Question

是否有一种简单的方法可以将输入的开始时间和结束时间转换为时间间隔均匀的列表？输入可以是2400hr格式的字符串或整数，格式为1000，“ 1000”或“ 10:00”。我设法以一种凌乱的方式完成此任务，是否有更严格，更有效的方法来创建此列表？您会注意到，我先创建了一个数组，然后创建了.tolist（），以使时间转换迭代更容易。问题在于，需要将输入1030或1015转换为1050或1025以创建正确的间距，但是如果可以的话，我可以调用datetime.timedelta之类的东西并干净地制作数组？

    start="1000"
    end="1600"
    total_minutes=(int(end[:2])*60)+int(end[2:])-(int(start[:2])*60)- 
    int(start[2:])
        dog=list(range(0,int(total_minutes),25))
        walk=dog_df["Walk Length"][dog_df.index[dog_df["Name"]==self.name][0]]

        if walk=='half':
            self.dogarr=np.array([(x-25,x,x+25,x+50) for x in dog])
        elif walk=='full':
            self.dogarr=np.array([(x-25,x,x+25,x+50,x+75,x+100) for x in dog])
        else:
            self.dogarr=np.array([(x,x+25,x+50) for x in dog])
        if int(start[2])!=0:
            start=start[:2]+str(int(int(start[2:])*1.667))
        self.dogarr+=(int(start))
        self.dogarr=self.dogarr.tolist()
        z=0
        while z<len(self.dogarr):
            for timespot in self.dogarr[z].copy():
                self.dogarr[z][self.dogarr[z].index(timespot)]=time.strftime('%H%M', time.gmtime(self.dogarr[z][self.dogarr[z].index(timespot)]*36))
            z+=1
        self.dogarr=np.array(self.dogarr)```

array([['1115', '1130', '1145', '1200'],
       ['1130', '1145', '1200', '1215'],
       ['1145', '1200', '1215', '1230'],
       ['1200', '1215', '1230', '1245'],
       ['1215', '1230', '1245', '1300']], dtype='<U4')

Answer 1

我确定您可以从任意数量的现有问题中解析出时间。您问题的症结似乎是如何在一个范围内创建平均间隔的时间。这是一个简单的方法：

start = datetime.datetime(2018,12,20,10) # or use strptime etc.
end = datetime.datetime(2018,12,24,18)
count = 10
interval = (end - start) / count
dt = start
while dt <= end:
    print(dt)
    dt += interval

输出为：

2018-12-20 10:00:00
2018-12-20 20:24:00
2018-12-21 06:48:00
2018-12-21 17:12:00
2018-12-22 03:36:00
2018-12-22 14:00:00
2018-12-23 00:24:00
2018-12-23 10:48:00
2018-12-23 21:12:00
2018-12-24 07:36:00
2018-12-24 18:00:00

简单的日期时间从整数或字符串转换

1 个答案: