Python高效人员日程安排：基于规则的分配策略
本文演示如何使用Python代码，根据预设规则高效分配人员到每日任务中，实现类似日程安排的功能。 代码利用预定义的rules变量（包含分配规则）和users变量（包含人员信息）, 生成一个包含日期、星期几及分配人员的列表。
首先，代码处理rules变量中以字符串形式表示的用户ID和星期几，将其转换为易于处理的列表。 同时，创建一个用户ID到用户名称的映射字典user_map，方便后续查找。
接下来，代码遍历指定月份（例如2022年7月）的每一天。对于每一天，代码获取星期几，并遍历rules中的每条规则。如果该天的星期几与规则中的weekday字段匹配，则根据users字段选择对应的人员。 巧妙地运用模运算符%实现人员的循环分配，保证人员分配的均匀性。
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最后，代码将日期、星期几和分配的人员信息添加到结果列表result中。 代码使用datetime和timedelta模块处理日期和时间，并用strftime方法格式化日期输出。
代码的核心在于规则匹配和人员循环分配的逻辑。通过遍历日期和规则，结合模运算符，代码能够有效地根据预定义规则分配人员。 添加新规则只需修改rules变量即可，代码会自动根据新规则进行匹配和分配。 代码具有良好的可扩展性，可以轻松处理更多规则和更长时间段的数据。 需要注意的是，代码假设规则中的用户ID与users列表中的ID一一对应。
以下为实现该功能的Python代码片段（完整代码略长，此处只展示核心逻辑）：
from datetime import datetime, timedelta
# ... (rules and users variables as defined in the original input) ...
# 创建用户ID到名称的映射
user_map = {user['id']: user['name'] for user in users}
# 开始日期
start_date = datetime(2022, 7, 1)
# 结束日期
end_date = datetime(2022, 7, 31)
# 结果列表
result = []
# 遍历日期范围
current_date = start_date
while current_date <= end_date:
weekday = current_date.weekday() # 获取星期几 (0-6, 0为周一)
assigned_user = None
for rule in rules:
weekdays = [int(w) for w in rule['weekday'].split(',')]
users_ids = [int(u) for u in rule['users'].split(',')]
if weekday in weekdays:
user_index = weekday % len(users_ids) #循环分配用户
assigned_user = user_map[users_ids[user_index]]
break #找到匹配规则后退出内循环
result.append({
'date': current_date.strftime('%Y-%m-%d'),
'weekday': current_date.strftime('%A'),
'assigned_user': assigned_user
})
current_date += timedelta(days=1)
# ... (rest of the code to print or further process the result) ...
这段代码展示了核心逻辑：日期遍历、规则匹配、人员分配和结果存储。 完整的代码需要包含必要的错误处理和结果输出部分。
