일 - 루핑
나이를 계산하는 프로그램 작성:
from datetime import datetime dob = input("Enter your Date of Birth (yyyy-mm-dd): ") dob_date = datetime.strptime(dob, "%Y-%m-%d") print(dob_date) current_date = datetime.now() age = current_date.year - dob_date.year print(f"Your age is {age}")
datetime.now()-datetime.now()는 마이크로초를 포함한 현재 현지 날짜와 시간을 datetime 객체로 반환하는 Python datetime 모듈의 함수입니다.
strptime() - Python의 strptime() 메서드는 날짜 및/또는 시간을 나타내는 문자열을 날짜/시간 객체로 구문 분석(변환)하는 데 사용됩니다. datetime 모듈의 일부입니다.
Enter your Date of Birth (yyyy-mm-dd): 1993-03-26 1993-03-26 00:00:00 Your age is 31
또 다른 방법:
음수 결과가 나오면 이 방법을 사용하세요
from datetime import date birth_year = 1993 birth_month = 3 birth_day = 26 today = date.today() year = today.year - birth_year month = today.month - birth_month days = today.day - birth_day if month<0: year = year - 1 month = 12+month if days<0: month=month-1 days = 30 + days print (f"You are {year} Years {month} Months {days} Days Old")
You are 31 Years 7 Months 29 Days Old
relativedelta를 사용하는 대체 방법:
from datetime import datetime from dateutil.relativedelta import relativedelta dob = input("Enter date of birth in yyyy-mm-dd format: ") dob_date = datetime.strptime(dob, "%Y-%m-%d") today = datetime.now() difference = relativedelta(today, dob_date) print(difference.years, " Years ", difference.months, " Months ", difference.days, " days")
relativedelta는 Python의 dateutil 모듈의 일부로, 표준 라이브러리의 timedelta보다 더 강력한 날짜 및 시간 조작 작업을 제공합니다. 이를 통해 timedelta가 직접 처리할 수 없는 월, 연도 더하기 또는 빼기와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
Enter date of birth in yyyy-mm-dd format: 1993-03-26 31 Years 7 Months 30 days
while 루프에 대한 몇 가지 예:
no = 1 while no<=5: print(no, end=' ') no+=1
1 1 1 1 1
no = 1 while no<=10: print(no, end=' ') no+=1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
no = 10 while no>=1: print(no, end=' ') no-=1
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
no = 1 while no<=10: print(no, end=' ') no+=2
1 3 5 7 9
no=2 while no<=10: print(no, end=' ') no+=2
2 4 6 8 10
no = 3 while no<=10: print(no, end=' ') no+=3
3 6 9
no = 1 total = 0 while no<=5: total = total + no no+=1 print(total)
15
no = 1 while no<=5: print(no*3, end=' ') no+=1
3 6 9 12 15
no = 1 while no<=10: print(no,"*5=",no*5, end='\n') no+=1
1 *5= 5 2 *5= 10 3 *5= 15 4 *5= 20 5 *5= 25 6 *5= 30 7 *5= 35 8 *5= 40 9 *5= 45 10 *5= 50
no = 1 while no<=10: print(no, end = ' ') if no==9: no = 0 no+=2
1 3 5 7 9 2 4 6 8 10
위 내용은 일 - 루핑의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
