回答編集履歴
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別アプローチの追記
test
CHANGED
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@@ -1,3 +1,48 @@
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作業時間が異常に長くて分単位で列挙が現実的できない場合、開始・終了のイベントを管理するアプローチの方が良いと思います。
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現在の状態(status)を0で初期化して、開始・終了のイベントごとに以下のように処理します。
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- 作業開始で+1, 作業終了で-1
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- 休憩開始で-1, 休憩終了で+1
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- 停止時間開始で-1, 停止時間終了で+1
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「時刻で昇順、開始と終了が同時刻の場合は右端を含めないように終了を先に」なるようにソートして順番に処理します。
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欲しいのはstatusが1→0の区間だと思うので、以下のログだと以下の部分を抜き出せばOKです。
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- 2022-11-10 10:30:00 → 2022-11-10 12:00:00
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- 2022-11-10 12:45:00 → 2022-11-10 14:30:00
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- 2022-11-10 15:30:00 → 2022-11-10 16:00:00
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```python
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events = []
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events.append((workstart, 'start', 1))
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events.append((workend, 'end', -1))
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for s in stop:
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events.append((s['start'], 'start', -1))
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events.append((s['end'], 'end', 1))
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for r in rest_datetime:
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events.append((r['start'], 'start', -1))
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events.append((r['end'], 'end', 1))
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status = 0
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for dt, _, v in sorted(events):
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status += v
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print(dt, status)
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# 2022-11-10 08:00:00 -1
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# 2022-11-10 10:00:00 -2
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# 2022-11-10 10:00:00 -1
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# 2022-11-10 10:10:00 0
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# 2022-11-10 10:30:00 1
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# 2022-11-10 12:00:00 0
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# 2022-11-10 12:45:00 1
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# 2022-11-10 14:30:00 0
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# 2022-11-10 15:00:00 -1
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# 2022-11-10 15:10:00 0
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# 2022-11-10 15:30:00 1
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# 2022-11-10 16:00:00 0
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```
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以下は以前の回答
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「作業時間」とか「休憩時間」と書いてあるので、人間が作業しているデータを扱っているのだと思います。だとすれば作業時間はせいぜい丸1日くらいで、分単位で列挙しても24x60=1,440通りにしかなりません。これくらいであれば、作業時間・停止時間・休憩時間 全てを分単位で列挙して計算するのが簡単だと思います。
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set型のデータに 作業時間・停止時間・休憩時間 をそれぞれ記録して引き算すれば、作業時間に含まれる要素のうち、停止時間・休憩時間に含まれない要素を計算できます。
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