相关疑难解决方法(0)

我有以下代码来执行此操作,但我怎样才能做得更好？现在我认为它比嵌套循环更好,但是当你在列表理解中有一个生成器时,它开始得到Perl-one-liner.

day_count = (end_date - start_date).days + 1
for single_date in [d for d in (start_date + timedelta(n) for n in range(day_count)) if d <= end_date]:
    print strftime("%Y-%m-%d", single_date.timetuple())

笔记

• 我实际上并没有用它来打印.这只是为了演示目的.
• 在start_date和end_date变量是datetime.date因为我不需要时间戳对象.(它们将用于生成报告).

样本输出

对于开始日期2009-05-30和结束日期2009-06-09:

2009-05-30
2009-05-31
2009-06-01
2009-06-02
2009-06-03
2009-06-04
2009-06-05
2009-06-06
2009-06-07
2009-06-08
2009-06-09

我花了相当多的时间阅读pyspark和spark- dataframe标签的一些问题,而且我经常发现海报没有提供足够的信息来真正理解他们的问题.我经常评论要求他们发布MCVE,但有时让他们显示一些样本输入/输出数据就像拔牙一样.例如:请参阅有关此问题的评论.

也许问题的一部分是人们只是不知道如何轻松地为火花数据帧创建MCVE.我认为将这个pandas问题的spark-dataframe版本作为可以链接的指南是有用的.

那么如何创造一个好的,可重复的例子呢？