异常教程

Python 日期和时间（长文解析）

更新时间:

💡一则或许对你有用的小广告

欢迎加入小哈的星球 ，你将获得：专属的项目实战 / 1v1 提问 / Java 学习路线 / 学习打卡 / 每月赠书 / 社群讨论

截止目前， 星球 内专栏累计输出 90w+ 字，讲解图 3441+ 张，还在持续爆肝中.. 后续还会上新更多项目，目标是将 Java 领域典型的项目都整一波，如秒杀系统, 在线商城, IM 即时通讯，权限管理，Spring Cloud Alibaba 微服务等等，已有 3100+ 小伙伴加入学习 ，欢迎点击围观

前言

在 Python 开发中，日期和时间的处理是一个高频需求，无论是日志记录、数据分析、任务调度，还是 Web 后端的时间戳操作，都离不开对日期和时间的精准控制。对于编程初学者而言，这一主题可能显得抽象复杂，但通过循序渐进的学习，可以逐步掌握其核心逻辑。本文将从基础模块讲解出发，结合实际案例，帮助读者构建完整的日期和时间处理能力。

Python 中的日期和时间模块概述

核心模块：datetime

Python 内置的 datetime 模块是处理日期和时间的核心工具。它提供了 date、time 和 datetime 三个主要类，分别对应日期、时间点和日期与时间的组合。

  • date 类：表示年月日，例如 date(2023, 10, 1) 对应 2023 年 10 月 1 日。
  • time 类：表示时分秒，例如 time(14, 30, 0) 对应 14 点 30 分 0 秒。
  • datetime 类：结合日期和时间，例如 datetime(2023, 10, 1, 14, 30) 表示具体时刻。

比喻理解：
可以将 date 想象为一本日历，记录某一天；time 是一个时钟，记录某一刻；而 datetime 则是两者结合的“时间旅行者”，精确到某一天的某一刻。

from datetime import date, time, datetime

current_date = date.today()
print("Today's date:", current_date)  # 输出：2023-10-01

current_time = time(hour=14, minute=30)
print("Current time:", current_time)  # 输出：14:30:00

current_datetime = datetime.now()
print("Current datetime:", current_datetime)  # 输出：2023-10-01 14:30:00.123456

时间差与时间间隔：timedelta

datetime 模块还提供了 timedelta 类，用于表示两个时间点的间隔。例如，计算两天后的日期：

from datetime import datetime, timedelta

today = datetime.now()
tomorrow = today + timedelta(days=1)
next_week = today + timedelta(weeks=1)
print("Today:", today)          # 输出：2023-10-01 14:30:00.123456
print("Tomorrow:", tomorrow)    # 输出：2023-10-02 14:30:00.123456
print("Next week:", next_week)  # 输出：2023-10-08 14:30:00.123456

常见操作与案例解析

1. 日期和时间的格式化

在实际开发中，需要将日期对象转换为字符串，或从字符串解析为日期对象。这需要使用 strftime（格式化为字符串）和 strptime（从字符串解析）方法。

格式化代码表

（与前一行空一行）
| 格式符 | 含义 | 示例输出 |
|--------|--------------------------|-------------------|
| %Y | 四位年份 | 2023 |
| %m | 两位月份（01-12） | 10 |
| %d | 两位日期（01-31） | 01 |
| %H | 24小时制小时（00-23） | 14 |
| %M | 分钟（00-59） | 30 |
| %S | 秒（00-60） | 05 |

formatted_date = today.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print("Formatted date:", formatted_date)  # 输出：2023-10-01 14:30:00

date_str = "2023-10-01 14:30:00"
parsed_date = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print("Parsed datetime:", parsed_date)    # 输出：2023-10-01 14:30:00

2. 时区处理：跨越不同时区的挑战

Python 的 datetime 模块默认使用本地时区，但实际项目中（如国际化应用）需要处理不同时区。Python 3.9+ 引入了 zoneinfo 模块，支持更灵活的时区转换。

from datetime import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo

beijing_time = datetime.now(tz=ZoneInfo("Asia/Shanghai"))
newyork_time = beijing_time.astimezone(ZoneInfo("America/New_York"))
print("Beijing:", beijing_time)   # 输出：2023-10-01 14:30:00+08:00
print("New York:", newyork_time)  # 输出：2023-10-01 01:30:00-04:00

