# 从一个序列中随机的抽取一个元素，可以使用random.choice()
import random
values = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(random.choice(values))
# 为了提取出N 个不同元素的样本用来做进一步的操作，可以使用random.sample()
print(random.sample(values, 3))
# 如果只是想打乱序列中元素的顺序，可以使用random.shuffle()
random.shuffle(values)
print(values)
# 生成随机整数，请使用random.randint()
num = random.randint(0, 10)
print(num)
# 为了生成0 到1 范围内均匀分布的浮点数，使用random.random()
one = random.random()
print(one)
# 获取N 位随机位(二进制) 的整数，使用random.getrandbits()
two = random.getrandbits(30)
print(two)

# ==============基本的日期和时间转换==================
# 为了执行不同时间单位的转换和计算，请使用datetime 模块
from datetime import timedelta
a = timedelta(days=3, hours=6)
b = timedelta(days=2)
print(a-b)
from datetime import datetime
# 表示指定的日期和时间
a = datetime(2019, 2, 9)
print(a + timedelta(days=20))
# 需要执行更加复杂的日期操作，比如处理时区，模糊时间范围，节假日计算等等，可以考虑使用dateutil 模块
from dateutil.relativedelta import relativedelta
d = datetime.now()
print(d)
print(d - relativedelta(days=-1))

# --------------计算当前月份的日期范围--------------------
from datetime import datetime, date, timedelta
import calendar
def get_month_range(start_date=None):
    if start_date is None:
        start_date = date.today().replace(day=1)
    _, days_in_month = calendar.monthrange(start_date.year, start_date.month)
    end_date = start_date + timedelta(days=days_in_month)
    return (start_date, end_date)
print(get_month_range())

# -----------------------字符串转换为日期-------------------------
from datetime import datetime

text = '2012:09:20'
y = datetime.strptime(text, '%Y:%m:%d')
print(y)
print(datetime.now())
# 需要注意的是， strptime() 的性能较差
# 自定义解析函数
def parse_ymd(s):
    year_s, mon_s, dat_s = s.split('-')
    return datetime(int(year_s), int(mon_s), int(dat_s))
print(parse_ymd('2011-11-11'))

# --------------------结合时区的日期操作-----------------------
# 对几乎所有涉及到时区的问题，应该使用pytz 模块
# pytz 模块一个主要用途是将datetime 库创建的简单日期对象本地化
from datetime import datetime
from pytz import timezone
d = datetime(2018, 2, 8, 9, 30, 0)
print(d)
central = timezone('US/Central')
loc_d = central.localize(d)
print(loc_d)