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datetime模块datetime 是 Python 中处理日期的标准模块，它提供了 4 种对日期和时间进行处理的类：datetime、date、time 和 timedelta。
datetime类class datetime(date):
def __init__(self, year, month, day, hour, minute, second, microsecond, tzinfo)
pass
def now(cls, tz=None):
pass
def timestamp(self):
pass
def fromtimestamp(cls, t, tz=None):
pass
def date(self):
pass
def time(self):
pass
def year(self):
pass
def month(self):
pass
def day(self):
pass
def hour(self):
pass
def minute(self):
pass
def second(self):
pass
def isoweekday(self):
pass
def strftime(self, fmt):
pass
def combine(cls, date, time, tzinfo=True):
pass
datetime.now(tz=None) 获取当前的日期时间，输出顺序为：年、月、日、时、分、秒、微秒。
datetime.timestamp() 获取以 1970年1月1日为起点记录的秒数。
datetime.fromtimestamp(tz=None) 使用 unixtimestamp 创建一个 datetime。
【例】如何创建一个 datetime 对象？ import datetime
dt = datetime.datetime(year=2020, month=6, day=25, hour=11, minute=23, second=59)
print(dt) # 2020-06-25 11:23:59
print(dt.timestamp()) # 1593055439.0
dt = datetime.datetime.fromtimestamp(1593055439.0)
print(dt) # 2020-06-25 11:23:59
print(type(dt)) # <class 'datetime.datetime'>
dt = datetime.datetime.now()
print(dt) # 2020-06-25 11:11:03.877853
print(type(dt)) # <class 'datetime.datetime'>
 【例】如何将 datetime 对象转换为任何格式的日期？ import datetime
dt = datetime.datetime(year=2020, month=6, day=25, hour=11, minute=51, second=49)
s = dt.strftime("'%Y/%m/%d %H:%M:%S")
print(s) # '2020/06/25 11:51:49
s = dt.strftime('%d %B, %Y, %A')
print(s) # 25 June, 2020, Thursday
【练习】如何将给定日期转换为 "mmm-dd, YYYY" 的格式？ # 输入
d1 = datetime.date('2010-09-28')
# 输出
'Sep-28,2010'
【参考答案】 import datetime
d1 = datetime.date(2010, 9, 28)
print(d1.strftime('%b-%d,%Y'))
# Sep-28,2010
【例】datetime 对象包含很多与日期时间相关的实用功能。 import datetime
dt = datetime.datetime(year=2020, month=6, day=25, hour=11, minute=51, second=49)
print(dt.date()) # 2020-06-25
print(type(dt.date())) # <class 'datetime.date'>
print(dt.time()) # 11:51:49
print(type(dt.time())) # <class 'datetime.time'>
print(dt.year) # 2020
print(dt.month) # 6
print(dt.day) # 25
print(dt.hour) # 11
print(dt.minute) # 51
print(dt.second) # 49
print(dt.isoweekday()) # 4
在处理含有字符串日期的数据集或表格时，我们需要一种自动解析字符串的方法，无论它是什么格式的，都可以将其转化为 datetime 对象。这时，就要使用到 dateutil 中的 parser 模块。 【例】如何在 python 中将字符串解析为 datetime对象？ from dateutil import parser
s = '2020-06-25'
dt = parser.parse(s)
print(dt) # 2020-06-25 00:00:00
print(type(dt)) # <class 'datetime.datetime'>
s = 'March 31, 2010, 10:51pm'
dt = parser.parse(s)
print(dt) # 2010-03-31 22:51:00
print(type(dt)) # <class 'datetime.datetime'>
【练习】如何将字符串日期解析为 datetime 对象？ # 输入
s1 = "2010 Jan 1"
s2 = '31-1-2000'
s3 = 'October10, 1996, 10:40pm'
# 输出
2010-01-01 00:00:00
2000-01-31 00:00:00
2019-10-10 22:40:00
【参考答案】 from dateutil import parser
s1 = "2010 Jan 1"
s2 = '31-1-2000'
s3 = 'October10, 1996, 10:40pm'
dt1 = parser.parse(s1)
dt2 = parser.parse(s2)
dt3 = parser.parse(s3)
print(dt1) # 2010-01-01 00:00:00
print(dt2) # 2000-01-31 00:00:00
print(dt3) # 1996-10-10 22:40:00
【练习】计算以下列表中连续的天数。 # 输入
['Oct, 2, 1869', 'Oct, 10, 1869', 'Oct, 15, 1869', 'Oct, 20, 1869','Oct, 23, 1869']
# 输出
[8, 5, 5, 3]
【参考答案】 import numpy as np
from dateutil import parser
