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文章导读

Python怎样处理日期时间?datetime模块技巧


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站长 2025年8月6日 10

python处理日期时间的核心是datetime模块,1. 使用datetime.datetime.now()获取当前本地时间,datetime.date.today()获取当前日期;2. 通过strptime()将格式匹配的字符串解析为datetime对象,fromtimestamp()将时间戳转为datetime;3. 利用timedelta进行日期加减计算,并支持两个datetime对象相减得到时间差;4. 区分naive(无时区)和aware(有时区)对象,推荐使用timezone.utc处理utc时间,并通过astimezone()实现时区转换,复杂时区建议用zoneinfo或pytz库;所有内部存储应采用utc时间,展示时再转为本地时区,以确保准确性。

Python怎样处理日期时间?datetime模块技巧

Python处理日期时间,核心就是利用内置的

datetime

模块。它提供了一套非常完整且强大的工具集,能让你轻松地创建、操作、格式化和解析日期与时间,无论是精确到微秒的本地时间,还是复杂的跨时区转换,都能找到对应的解决方案。

解决方案

要说Python里玩转日期时间,

datetime

模块绝对是绕不开的基石。它不像一些语言那样,把日期和时间分得太开,而是很优雅地把它们融合在一起,形成了一个个易于操作的对象。

通常,你会用到这几个核心类:

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

  • datetime.datetime

    : 最常用的,包含了日期和时间信息。

  • datetime.date

    : 只有日期(年、月、日)。

  • datetime.time

    : 只有时间(时、分、秒、微秒)。

  • datetime.timedelta

    : 表示两个日期或时间点之间的时间差,用于日期时间计算。

  • datetime.timezone

    : 用于处理时区信息,尤其是在Python 3.2+版本中,提供了一个更原生的时区处理方式。

实际操作中,获取当前时间是起点:

import datetime  # 获取当前日期和时间 now = datetime.datetime.now() print(f"当前日期时间: {now}")  # 获取当前日期 today = datetime.date.today() print(f"今天日期: {today}")  # 创建一个特定的日期时间 specific_dt = datetime.datetime(2023, 10, 27, 14, 30, 0) print(f"特定日期时间: {specific_dt}")  # 格式化输出:将datetime对象转成字符串 formatted_dt = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") print(f"格式化输出: {formatted_dt}")  # 从字符串解析:将字符串转成datetime对象 dt_string = "2024-01-01 10:00:00" parsed_dt = datetime.datetime.strptime(dt_string, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") print(f"解析后的日期时间: {parsed_dt}")  # 日期时间计算:使用timedelta one_day_later = now + datetime.timedelta(days=1) print(f"明天: {one_day_later}")  five_hours_ago = now - datetime.timedelta(hours=5) print(f"五小时前: {five_hours_ago}")

这些基础操作构成了我们日常处理日期时间的主体。理解了它们,基本上就能应对大部分场景了。

日期时间对象创建与转换:如何从字符串、时间戳构建datetime?

在实际开发里,我们很少能直接拿到一个

datetime

对象,更多时候数据是以字符串或者时间戳的形式存在。这就引出了

strptime()

fromtimestamp()

这两个非常实用的方法。

strptime()

,顾名思思义,“string parse time”,就是把字符串解析成时间。这里最关键的是格式化字符串,它就像一个秘密口令,告诉Python你的日期字符串长什么样。比如

"%Y-%m-%d %H:%M:%S"

