4. python time和datetime模块

 

4. python time和datetime模块

time()

1. 模块概述

time 模块主要处理以下内容：

  • 时间戳（Timestamp）：从1970年1月1日00:00:00 UTC开始的秒数（浮点数）。
  • 结构化时间（struct_time）：由9个字段组成的元组，表示时间的各个部分（年、月、日等）。
  • 格式化时间字符串：如 "2023-10-01 12:30:45"。

2. 常用函数

(1) 获取时间

  • time.time()
    返回当前时间的时间戳（浮点数）。

    import time
timestamp = time.time()  # 示例输出：1696141200.123456

  • time.ctime([secs])
    将时间戳转换为可读的本地时间字符串。若未提供参数，默认使用当前时间。

    time_str = time.ctime()  # 输出：'Sat Oct  1 12:30:45 2023'

  • time.gmtime([secs])
    将时间戳转换为UTC时区的 struct_time 对象。默认使用当前时间。

    utc_time = time.gmtime()

  • time.localtime([secs])
    将时间戳转换为本地时区的 struct_time 对象。默认使用当前时间。

    local_time = time.localtime()

(2) 程序休眠

  • time.sleep(secs)
    暂停程序执行 secs 秒（可以是浮点数）。

    time.sleep(2.5)  # 休眠2.5秒

(3) 时间格式转换

  • time.mktime(t)
    将本地时间的 struct_time 转换为时间戳。

    timestamp = time.mktime(local_time)

  • time.strftime(format[, t])
    将 struct_time 转换为格式化的字符串。若未提供 t，默认使用 localtime()。

    formatted = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", local_time)
# 示例输出：'2023-10-01 12:30:45'

  • time.strptime(string, format)
    将格式化字符串解析为 struct_time。

    parsed_time = time.strptime("2023-10-01", "%Y-%m-%d")

(4) 性能计时

  • time.perf_counter()
    返回高精度的性能计时器值（包含睡眠时间），用于测量代码执行时间。

    start = time.perf_counter()
# 执行代码...
end = time.perf_counter()
print(f"耗时：{end - start}秒")

  • time.process_time()
    返回当前进程的CPU时间（不包含睡眠时间），用于分析CPU使用率。

3. struct_time 结构

struct_time 是一个包含9个字段的元组：

索引 属性 描述 取值范围
0 tm_year 年份（如2023） 正整数
1 tm_mon 月份 1-12
2 tm_mday 日 1-31
3 tm_hour 小时 0-23
4 tm_min 分钟 0-59
5 tm_sec 秒 0-61（闰秒）
6 tm_wday 星期几（0=周一） 0-6
7 tm_yday 一年中的第几天 1-366
8 tm_isdst 夏令时标志（0/1/-1） -1（未知）

4. 时间格式化符号

在 strftime 和 strptime 中使用的常见格式指令：

符号 说明 示例
%Y 年份（4位数） 2023
%m 月份（01-12） 10
%d 日（01-31） 01
%H 小时（00-23） 14
%M 分钟（00-59） 30
%S 秒（00-59） 45
%A 完整的星期名称 Monday
%a 简写的星期名称 Mon
%B 完整的月份名称 October
%b 简写的月份名称 Oct
%p AM/PM AM
%Z 时区名称 UTC

5. 示例代码

(1) 获取并格式化当前时间

import time

now = time.localtime()
formatted = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", now)
print(formatted)  # 输出：2023-10-01 12:30:45

(2) 计算代码执行时间

start = time.perf_counter()
time.sleep(1)
end = time.perf_counter()
print(f"耗时：{end - start}秒")  # 输出：1.000123秒

(3) 解析时间字符串

time_str = "2023-10-01"
parsed = time.strptime(time_str, "%Y-%m-%d")
print(parsed.tm_year)  # 输出：2023

6. 注意事项

  1. 时区问题：gmtime() 返回UTC时间，localtime() 返回本地时间。
  2. 时间戳精度：time.time() 在Windows系统下精度较低（约0.001秒），而 time.perf_counter() 提供更高精度。
  3. 夏令时处理：tm_isdst 字段可能影响本地时间的转换。

通过掌握这些内容，可以高效地使用 time 模块处理各种时间相关任务。

datetime()

1. 模块概述

datetime 模块包含以下主要类：

  • datetime.date：处理日期（年、月、日）。
  • datetime.time：处理时间（时、分、秒、微秒）。
  • datetime.datetime：日期和时间的组合（最常用）。
  • datetime.timedelta：表示时间间隔（如天、秒、微秒）。
  • datetime.tzinfo：时区信息的基类（需自定义或使用第三方库如 pytz）。

2. 常用类及方法

(1) datetime.date

  • 创建日期对象：

    from datetime import date
d = date(2023, 10, 1)  # 年、月、日

  • 常用属性和方法：

    print(d.year)     # 2023
print(d.month)    # 10
print(d.day)      # 1
print(d.weekday())   # 返回星期几（0=周一，6=周日）
print(d.isoformat()) # 返回ISO格式字符串 "2023-10-01"

