python中datetime模块详解

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timedelta

timedelta的实例化

一个timedalta对象代表了一个时间差，当两个date或datetime进行相减操作时会返回一个timedelta对象，或者，我们也可以手动对其进行实例化，其构造函数的原型如下：

class datetime.timedelta([days[, seconds[, microseconds[, milliseconds[, minutes[, hours[, weeks]]]]]]])

其中，所有的参数都是可选的，并且默认为0，一般情况下，我们常用的是其中三个参数days、seconds、microseconds，如果我们传递了其他的几个参数值，python会帮助我们自动转换成上面三个参数，转换的规则是：

• 1 millisecond（毫秒） 转换成 1000 microseconds（微秒）
• 1 minute 转换成 60 seconds
• 1 hour 转换成 3600 seconds
• 1 week转换成 7 days

如果我们在实例化的时候直接传递的是上面三个参数值，那么也要注意下它们的取值范围：

• 0 <= microseconds < 1000000
• 0 <= seconds < 3600*24 (一天的秒数)
• -999999999 <= days <= 999999999

那么，如果我们在传递这三个参数的时候超出了这个范围会有什么问题吗，答案是不一定，例如：

>>> tmp = datetime.timedelta(seconds=86400)
>>> tmp.days
1
>>> tmp.seconds
0

可以看到，如果超过范围，python是会帮我们自动转换的，但是如果days参数超出范围会有什么结果呢?

>>> ee = datetime.timedelta(days=1000000000)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
OverflowError: days=1000000000; must have magnitude <= 999999999

所以，只有days是不能超出范围的，否则会抛出OverflowError异常。

在实例化的时候，参数不仅仅可以是整数，也可以是浮点数、正数或者负数，当参数为负数的时候，要特别注意，因为生成的样式也许与我们设想的不太一致

>>> tmp = datetime.timedelta(microseconds=-1)
>>> tmp.days, tmp.seconds, tmp.microseconds
(-1, 86399, 999999)

所以，我们传递参数的时候，尽量避免传递负数的情况，同样，我们也应该极力避免传递的参数为浮点数，我们在使用的时候一般以秒作为单位就能满足99%的需求了。

timedelta的运算

+ 操作

>>> t1 = datetime.timedelta(seconds=60)
>>> t2 = datetime.timedelta(seconds=30)
>>> t3 = t1 + t2
>>> t3.seconds
90

- 操作

>>> t4 = t1 -t2
>>> t4.seconds
30

* 操作

>>> t5 = t1 * 2
>>> t5
datetime.timedelta(0, 120)
>>> t6 = t1 * 0
>>> t6
datetime.timedelta(0)

/ 或 //操作

>>> t7 = t1 / 3
>>> t7
datetime.timedelta(0, 20)
>>> t7 = t1 / 7
>>> t7
datetime.timedelta(0, 8, 571428)
>>> t7 = t1 // 7
>>> t7
datetime.timedelta(0, 8, 571428)

注意这里的被除数不能是0，否则会抛出ZeroDivisionError。

比较操作

>>> t1 > t2
True
>>> t1 < t2
False
>>> t1 == t2
False
>>> t1 == 60
False
>>> t1 != 60
True
>>> t1 > 60
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can't compare datetime.timedelta to int

可以看到，两个timedelta对象可以直接进行比较操作，而一个timedelta对象与一个非timedelta对象进行==或!=操作时总是返回False，而进行>或<操作则会抛出TypeError。

其他操作

>>> +t1
datetime.timedelta(0, 60)
>>> -t1
datetime.timedelta(-1, 86340)

// 返回的格式为[D day[s], ][H]H:MM:SS[.UUUUUU]
>>> str(t1)
'0:01:00'
>>> t1
datetime.timedelta(0, 60)
>>> str(-t1)
'-1 day, 23:59:00'

>>> repr(t1)
'datetime.timedelta(0, 60)'

其他

在2.7版本后，新增了一个方法timedelta.total_seconds()用于计算秒数，它等价于(td.microseconds + (td.seconds + td.days * 24 * 3600) * 10**6) / 10**6

>>> t1
datetime.timedelta(0, 60)
>>> t1.total_seconds()
60.0

date

一个date对象代表使用年、月、日表示的时间，我们可以只用年、月、日三个值直接构造一个date对象，且这三个参数缺一不可，它们的取值范围如下

• MINYEAR <= year <= MAXYEAR
• 1 <= month <= 12
• 1 <= day <= 给定年月的天数

如果我们传递的参数超出这个范围，将会抛出ValueError异常。除了手动传入年、月、日来构造date对象外，系统还提供了静态方法，我们可以使用这些静态方法来方便的得到一个date对象