,就是指年-月-日 时:分:秒。如果你的字符串格式和这个口令对不上,那就会直接报错,这是新手常遇到的坑。比如,如果你字符串里是

2023/10/27

,但你用了

%Y-%m-%d

,那肯定不行。

import datetime  # 从字符串创建 datetime 对象 date_str_1 = "2023-10-27 15:30:00" dt_obj_1 = datetime.datetime.strptime(date_str_1, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") print(f"从'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'解析: {dt_obj_1}")  date_str_2 = "Oct 27, 2023, 3:30 PM" # 注意这里格式代码的变化,需要对应英文缩写和PM/AM dt_obj_2 = datetime.datetime.strptime(date_str_2, "%b %d, %Y, %I:%M %p") print(f"从'Mon DD, YYYY, HH:MM PM/AM'解析: {dt_obj_2}")  # 常见错误:格式不匹配 try:     datetime.datetime.strptime("2023/10/27", "%Y-%m-%d") except ValueError as e:     print(f"解析错误示例: {e}") # 会报错:time data '2023/10/27' does not match format '%Y-%m-%d'  # 从时间戳创建 datetime 对象 # 时间戳通常是自1970年1月1日UTC午夜(Unix纪元)以来的秒数 timestamp_seconds = 1678886400 # 2023-03-15 00:00:00 UTC dt_from_ts = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp_seconds) print(f"从本地时间戳解析: {dt_from_ts}")  # 如果是UTC时间戳,可以使用utcfromtimestamp (Python 3.3+ 推荐 timezone.utc) dt_from_utc_ts = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp_seconds, tz=datetime.timezone.utc) print(f"从UTC时间戳解析: {dt_from_utc_ts}")  # 获取时间戳 current_dt = datetime.datetime.now() current_timestamp = current_dt.timestamp() print(f"当前时间的时间戳: {current_timestamp}")

理解这些格式代码是关键,它们决定了你能不能正确地把字符串“翻译”成Python能理解的日期时间对象。

日期时间计算与比较:timedelta的魔法与实用场景

datetime

对象之所以强大,很大一部分原因在于它能进行直观的日期时间计算。这里的主角就是

timedelta

。你可以把它想象成一个“时间段”或者“时间差”,比如“3天”、“5小时”、“1周零2天”。

有了

timedelta

,你就可以对

datetime

对象进行加减运算,轻松实现“明天是哪天”、“上周二是什么时候”、“某个事件发生后30分钟”这类需求。

import datetime  # 创建一个timedelta对象 # 可以指定天、秒、微秒、毫秒、分、时、周 one_day = datetime.timedelta(days=1) three_hours = datetime.timedelta(hours=3) half_minute = datetime.timedelta(seconds=30) two_weeks_and_a_day = datetime.timedelta(weeks=2, days=1)  now = datetime.datetime.now() print(f"当前时间: {now}")  # 加法运算 tomorrow = now + one_day print(f"明天: {tomorrow}")  future_time = now + three_hours + half_minute print(f"未来时间: {future_time}")  # 减法运算 yesterday = now - one_day print(f"昨天: {yesterday}")  past_time = now - two_weeks_and_a_day print(f"两周一天前: {past_time}")  # 计算两个datetime对象之间的时间差,结果是timedelta event_start = datetime.datetime(2023, 10, 20, 9, 0, 0) event_end = datetime.datetime(2023, 10, 27, 17, 0, 0) duration = event_end - event_start print(f"事件持续时间: {duration}") print(f"事件持续天数: {duration.days}天") print(f"事件持续总秒数: {duration.total_seconds()}秒")  # 日期时间比较 dt1 = datetime.datetime(2023, 1, 1) dt2 = datetime.datetime(2023, 1, 2) dt3 = datetime.datetime(2023, 1, 1)  print(f"dt1 < dt2: {dt1 < dt2}") # True print(f"dt1 == dt3: {dt1 == dt3}") # True print(f"dt2 > dt1: {dt2 > dt1}") # True  # 实用场景:计算年龄 birth_date = datetime.date(1990, 5, 15) today_date = datetime.date.today() age_delta = today_date - birth_date age_years = age_delta.days // 365 # 简单粗暴的年龄计算,不考虑闰年 print(f"年龄(约): {age_years}岁")  # 实用场景:任务截止日期提醒 task_deadline = datetime.datetime(2024, 1, 1, 23, 59, 59) time_left = task_deadline - now if time_left.total_seconds() > 0:     print(f"距离任务截止还有: {time_left.days}天 {time_left.seconds // 3600}小时") else:     print("任务已过期!")
timedelta

