這是我在 txt 檔案 (trans.txt) 中的日志示例：
2021 年 7 月 22 日 09:35:54 提現：RM500
2021 年 7 月 22 日 09:35:54 提現：RM500
2021 年 8 月 22 日 09:35:54 提款：RM500
2021 年 8 月 22 日 09:35:54 提款：RM500
2021 年 9 月 22 日 09:35:54 提款：RM500
2021 年 9 月 22 日 09:35:54 提款：RM500
2021 年 9 月 22 日 09:35:54 提款：RM500
2021 年 10 月 22 日 09:35:54 提款：RM500
2021 年 10 月 22 日 09:35:54 提款：RM500
2021 年 11 月 22 日 09:35:54 提款：RM500
2021 年 11 月 22 日 09:35:54 提款：RM500
2021 年 12 月 22 日 09:35:54 提款：RM500
2021 年 12 月 22 日 09:35:54 提款：RM500
如何根據月份列印特定范圍的日志？想象一下，如果我想每季度或每半年列印一次日志，而我的電腦當地時間是 11 月。
我期待 python 列印從 9 月到 11 月的所有日志，因為我想根據本地時間每季度列印一次日志。
編輯：
以下是我的嘗試，但仍然無法實作我的意圖
# ↓Pulls out local time's from user pc
local_timeMonth = time.strftime("%B", obj)
# ↓Opens user's transaction logs and put them in a list
hand1 = open("trans.txt", "r")
list1 = hand1.read().splitlines()
hand1.close()
# ↓Creates a another file to store all logs with the month that is
# intended to be printed and excludes months that are not relevant,
# but all it does is store logs from November back until January
#it excludes December though (Pc local time is November)
for i in range(0, len(list1)):
if local_timeMonth in list1[i]:
test = "\n".join(list1[i::-1])
hand = open("tempLogs.txt", "w")
hand.write(test)
hand.close()
# ↓Place logs only from 3 months into list
f = open("tempLogs.txt", "r")
line_numbers = [0, 1, 2]
lines = []
# ↓Puts specific month's of log in to another list
for i, line in enumerate(f):
if i in line_numbers:
lines.append(line.strip())
elif i > 2:
break
# ↓Print list out into readable format
for i in lines:
print(i)
f.close()
uj5u.com熱心網友回復：
這是處理日志的一種天真的方法。
讓我們匯入您在 MCVE 中提供的資料：
import io
import pandas as pd
text = io.StringIO("""22 July 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500
22 July 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500
22 August 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500
22 August 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500
22 September 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500
22 September 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500
22 September 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500
22 October 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500
22 October 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500
22 November 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500
22 November 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500
22 December 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500
22 December 2021 09:35:54 Withdrawn: RM500""")
frame = pd.read_csv(text, header=None, names=["raw"])
如果在時間戳和訊息之間添加分隔符或以固定長度格式（例如 ISO-8601）添加分隔符不是一種選擇，那么您需要應對一個額外的挑戰：您的資料既不是固定格式也不是 CSV 檔案格式。
讓我們天真地決議原始日志行（縮放時可能效率不高）：
raw = frame.pop("raw")
frame["timestamp"] = raw.apply(lambda x: pd.to_datetime(" ".join(x.split(" ")[:4])))
frame["type"] = raw.apply(lambda x: x.split(" ")[4].replace(":", ""))
frame["message"] = raw.apply(lambda x: " ".join(x.split(" ")[5:]))
frame = frame.set_index("timestamp")
設定好框架后，每季度編制索引就非常簡單：
t0 = pd.Timestamp.now().round("1D")
q1 = t0 - pd.offsets.QuarterBegin(n=1)
q2 = t0 pd.offsets.QuarterEnd(n=0)
frame.loc[q1:q2,:]
回傳預期行：
type message
timestamp
2021-09-22 09:35:54 Withdrawn RM500
2021-09-22 09:35:54 Withdrawn RM500
2021-09-22 09:35:54 Withdrawn RM500
2021-10-22 09:35:54 Withdrawn RM500
2021-10-22 09:35:54 Withdrawn RM500
2021-11-22 09:35:54 Withdrawn RM500
2021-11-22 09:35:54 Withdrawn RM500
2021-12-22 09:35:54 Withdrawn RM500
2021-12-22 09:35:54 Withdrawn RM500
如果您必須決議大量日志，那么您可能需要提高這個簡單解決方案的性能。無論如何，將日志格式更改為眾所周知的 CSV 或 FWF 格式是一個好的開始。
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