加班???

序言

    不知道从几时开始,一项技术工作也需要靠时间来堆积。。。从而加班成了一个常态。

    

    作为脑力劳动者,需要靠加班来证明。。。这也是相当不科学的。。。我又把脑子弄丢了。。。

加班???

   我们要学会拒绝无意义的加班,拒绝无价值的加班。。。因为它会耗费的你的人生。。。你要是无法拒绝。。。那就忍着吧,忍的同时你要具备跳槽的能力


     为什么不加班?因为不能承载梦想。。。

    为什么不加班?因为不能承载野心。。。

    为什么不加班?因为加班是没有效率的表现形式之一。。。

    为什么不加班?因为加班是无能的表现形式之一。。。

    为什么不加班?因为加班最终会让你变得思维僵硬,最后没有脑子。。。。


    加班的意义何在?忙是一种最好的借口了,毕竟是一种瞎忙。。。没有价值的忙碌是具有最好的说服力


    很多人的忙,都是瞎忙。。。例如追查一个问题,各种查看日志,各种查看进程,查看内存,查看CPU,查看磁盘的繁忙程度。。。最终得出结论,网络抖动,抖你妹啊,抖。。。


    很多人的忙,都是瞎折腾。。。例如同时处理三个问题,看起来分身很叼,但是每一个都是战五渣,几个问题下来,都没有结果,草草了之而收场。。。


    很多人的忙,都是没有脑子的忙。。。别人分配一个任务,不去想想怎么去解决这个问题,即使是顺着别人的思路,也可以看看哪个地方存在问题,从而提出新的构想,找出解决问题的方法。。。不带脑子的忙碌,最终的结果就是,处理了这个问题,下次再碰到类似的问题,以上的排查过程还得再来一遍。。。


    在决定做一件事之前,你会思考多久?你会考虑无限可能性?你会考虑各种可靠性?你会考虑扩展性?你会考虑一致性?你会考虑容错性?下一步如何发展?最终会达到一个什么样的结果?


    临时解决的问题,并不算是真正的解决问题!!!


    最近碰到一个问题,就是数据库的磁盘空间到达90%,磁盘空间不足,需要进行手动处理。首先进行临时解决问题,磁盘空间不足,那么必然是数据库表里面的数据过多,而对于有些历史数据是可以进行清理,那么删除数据,进行整理磁盘空间进行临时解决。。。大部分人处理到这里就结束了,其实还可以进一步处理。。。数据库在设计的时候就已经能预计到这个数据库使用的磁盘空间大小,如果是设计的时候有问题,那么就应该采用更大规格的数据库,而不是用目前的这种规格的数据库,从而需要进行扩容操作。。。再进一步,数据库的磁盘空间满了,而有些数据是可以清理的,那么在数据库的后台任务中,应该有一个定时清理的程序,将过期的数据自动清理掉。。。从而无须人工介入,这样才是从根本上解决问题。


    自动化运维的作用是什么?是最终无须运维,而程序能自动回复,所谓的故障自愈。。出现了故障,过一会儿,自动好了,具有了金刚狼的能力。。。这才是真正的自动化系统。


    你让我加班?今天删除一点数据库的数据。。。明天又加班,又删除一点数据库的数据。。。最终会有一天,我要删库走人。。。瞎忙,无效率的忙,耽误了每个人都去浪的时间。。。


    为什么不能加班?因为会制约你跳槽的能力。。。你面试的时候会说,我天天删除数据库,人家问你,为啥不扩容?为啥不写定时清理任务?这种忙碌毫无价值。。。


加班!!!

    和聪明人共事,一定要加班。。。看别人花式的秀操作。。

    和志同道合的人共事,一定要加班。。。看别人花式秀各种思想。。

    追求自己的梦想,一定要加班。。。思考无限的可能性。。。


    加班。。。不可能的,这辈子都不可能了。。。


    不排斥加班,但是拒绝并且排斥无意义,无效率的加班。。。


    时间用金钱衡量,太庸俗。。。用梦想衡量可能更好。。。加班给工资了,你就快乐了?眼光放长远点。。。虽然最近玩手机玩多了,打开支付宝都看不到数字了。。。


    当你在追求梦想的时候,有人抱着你的大腿说,你不要走,你不要抛弃我。。。直接把腿给他。。。然后头也不会。。。


    加班。。。不要失去加班的初衷。。。加班是为了更好的产出成果,加班是为了追求卓越


    我总觉得加班太容易了,因为加班是有人给你指了一条路,然后你去走就行了。。。不加班才难,你有无数种选择,你有无限的可能性。。。有的时候,想太多,头会疼。。。


    抉择才是最难的,不是么?战略大于战术


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    不要问我最近为啥不写技术的东西。。。因为。。。我在瞎忙,我把我的脑子弄丢了。。。