• date.today()
  返回当前的本地时间，等价于date.fromtimestamp(time.time())

• date.fromtimestamp(timestamp)

当得到date对象后，就可以直接访问它的年、月、日属性了

>>> today = date.today()
>>> today
datetime.date(2016, 9, 1)
>>> today.year
2016
>>> today.month
9
>>> today.day
1

运算与比较操作

>>> delta = timedelta(days=7)
>>> future = today + delta
>>> future
datetime.date(2016, 9, 8)
>>> future - delta
datetime.date(2016, 9, 1)
>>> future - today
datetime.timedelta(7)
>>> future > today
True

date可以作为字典的key，并且，所有的date对象都会被认为是True的，也就是 if date 这个判断永远是成立的。

实例方法

• date.replace(year, month, day)

>>> d = date(2002, 12, 31)
>>> d
datetime.date(2002, 12, 31)
>>> d.replace(day=26)
datetime.date(2002, 12, 26)

• date.weekday()
  返回一周的礼拜几，用int值表示，从0开始
• date.isoweekday()
  返回一周的礼拜几，用int值表示，从1开始
• date.isoformat()

>>> d.isoformat()
'2002-12-31'

datetime

datetime从字面意思上看是date和time的结合，而实际上也是包含了这两个对象的全部信息，我们可以手动构造datetime对象，也可以使用系统提供的静态方法，当我们手动构造的时候，必须要传入year、month和day三个参数，他们的取值范围与上面讲到的date对象一致。

我们在处理时间问题时，始终无法回避的是时区问题，在python中，使用datetime.tzinfo来表示时区，但这是一个抽象基类，python也并没帮我们实现任意的时区，因此，我们首先来看下在不涉及时区的时候datetime都有哪些用法，然后我们会创建一个本地时区，也就是东八区，来说明datetime如何与tzinfo结合使用。

datetime对象的创建

我们可以通过指定年月日的形式来手动创建一个datetime实例

>>> cur = datetime(year=2016, month=9, day=2)
>>> cur
datetime.datetime(2016, 9, 2, 0, 0)

也可以直接通过静态方法来获的

>>> datetime.today()
datetime.datetime(2016, 9, 2, 17, 50, 21, 810692)
>>> datetime.now()
datetime.datetime(2016, 9, 2, 17, 50, 34, 89763)

这两个方法都会返回一个本地当前时间，也就是上面的两个写法是等效的，但是要注意的是，now()方法可以传入时区信息，我们稍后再一起讨论。

除了上面的方法，我们还可以通过时间戳来获取一个对象

>>> datetime.fromtimestamp(time.time())
datetime.datetime(2016, 9, 2, 17, 54, 56, 65907)

我们这里同样暂不考虑时区的问题。
除了通过时间戳获取datetime实例外，我们还可以通过一个格式化的时间字符串来获得实例，这个方法同样是不带时区信息的

>>> datetime.strptime('2016-09-02 18:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
datetime.datetime(2016, 9, 2, 18, 0)

既然一个datetime对象包含了date和time的所有信息，那么能不能通过这两对象来生成一个datetime实例呢，答案是肯定的

>>> d = date(year=2016, month=9, day=2)
>>> d
datetime.date(2016, 9, 2)
>>> t = time(hour=18, minute=14)
>>> t
datetime.time(18, 14)
>>> datetime.combine(d, t)
datetime.datetime(2016, 9, 2, 18, 14)

现在datetime也有了，我们总要在它身上做点什么吧，能做什么呢？

常用方法介绍

有了datetime对象之后，我们就可以获得对应的date和time对象了

>>> today = datetime.today()
>>> today.date()
datetime.date(2016, 9, 2)
>>> today.time()
datetime.time(18, 30, 10, 304536)

那如果我希望得到下个月的今天，该怎么做呢？方法有多种，但是最方便的是直接把月份进行加一操作（不考虑跨年和日期超过月份最大值的情况），这个时候replace函数就派上用场了

>>> next_month = today.replace(month=today.month+1)
>>> next_month
datetime.datetime(2016, 10, 2, 18, 30, 10, 304536)

replace()方法允许我们对datetime的任意字段进行替换，并返回一个新的datetime对象，这个新的对象在其他字段上与原有对象保持一致。

除此之外，还有一个比较常用的方法strftime()，通过它可以格式化成我们希望的样式

>>> next_month.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
'2016-10-02 18:30:10'