dateString = ['Oct, 2, 1869', 'Oct, 10, 1869', 'Oct, 15, 1869', 'Oct, 20, 1869', 'Oct, 23, 1869']
dates = [parser.parse(i) for i in dateString]
td = np.diff(dates)
print(td)
# [datetime.timedelta(days=8) datetime.timedelta(days=5)
# datetime.timedelta(days=5) datetime.timedelta(days=3)]
d = [i.days for i in td]
print(d) # [8, 5, 5, 3]
date类class date:
def __init__(self, year, month, day):
pass
def today(cls):
pass
【例】如何在 Python 中获取当前日期和时间？ import datetime
d = datetime.date(2020, 6, 25)
print(d) # 2020-06-25
print(type(d)) # <class 'datetime.date'>
d = datetime.date.today()
print(d) # 2020-06-25
print(type(d)) # <class 'datetime.date'>
【练习】如何统计两个日期之间有多少个星期六？ # 输入
d1 = datetime.date(1869, 1, 2)
d2 = datetime.date(1869, 10, 2)
# 输出
40
【参考答案】 import datetime
d1 = datetime.date(1869, 1, 2)
d2 = datetime.date(1869, 10, 2)
dt = (d2 - d1).days
print(dt)
print(d1.isoweekday()) # 6
print(dt // 7 + 1) # 40
time类class time:
def __init__(self, hour, minute, second, microsecond, tzinfo):
pass
【例】如何使用 datetime.time() 类？ import datetime
t = datetime.time(12, 9, 23, 12980)
print(t) # 12:09:23.012980
print(type(t)) # <class 'datetime.time'>
注意： 【练习】如何将给定日期转换为当天开始的时间？ # 输入
import datetime
date = datetime.date(2019, 10, 2)
# 输出
2019-10-02 00:00:00
【参考答案】 import datetime
date = datetime.date(2019, 10, 2)
dt = datetime.datetime(date.year, date.month, date.day)
print(dt) # 2019-10-02 00:00:00
dt = datetime.datetime.combine(date, datetime.time.min)
print(dt) # 2019-10-02 00:00:00
timedelta类timedelta 表示具体时间实例中的一段时间。你可以把它们简单想象成两个日期或时间之间的间隔。
它常常被用来从 datetime 对象中添加或移除一段特定的时间。 class timedelta(SupportsAbs[timedelta]):
def __init__(self, days, seconds, microseconds, milliseconds, minutes, hours, weeks,):
pass
def days(self):
pass
def total_seconds(self):
pass
【例】如何使用 datetime.timedelta() 类？ import datetime
td = datetime.timedelta(days=30)
print(td) # 30 days, 0:00:00
print(type(td)) # <class 'datetime.timedelta'>
print(datetime.date.today()) # 2020-07-01
print(datetime.date.today() + td) # 2020-07-31
dt1 = datetime.datetime(2020, 1, 31, 10, 10, 0)
dt2 = datetime.datetime(2019, 1, 31, 10, 10, 0)
td = dt1 - dt2
print(td) # 365 days, 0:00:00
print(type(td)) # <class 'datetime.timedelta'>
td1 = datetime.timedelta(days=30) # 30 days
td2 = datetime.timedelta(weeks=1) # 1 week
td = td1 - td2
print(td) # 23 days, 0:00:00
print(type(td)) # <class 'datetime.timedelta'>
如果将两个 datetime 对象相减，就会得到表示该时间间隔的 timedelta 对象。 同样地，将两个时间间隔相减，可以得到另一个 timedelta 对象。 【练习】 距离你出生那天过去多少天了？ 距离你今年的下一个生日还有多少天？ 将距离你今年的下一个生日的天数转换为秒数。
# 输入
bday = 'Oct 2, 1969'
【参考答案】 from dateutil import parser
import datetime
bDay = 'Oct 2, 1969'
dt1 = parser.parse(bDay).date()
dt2 = datetime.date.today()
dt3 = datetime.date(dt2.year, dt1.month, dt1.day)
print(dt1) # 1969-10-02
print(dt2) # 2020-07-01
print(dt3) # 2020-10-02
td = dt2 - dt1
print(td.days) # 18535
td = dt3 - dt2
print(td.days) # 93
print(td.days * 24 * 60 * 60) # 8035200
print(td.total_seconds()) # 8035200.0
参考图文
当前活动
我是 终身学习者“老马”，一个长期践行“结伴式学习”理念的 中年大叔。 我崇尚分享，渴望成长，于2010年创立了“LSGO软件技术团队”，并加入了国内著名的开源组织“Datawhale”，也是“Dre@mtech”、“智能机器人研究中心”和“大数据与哲学社会科学实验室”的一员。 愿我们一起学习，一起进步，相互陪伴，共同成长。
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