(2) datetime.time

  • 创建时间对象：

    from datetime import time
t = time(12, 30, 45)  # 时、分、秒、微秒（可选）

  • 常用属性和方法：

    print(t.hour)    # 12
print(t.minute)  # 30
print(t.second)  # 45
print(t.isoformat()) # "12:30:45"

(3) datetime.datetime（最常用）

  • 创建日期时间对象：

    from datetime import datetime
dt = datetime(2023, 10, 1, 12, 30, 45)  # 年、月、日、时、分、秒

  • 常用方法：

    • 获取当前时间：

      now = datetime.now()  # 本地当前时间
utc_now = datetime.utcnow()  # UTC当前时间

    • 日期时间拆分：

      print(now.year, now.month, now.day)
print(now.hour, now.minute, now.second)

    • 转换为时间戳：

      timestamp = now.timestamp()  # 返回浮点型时间戳

    • 从时间戳创建：

      dt = datetime.fromtimestamp(1696141200.0)  # 本地时间
dt_utc = datetime.utcfromtimestamp(1696141200.0)  # UTC时间

    • 格式化输出：

      formatted = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")  # "2023-10-01 12:30:45"

    • 解析字符串：

      parsed = datetime.strptime("2023-10-01 12:30", "%Y-%m-%d %H:%M")

(4) datetime.timedelta

表示时间间隔，用于日期时间的加减：

from datetime import datetime, timedelta

now = datetime.now()
# 加减时间
future = now + timedelta(days=3, hours=2)  # 3天2小时后
past = now - timedelta(weeks=1)            # 1周前

# 计算时间差
diff = future - past
print(diff.days)      # 10（天数差）
print(diff.seconds)   # 7200（秒数差，2小时=7200秒）

3. 时区处理

Python内置的 datetime.timezone 类（Python 3.2+）支持简单时区操作，但更复杂的时区需使用第三方库 pytz。

(1) 使用 datetime.timezone

from datetime import datetime, timezone, timedelta

# 创建带时区的日期时间
utc_time = datetime.now(timezone.utc)  # UTC时间
# 自定义时区（东八区）
tz = timezone(timedelta(hours=8))
local_time = datetime.now(tz)

(2) 使用 pytz（推荐）

安装：pip install pytz

import pytz
from datetime import datetime

# 创建带时区的日期时间
tz_shanghai = pytz.timezone('Asia/Shanghai')
dt = datetime.now(tz_shanghai)

# 时区转换
utc_dt = dt.astimezone(pytz.utc)  # 转换为UTC时间

4. 时间格式化符号

与 time 模块类似，常用符号如下：

符号 说明 示例
%Y 4位年份 2023
%m 月份（01-12） 10
%d 日（01-31） 01
%H 小时（00-23） 14
%M 分钟（00-59） 30
%S 秒（00-59） 45
%f 微秒（000000-999999） 123456
%A 完整星期名 Monday
%a 简写星期名 Mon
%B 完整月份名 October
%b 简写月份名 Oct
%z 时区偏移（+HHMM/-HHMM） +0800
%Z 时区名称 CST

5. 示例代码

(1) 计算两个日期的差值

from datetime import datetime

date1 = datetime(2023, 10, 1)
date2 = datetime(2023, 10, 10)
delta = date2 - date1
print(delta.days)  # 输出：9

(2) 生成最近一周的日期列表

from datetime import datetime, timedelta

now = datetime.now()
dates = [now - timedelta(days=i) for i in range(7)]
for d in dates:
    print(d.strftime("%Y-%m-%d"))

(3) 带时区的时间转换

import pytz
from datetime import datetime

# 创建上海时区时间
tz_sh = pytz.timezone('Asia/Shanghai')
dt_sh = datetime.now(tz_sh)
print(dt_sh.isoformat())  # 输出：2023-10-01T14:30:45+08:00

# 转换为纽约时区
tz_ny = pytz.timezone('America/New_York')
dt_ny = dt_sh.astimezone(tz_ny)
print(dt_ny.isoformat())  # 输出：2023-10-01T02:30:45-04:00

6. 注意事项

  1. 时区处理：默认的 datetime 对象是“无时区”的（naive），建议始终使用带时区的对象（aware）。
  2. 性能：频繁的日期计算推荐使用 timedelta，避免循环中重复创建对象。
  3. 月份和日期范围：如 date(2023, 2, 30) 会抛出 ValueError（2月无30日）。
  4. 第三方库：处理复杂时区时，优先使用 pytz 而非内置模块。

7. 总结

  • datetime vs time模块：
    • datetime 更适合日期时间的复杂操作（如时区、时间差）。
    • time 模块更底层，适合处理时间戳和简单休眠。
  • 核心操作：
    • 日期时间创建、格式化、解析。
    • 时间差计算（timedelta）。
    • 时区转换（结合 pytz）。

掌握 datetime 模块后，可以高效处理大多数日期时间相关的业务需求。

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