我有一个 Python 程序，它使用来自数据库的历史数据并允许用户选择输入的日期。然而，并非所有可能的日期都可用于数据库，因为这些是财务数据:换句话说，如果用户将插入“02/03/2014”(即星期日)，他将不会在数据库中找到任何记录，因为证券交易所关闭。
这会导致 SQL 问题，当找不到记录时，SQL 语句失败，用户需要调整日期，直到找到现有记录为止。为避免这种情况，我想构建一种算法，该算法能够更改日期输入本身，选择最接近原始输入的日期。例如，如果用户插入“02/03/2014”，则最接近的将是 03/03/2014。
我考虑过这样的事情，其中表 MyData 仅包含日期值(我仍在研究正确的语法，但这只是为了展示这个想法):
con = lite.connect('C:/.../MyDatabase.db')
cur = con.cursor()
cur.execute('SELECT * from MyDates')
rowsD= cur.fetchall()
data = []
for row in rowsD:
data.append(rowsD[row])
>>>data
['01/01/2010', '02/01/2010', .... '31/12/2013']
inputDate = '07/01/2010'
differences = []
for i in range(0, len(data)):
differences.append(abs(data[i] - inputDate))
之后，我在想:
- 从矢量差异中获取最小值:
mV = min(differences) - 获取相应的日期值到列表
data
但是，这在内存方面花费了我两件事:
- 我需要加载所有的数据库，它很大；
- 我必须迭代很多次(一次是构建列表数据，然后是差异列表等)
有没有人有更好的想法来构建这个，或者知道解决这个问题的不同方法？
最佳答案
查询数据库中小于输入日期的日期，并取其中的最大值。这将为您提供最接近的日期。
对称地，您可以查询较大日期中的最小日期以获得最接近的日期。并保留两者中的首选。
这些应该是高效的查询。
SELECT MAX(Date)
FROM MyDates
WHERE Date <= InputDate;
关于python - 确定最接近某个日期输入的日期的算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22246677/