的灵活组合,让日期时间的操作变得非常直观和强大。这是我个人觉得

datetime

模块里最“解压”的功能之一,因为它把很多原本需要手动计算的逻辑,都封装得很好。

时区处理:理解本地时间、UTC与时区转换的挑战

时区,这玩意儿在处理全球化应用时,简直是个噩梦。Python的

datetime

模块虽然提供了时区处理的能力,但它本身对于时区数据库的支持是有限的。你可能会听到“naive”和“aware”两种

datetime

对象:

  • Naive (天真/无知) datetime: 没有关联任何时区信息。当你直接
    datetime.datetime.now()

    时,得到的就是一个naive对象,它代表的是你系统当前设置的时区时间,但它不知道自己是什么时区。

  • Aware (有意识) datetime: 包含时区信息。它知道自己属于哪个时区,因此可以进行正确的时区转换。

处理时区,最推荐的做法是:所有内部存储和计算都使用UTC时间。只有在需要向用户展示或者与外部系统交互时,才转换为特定的本地时区。

datetime

模块提供了一个

timezone

类来表示固定偏移量的时区(比如UTC+8),但对于复杂的、包含夏令时规则的时区(如“America/New_York”),你需要借助第三方库,比如

pytz

或者Python 3.9+自带的

zoneinfo

模块。

import datetime  # 1. Naive datetime (默认是本地时间,但不知道自己是哪个时区) naive_dt = datetime.datetime.now() print(f"Naive datetime: {naive_dt} (没有时区信息)")  # 2. Aware datetime with fixed offset (比如UTC) utc_now = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc) print(f"Aware datetime (UTC): {utc_now} (有UTC时区信息)")  # 创建一个表示东八区的时区对象 # datetime.timedelta(hours=8) 表示 UTC+8 beijing_tz = datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=8), name='Asia/Shanghai') london_tz = datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=0), name='Europe/London') # 简化,实际伦敦有夏令时  # 3. 将Naive datetime 转换为 Aware datetime (假定它是某个时区的时间) # 假设 naive_dt 就是北京时间 beijing_dt = naive_dt.replace(tzinfo=beijing_tz) print(f"Naive转Aware (北京时间): {beijing_dt}")  # 4. 时区转换:使用 .astimezone() # 将北京时间转换为伦敦时间 london_dt = beijing_dt.astimezone(london_tz) print(f"北京时间转伦敦时间: {london_dt}")  # 将北京时间转换为UTC时间 beijing_to_utc = beijing_dt.astimezone(datetime.timezone.utc) print(f"北京时间转UTC: {beijing_to_utc}")  # 5. 从UTC时间创建Aware datetime并转换为本地时区(系统时区) # 这通常是推荐的做法:内部用UTC,显示时转本地 utc_specific_dt = datetime.datetime(2023, 10, 27, 10, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc) print(f"UTC特定时间: {utc_specific_dt}")  # 转换为本地系统时区 local_specific_dt = utc_specific_dt.astimezone() # 不传入参数默认转为本地系统时区 print(f"UTC转本地系统时间: {local_specific_dt}")  # 注意:datetime.timezone 只能处理固定偏移量,对于夏令时等复杂规则, # 建议使用第三方库如 'pytz' 或 Python 3.9+ 的 'zoneinfo'。 # 例如,使用 zoneinfo (Python 3.9+) # from zoneinfo import ZoneInfo # ny_tz = ZoneInfo("America/New_York") # ny_time = utc_specific_dt.astimezone(ny_tz) # print(f"UTC转纽约时间 (使用zoneinfo): {ny_time}")

时区处理确实是日期时间操作中比较复杂的一部分,因为它涉及到地理、政治、以及时间调整的规则。我的建议是,如果你的应用需要处理全球用户,那么从一开始就应该把时区问题考虑进去,并坚持使用UTC作为内部标准。这能省掉很多后续的麻烦。



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