注意事项：

  • 在旧版本 Python 中，可使用第三方库 pytz 实现类似功能。
  • 转换时区时，需确保原始时间对象已绑定明确的时区信息。

3. 实用场景：计算年龄与剩余天数

假设需要根据出生日期计算用户年龄，或计算距离某个节日的剩余天数：

def calculate_age(birthdate_str):
    birthdate = datetime.strptime(birthdate_str, "%Y-%m-%d")
    today = datetime.now()
    age = today.year - birthdate.year
    if (today.month, today.day) < (birthdate.month, birthdate.day):
        age -= 1
    return age

print("Age:", calculate_age("2000-05-15"))  # 输出：23

def days_until_christmas():
    today = datetime.now()
    christmas = datetime(today.year, 12, 25)
    if today > christmas:
        christmas = datetime(today.year + 1, 12, 25)
    delta = christmas - today
    return delta.days

print("Days until Christmas:", days_until_christmas())  # 输出：85（假设当前为10月1日）

高级技巧与常见问题

1. 性能优化：避免重复解析格式化

频繁调用 strptime 可能影响性能，建议缓存解析器对象：

from datetime import datetime

for log_entry in logs:
    datetime.strptime(log_entry, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def parse_log(log_str):
    return datetime.strptime(log_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

for log_entry in logs:
    parse_log(log_entry)

2. 处理历史日期与闰年问题

Python 的 date 类支持负数年份（如公元前日期），但需注意闰年规则：

def is_leap_year(year):
    return year % 4 == 0 and (year % 100 != 0 or year % 400 == 0)

date_bc = date(year=-44, month=3, day=15)  # 输出：-0044-03-15
print("Is 2024 a leap year?", is_leap_year(2024))  # 输出：True

3. 与 Unix 时间戳的互转

时间戳（Unix epoch）是自 1970-01-01 00:00:00 UTC 以来的秒数，可通过 timestamp() 和 fromtimestamp() 方法转换：

timestamp = datetime.now().timestamp()
print("Current timestamp:", timestamp)  # 输出：1696143000.123456

dt = datetime.fromtimestamp(timestamp)
print("Converted datetime:", dt)       # 输出：2023-10-01 14:30:00.123456

实战案例：构建日志分析工具

需求背景

假设需要从日志文件中统计某天的请求量，并按小时分组。日志格式如下：

[2023-10-01 08:15:22] INFO: Request processed
[2023-10-01 08:22:45] WARNING: Timeout

实现步骤

  1. 解析日志中的时间字符串
  2. 统计每小时的请求数量
from collections import defaultdict
from datetime import datetime

def analyze_logs(log_file):
    counts = defaultdict(int)
    with open(log_file, "r") as f:
        for line in f:
            # 提取时间部分
            time_str = line[1:20]  # 假设时间格式固定
            dt = datetime.strptime(time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            hour_key = dt.strftime("%Y-%m-%d %H:00")
            counts[hour_key] += 1
    return counts

result = analyze_logs("access.log")
for hour, count in sorted(result.items()):
    print(f"{hour} -> {count} requests")

结论

通过本文的讲解，读者应已掌握 Python 日期和时间处理的核心方法，包括基础模块操作、格式化技巧、时区转换以及实战案例。在实际开发中，合理运用 datetime 和 timedelta 可以显著提升代码效率，而时区处理和性能优化则是进阶开发者必须关注的细节。

关键知识点回顾：

  • datetime 模块是 Python 日期时间处理的核心
  • strftime 和 strptime 是格式化与解析的关键方法
  • timedelta 可计算时间间隔，支持复杂日期运算
  • 时区转换需依赖 zoneinfo 或 pytz 库

建议读者通过实际项目（如构建个人日程管理工具或数据分析脚本）巩固所学知识。掌握这些技能后，无论是处理用户登录时间、生成报告还是构建分布式系统的时间同步机制，都能得心应手。

最新发布

查看更多文章