Python+radar实现随机日期时间的生成
作者:玩转测试开发
Python有广泛丰富的第三方库,在没有特殊定制下,避免了重复造轮子。本文将利用radar库实现生成随机的日期或时间,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的可以了解一下
简介
Python有广泛丰富的第三方库,在没有特殊定制下,避免了重复造轮子。若我们想获取随机时间,可以自己写一个,但也可以通过第三方库,如radar,它支持生成随机的日期、时间。
关联攻略
Python内置库:数据计算相关 - math,random
使用示例代码
# # 常用数学计算相关列举 import math import random # 求和 = 10 print(sum([1, 2, 3, 4])) # 最大值 = 4 print(max([1, 2, 3, 4])) # 最小值 = 1 print(min([1, 2, 3, 4])) # 绝对值 = 10 print(abs(-10)) # 向上取整 = 4 print(math.ceil(3.141)) # 向下取整 = 3 print(math.floor(3.941)) # 四舍五入 = 3.9 print(round(3.941, 1)) # m 的 n次方 = 3*3*3*3 = 81.0 print(math.pow(3, 4)) # 开平方 = 二次方根 = 6.0 print(math.sqrt(36)) # 开平方 = 二次方根 = 6.0 print(math.sqrt(36)) # 拆分小数和整数 = (0.72, 1.0) print(math.modf(1.72)) # 圆周率 print(math.pi) # 自然对数 print(math.e) # 随机数模块 # 随机获取0~1小数 print(random.random()) # 重新洗牌 = 打乱原有顺序,无返回值。返回值为None list1 = [1, "a", 9, "b", "c", 3] random.shuffle(list1) print(list1) # 获取范围内随机的整数, !!!可以取到右边。 print(random.randint(5, 6))
力扣某题中使用向上取整的案例
桌上有n
堆力扣币,每堆的数量保存在数组coins
中。我们每次可以选择任意一堆,拿走其中的一枚或者两枚,求拿完所有力扣币的最少次数。
示例 1:
输入:[4,2,1]
输出:4
解释:第一堆力扣币最少需要拿 2 次,第二堆最少需要拿 1 次,第三堆最少需要拿 1 次,总共 4 次即可拿完。
示例 2:
输入:[2,3,10]
输出:8
import math class Solution: def minCount(self, coins: list[int]) -> int: import math # 如果第 i 堆 除以 2 不是整数。则向上取整。然后求和。 return sum([int(math.ceil(i / 2)) for i in coins]) if __name__ == '__main__': s = Solution() coins = [4, 2, 1] s.minCount(coins)
安装
pip install radar
radar主要函数:
1、random_date()
2、random_datetime()
3、random_time()
参数说明
start:指定范围的开始时间,默认:1970-01-01
stop:指定范围的结束时间,默认:datetime.date.today()
使用
# -*- coding: utf-8 -*- # time: 2022/4/30 23:40 # file: test.py # 公众号: 玩转测试开发 import radar print(radar.random_date()) # 随机:年月日 print(radar.random_datetime()) # 随机:年月日 时分秒 print(radar.random_time()) # 随机:时分秒 print("*" * 20) print(radar.random_date("2000-01-01", "2970-01-01")) # 指定范围内随机:年月日 print(radar.random_datetime("1999-07-12T14:12:06", "2099-07-12T14:12:06")) # 指定范围内随机:年月日 时分秒 print(radar.random_time("1999-07-12T14:12:06", "1999-07-12T22:12:06")) # 指定范围内随机:时分秒
运行结果:
到此这篇关于Python+radar实现随机日期时间的生成的文章就介绍到这了,更多相关Python随机日期时间内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!