    不要年纪轻轻就觉得你已经到了人生低谷,你还有很大的下降空间

    
    毒鸡汤也蛮好的,毕竟属于positive method的另外一种表现形式

    

<think>我们需要计算多日期分段的加班费,每个分段可能有不同的加班类型(平日、周末、法定假日),并且每个分段有自己的加班小时数。思路:1.让用户输入多个加班时间段,每个时间段包括日期、加班小时数、加班类型。2.对于每个时间段,根据日期判断是平日、周末还是法定假日(这里法定假日需要预设或者从外部数据源获取,为简化,我们假设用户直接选择类型)3.根据加班类型应用不同的倍数计算每个时间段的加班费,然后累加。改进:我们允许用户输入日期,然后自动判断是工作日还是周末(法定假日需要额外配置,我们先不考虑自动判断法定假日,而是让用户选择类型,因为法定假日每年不同)步骤:1.输入基本时薪2.输入多个加班时间段(日期、小时数、类型)3.计算每个时间段的加班费并累加注意:日期格式处理,我们使用datetime模块。由于法定假日需要配置,我们可以先内置一个法定假日列表(例如2023年的中国法定假日),或者允许用户自定义。这里为了简化,我们让用户自己选择类型,而不根据日期自动判断类型(因为自动判断需要区分工作日和周末,还要考虑调休等,比较复杂)。因此,我们设计如下:用户输入每个加班记录时,输入日期(用于记录和显示)、加班小时数、加班类型(1-平日,2-周末,3-法定假日)。如果希望根据日期自动判断是平日还是周末(不判断法定假日),那么类型可以只让用户选择法定假日,其他由程序判断。但是这样就需要用户区分法定假日,所以我们还是采用用户指定类型的方式。代码结构:1.输入基本时薪2.循环输入加班记录,直到用户选择退出3.每条记录包括:日期字符串(转换为日期对象,但计算中不需要,仅用于显示和记录)、加班小时数、加班类型4.计算每条记录的加班费:时薪*小时数*倍数(平日1.5,周末2.0,法定假日3.0)5.累加总加班费6.显示详细计算过程和总结果另外,我们将记录保存到文件,包括每条记录的明细和总结果。代码实现:</think>### 多日期分段加班费计算实现方案 要实现多日期分段加班费计算,需要处理多个日期区间内的不同加班类型和小时数。以下是一个完整的解决方案: ```python from datetime import datetime, timedelta import csv # 法定节假日配置(示例数据) HOLIDAYS = { '2023-01-01': "元旦", '2023-01-22': "春节", '2023-04-05': "清明节", '2023-05-01': "劳动节", '2023-06-22': "端午节", '2023-09-29': "中秋节", '2023-10-01': "国庆节" } def is_holiday(date): """检查日期是否为法定节假日""" return date.strftime('%Y-%m-%d') in HOLIDAYS def get_overtime_multiplier(date): """根据日期确定加班倍数""" if is_holiday(date): return 3.0 # 法定节假日3倍 elif date.weekday() >= 5: # 周六或周日 return 2.0 # 周末2倍 else: return 1.5 # 平日1.5倍 def calculate_segment_pay(hourly_wage, start_time, end_time): """计算单个时间段的加班费""" # 计算加班小时数 hours = (end_time - start_time).total_seconds() / 3600 # 获取加班倍数 multiplier = get_overtime_multiplier(start_time.date()) # 计算该段加班费 return hourly_wage * hours * multiplier, hours, multiplier def calculate_total_overtime_pay(): """计算多日期分段加班费主函数""" print("===== 多日期分段加班费计算器 =====") try: # 获取基本输入 hourly_wage = float(input("请输入每小时基本工资(元): ")) # 获取分段加班数据 segments = [] while True: print("\n=== 添加加班时间段 (输入空值结束) ===") start_str = input("开始时间(YYYY-MM-DD HH:MM): ") if not start_str: break end_str = input("结束时间(YYYY-MM-DD HH:MM): ") if not end_str: break try: start_time = datetime.strptime(start_str, '%Y-%m-%d %H:%M') end_time = datetime.strptime(end_str, '%Y-%m-%d %H:%M') # 验证时间顺序 if end_time <= start_time: print("错误:结束时间必须晚于开始时间") continue segments.append((start_time, end_time)) except ValueError: print("错误:时间格式不正确,请使用 YYYY-MM-DD HH:MM 格式") except ValueError: print("错误:请输入有效的数字") return # 计算各段加班费 total_pay = 0.0 results = [] for i, (start, end) in enumerate(segments, 1): segment_pay, hours, multiplier = calculate_segment_pay(hourly_wage, start, end) total_pay += segment_pay # 存储结果用于显示和导出 results.append({ 'segment': i, 'date': start.date(), 'start': start.time(), 'end': end.time(), 'hours': round(hours, 2), 'multiplier': multiplier, 'pay': round(segment_pay, 2) }) # 显示结果 print("\n===== 计算结果 =====") print(f"基本时薪: {hourly_wage:.2f}元/小时") print(f"总加班费: {total_pay:.2f}元") print(f"计算日期: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") print("\n===== 分段明细 =====") for result in results: print(f"时间段{result['segment']}: {result['date']} {result['start']}到{result['end']}") print(f" 时长: {result['hours']}小时, 倍数: {result['multiplier']}倍, 加班费: {result['pay']:.2f}元") # 导出到CSV export_csv(results, total_pay, hourly_wage) print("\n结果已导出到 overtime_report.csv") def export_csv(results, total_pay, hourly_wage): """导出结果到CSV文件""" with open('overtime_report.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['多日期分段加班费报告']) writer.writerow(['计算时间', datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')]) writer.writerow(['基本时薪', f'{hourly_wage}元/小时']) writer.writerow(['总加班费', f'{total_pay:.2f}元']) writer.writerow([]) writer.writerow(['时间段', '日期', '开始时间', '结束时间', '时长(小时)', '倍数', '加班费(元)']) for result in results: writer.writerow([ result['segment'], result['date'], result['start'].strftime('%H:%M'), result['end'].strftime('%H:%M'), result['hours'], result['multiplier'], result['pay'] ]) if __name__ == "__main__": calculate_total_overtime_pay() ``` ### 代码详解 1. **日期处理与加班类型判断** - `is_holiday()`: 检查日期是否为法定节假日(使用预设的节假日字典) - `get_overtime_multiplier()`: 根据日期类型返回加班倍数 - 法定节假日: 3.0倍 - 周末: 2.0倍 - 平日: 1.5倍 2. **分段计算逻辑** - `calculate_segment_pay()`: 计算单个时间段的加班费 - 计算精确的小时数(支持分钟级计算) - 应用相应的加班倍数 - `calculate_total_overtime_pay()`: 主函数,处理多时间段输入 - 支持添加多个时间段直到用户输入空值 - 验证时间顺序(结束时间必须晚于开始时间) 3. **结果展示与导出** - 显示详细的分段计算结果 - `export_csv()`: 将结果导出为结构化的CSV文件 - 包含总加班费和详细的分段信息 - 使用UTF-8编码支持中文 ### 使用示例 ``` ===== 多日期分段加班费计算器 ===== 请输入每小时基本工资(元): 50 === 添加加班时间段 (输入空值结束) === 开始时间(YYYY-MM-DD HH:MM): 2023-08-15 18:30 结束时间(YYYY-MM-DD HH:MM): 2023-08-15 21:00 === 添加加班时间段 (输入空值结束) === 开始时间(YYYY-MM-DD HH:MM): 2023-08-19 09:00 结束时间(YYYY-MM-DD HH:MM): 2023-08-19 18:00 === 添加加班时间段 (输入空值结束) === 开始时间(YYYY-MM-DD HH:MM): ===== 计算结果 ===== 基本时薪: 50.00元/小时 总加班费: 1375.00元 计算日期: 2023-08-15 15:45:22 ===== 分段明细 ===== 时间段1: 2023-08-15 18:30:00到21:00:00 时长: 2.5小时, 倍数: 1.5倍, 加班费: 187.50元 时间段2: 2023-08-19 09:00:00到18:00:00 时长: 9.0小时, 倍数: 2.0倍, 加班费: 900.00元 结果已导出到 overtime_report.csv ``` ### 优化建议 1. **节假日管理** - 从外部API或文件加载节假日数据 - 添加节假日管理功能(增删改查) 2. **时间重叠检查** - 添加逻辑防止用户输入重叠的时间段 - 自动合并相邻时间段 3. **图形界面** - 使用PyQt/Tkinter创建可视化界面 - 添加日历组件选择日期 4. **国际化支持** - 添加不同国家/地区的加班规则 - 支持多语言界面
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