Python:每日一题 142:算出时间差(以秒计)

【C语言学习笔记】MATH中的常用函数大汇总及应用 MATH中的常用函数大汇总: *开头需引入#include <math.h> 1.绝对值 整数:int x = abs(y); 浮点数:double x = fabs(y); 2.指数和对数 求e的y次幂:double x = exp(y); 求x为底数的y次幂:double n = pow(x,y); 计算x的开平方:double x = sqrt(x); 求logeX:double n = log(x); 求log10X:double n = log10(x); 题目一: 计算两点间的距 阅读详情
给出两个时间算出时间差(以秒计),如果结束时间小于开始时间则结束时间在下一天,开始和结束时间不超过1天。
例如:
start = 17:55:31
stop = 4:21:57

时间差为:37586s


Python源码:

def minus(start, end):
    _start = list(map(int, start.split(':')))
    _end = list(map(int, end.split(':')))
    if _start > _end:
        return minus(start, '24:0:0') + minus('0:0:0', end)
    result = _end[2] - _start[2] + 60 * (_end[1] - _start[1]) + 3600 * (_end[0] - _start[0])
    return result
start = input("start:")
stop = input("stop:")
print(minus(start, stop))

五维坐标系识别技术风口:从伪概念到真落地的判断方法论 技术风口并非玄学预测,而是由技术成熟度、规模化成本、真实痛感、政策基建与用户行为五大可验证维度共同定义的结构性机会。当AI模型在边缘设备实现稳定低延迟推理,当单次AI质检成本低于人工30%,当客户因合规或损失风险主动采购,当红头文件与5G专网覆盖率形成时间差红利,当用户无感迁移至新交互路径——这些信号交汇处,才是真正的落地起点。本文基于工业AI质检、垂直RAG引擎、新能源微电网等实证案例,提供一套不依赖KOL、不采信PPT的交叉验证工具箱,聚焦‘技术拐点’与‘成本临界点’两大热词,助力工程师、创业者与投资人 阅读详情

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