技巧 | 有了这个Python神器，时间处理【so easy】-阿里云开发者社区

技巧 | 有了这个Python神器，时间处理【so easy】

2023-08-09 85

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本文涉及的产品

云解析 DNS，旗舰版 1个月

全局流量管理 GTM，标准版 1个月

公共DNS（含HTTPDNS解析），每月1000万次HTTP解析

简介： 技巧 | 有了这个Python神器，时间处理【so easy】

本期导读

本期给大家介绍一个日期处理库 -- dateutil。该库是 datetime 模块的扩展和加强，具有更完善的时间处理机制，支持模糊匹配，在实际应用过程中比较常用的是 dateutil 的 parser 和 rrule 两个模块，parser 是根据字符串解析成 datetime，rrule 是根据定义的规则来生成 datetime。

前方高能！！！

1. dateutil 安装

pip install python-dateutil

可以直接在在命令窗口安装，也可以在编译器终端安装

2. prase 方法

该模块提供了通用的日期/时间字符串解析器，能够解析大多数格式的日期/时间，即使对于不明确的日期也可以返回datetime对象。

如果省略日期/时间，则将应用以下规则：

如果未指定AM或PM，则假定使用24小时制，但是，如果指定了AM或PM，则必须指定12小时制的一个小时（0 <=小时<= 12）。
如果省略了时区，则返回时区未使用的日期时间。
如果缺少任何其他元素，则将它们从传递给参数default的datetime.datetime对象中获取。如果这导致天数超过每月的有效天数，则该值取该月最后一天。

实例：

2.1 只输入年份, 默认日期是当前日期

time0 = parse('2021')
# time0 = 2021-02-28 12:00:00

2.2 输入年、月、日、小时

time0 = parse('2021-2-28 12')
# time0 = 2021-02-28 12:00:00

2.3 输入年、月、小时、分钟

time0 = parse('2021-2 12:12')
# time0 = 2021-02-28 12:12:00

2.4 AM/PM

time0 = parse('2021-02-28T5:08:20AM')
# time0 = 2021-02-28 05:08:20
time0 = parse('2021-02-28T5:08:20PM')
# time0 = 2021-02-28 17:08:20

2.5 以 - 为分割日期

time0 = parse('2021-2-28')
# time0 = 2021-02-28 00:00:00

2.6 以 / 为分割日期

time0 = parse('2021/2/28')
# time0 = 2021-02-28 00:00:00

2.7 无分割日期

time0 = parse('20210228')
# time0 = 2021-02-28 00:00:00

2.8 美式日期

time0 = parse('28nd,Feb,2021')
# time0 = 2021-02-28 00:00:00

2.9 fuzzy_with_tokens

如果参数为真，解析器将返回一个元组，其中第一个元素是已解析的datetime，datetime datetimestamp，第二个元素是一个元组，包含被忽略的字符串部分。

time0 = parse("Today is January 1, 2021 at 8:21:00AM", fuzzy_with_tokens=True)
# time0 = (datetime.datetime(2021, 1, 1, 8, 21), ('Today is ', ' ', ' ', 'at '))

3. rrule 方法

函数原型如下：

rrule(self, freq, dtstart=None, interval=1, wkst=None,count=None, until=None, bysetpos=None,bymonth=None, bymonthday=None, byyearday=None, byeaster=None,byweekno=None, byweekday=None, byhour=None, byminute=None, bysecond=None,cache=False)

参数：

freq: 时间基单元。取值-YEARLY, MONTHLY, WEEKLY,DAILY, HOURLY, MINUTELY, SECONDLY（年月日周时分秒）#
dtstart: 开始时间
interval: 每次频率迭代之间的间隔。例如，当使用YEARLY时，间隔2表示每两年一次，而对于HOURLY，则意味着每2小时一次。预设时间间隔是1。
wkst: 星期开始的一天。必须是MO，TU，WE常量之一，或者是整数，指定一周中的第一天。
count: 生成日期个数
until: 结束时间
byxxx: 指定匹配的周期。比如byweekday=(MO,TU)则只有周一周二的匹配。byweekday可以指定MO,TU,WE,TH,FR,SA,SU。即周一到周日。
cache: 布尔值，指定启用或禁用结果缓存。

实例一：

起始时间：2021-02-28 09:00:00 隔天统计一个时间，一共统计5个时间

timelst = list(rrule(DAILY, interval=2, count=5,dtstart=parse('20210228T090000')))
# [datetime.datetime(2021, 2, 28, 9, 0),
# datetime.datetime(2021, 3, 2, 9, 0),
# datetime.datetime(2021, 3, 4, 9, 0),
# datetime.datetime(2021, 3, 6, 9, 0),
# datetime.datetime(2021, 3, 8, 9, 0)]

实例二：

根据 recurrenceRules 规则输出排班日期

排班规则：2021-09-08至2021-09-30期间，每周二、四、六 09:00-17:00

data = {
    "eventInterval": {
        "endTime": "2021-09-08T09:00-17:00",
        "startTime": "2021-09-08T09:00-17:00"
    },
    "occurrenceDate": "2021-09-08T09:00-17:00",
    "recurrenceRules": [
        {
            "interval": 1,
            "daysOfTheWeek": [2,4,6],
            "recurrenceEnd": "2021-09-30T09:00-17:00"
        }
    ]
}

生成日期：

# 周一到周日字典，对应daysOfTheWeek使用
week = {1:SU,2:MO,3:TU,4:WE,5:TH,6:FR,7:SA}
weekday = set()
# 遍历daysOfTheWeek获取周集合
for d in data['recurrenceRules'][0]['daysOfTheWeek']:
    weekday.add(week[d])
# 起始日期
dtstart = parse(data['occurrenceDate'])
# 截止日期
until = parse(data['recurrenceRules'][0]['recurrenceEnd'])
# 获取满足条件日期列表
datelist = list(rrule(DAILY,interval=data['recurrenceRules'][0]['interval'],byweekday=(weekday),dtstart=parse('%s-%s-%s'%(dtstart.year,dtstart.month,dtstart.day)),until=parse('%s-%s-%s'%(until.year,until.month,until.day))))
# 解析data中的startTime，endTime
startTime = data['eventInterval']['startTime'].split('T')[1]
endTime = data['eventInterval']['endTime'].split('T')[1]
# 统一输出格式
for date in datelist:
    stime = str(date).split(' ')[0] + ' ' + startTime
    etime = str(date).split(' ')[0] + ' ' + endTime
    # 格式化输出
    laststr = '%s, %s' %(stime,etime)
    print(laststr)

结果：

2021-09-08 09:00-17:00, 2021-09-08 09:00-17:00
2021-09-10 09:00-17:00, 2021-09-10 09:00-17:00
2021-09-13 09:00-17:00, 2021-09-13 09:00-17:00
2021-09-15 09:00-17:00, 2021-09-15 09:00-17:00
2021-09-17 09:00-17:00, 2021-09-17 09:00-17:00
2021-09-20 09:00-17:00, 2021-09-20 09:00-17:00
2021-09-22 09:00-17:00, 2021-09-22 09:00-17:00
2021-09-24 09:00-17:00, 2021-09-24 09:00-17:00
2021-09-27 09:00-17:00, 2021-09-27 09:00-17:00
2021-09-29 09:00-17:00, 2021-09-29 09:00-17:00