还有一种情况，是我们希望将一个datetime对象转成时间戳，很遗憾的是python并没直接提供这个方法，但是提供了一个timetuple()方法，它返回一个time.struct_time对象，通过它我们可以构造出时间戳了

>>> dd = datetime.today()
>>> tt = time.mktime(dd.timetuple())
>>> print int(tt)
1472816083

时区的定义

python中给我们提供了datetime.tzinfo这一抽象的基类，如果我们想使用时区，则必须继承这个类来实现自己的时区定义。我们先来看下都有哪些方法可能需要我们来实现

• tzinto.utcoffset(self, dt)

这个方法返回本地时间与UTC时间的时差，我们知道，我们国家使用的是东八区，也就是比世界协调时间（UTC）/格林尼治时间（GMT）快8小时的时区，因此我们可以如下实现这个方法

def utcoffset(self, dt):
    return timedelta(hours=8)

• tzinfo.dst(self, dt)

这个方法主要是考虑到一些采用夏令时的国家，在固定月份来调整时间，而我们国家是没有采用夏令时，所以直接返回0

def dst(self, dt):
    return timedelta(0)

而对于采纳了夏令时的国家，则需要把夏令时考虑进去

def dst(self, dt):
    # Code to set dston and dstoff to the time zone's DST
    # transition times based on the input dt.year, and expressed
    # in standard local time.  Then

    if dston <= dt.replace(tzinfo=None) < dstoff:
        return timedelta(hours=1)
    else:
        return timedelta(0)

对于这些国家，我还要修改utcoffset函数，将夏令时的偏移量考虑进去

def utcoffset(self, dt):
    return timedelta(hours=N) + self.dst(dt)

• tzinfo.tzname(self, dt)

这个方法用来返回时区的名称，没有太多可说的

一般情况下，我们只要实现上面三个方法就可以了，例如我们可以这样定义一个UTC时区和我们所在的东八区

ZERO = timedelta(0)
HOUR = timedelta(hours=1)

class UTC(tzinfo):
    """UTC"""

    def utcoffset(self, dt):
        return ZERO

    def tzname(self, dt):
        return "UTC"

    def dst(self, dt):
        return ZERO


class GMT8(tzinfo):
    """东八区""

    def utcoffset(self, dt):
        return HOUR * 8

    def tzname(self, dt):
        return 'GMT-8'

    def dst(self, dt):
        return ZERO

除了我们自己来定义时区外，我们还可以使用pytz这个模块，通过easy_install命令直接安装即可。

datetime与时区的结合使用

我们上面已经介绍了在不考虑时区因素的时候，datetime的一些简单用法，接下来看下加入时区后，有哪些不一样的地方，以及我们需要注意的地方。

我们在上面提到了类方法now，在不考虑时区的时候，它的作用和类方法today基本是一致的，我们也可以在使用now的时候传递一个tzinfo，如下的两种方式是等效的

today = datetime.today()
today = today.replace(tzinfo=GMT8())
// 等效于
today = datetime.now(GMT8())

除了now()方法外，系统还提供了utcnow()方法，这个方法没有参数，返回的是UTC的时间，但是要注意的是，这个方法创建的datetime对象同样是不带时区信息的。

到目前为止，我们都还不知道时区到底有什么作用，假设说我们现在有这样的需求：在数据库中记录的时间全部采用UTC时间，而在展示的时候需要转换成本地时间。我们在查库后，一些ORM（例如：SQLAlchemy）会自动帮我们将时间值转化成datetime对象，但这些datetime都是不带时区信息的，如果我们想转化成本地时间则必须要创建本地的时区

today = datetime.utcnow()
today = today.replace(tzinfo=UTC())
print today //2016-09-06 06:47:42.665574+00:00

today = today.astimezone(GMT8())
print today //2016-09-06 14:47:42.665574+08:00

如上所示，系统提供了datetime.astimezone(tz)方法，使用这个方法可以在各个时区之间来回转换时间。这里有两点需要注意：

• 如果datetime对象本身没有包含时区信息，调用这个方法会抛出ValueError，并提示astimezone() cannot be applied to a naive datetime
• replace(tzinfo=...)方法只会替换tzinfo的值，并不会更改时分秒等时间信息

最后，还有两个通过时间戳获取datetime的类方法，datetime.fromtimestamp(timestamp[, tz])和datetime.utcfromtimestamp(timestamp)，utcfromtimestamp得到的是一个UTC时间，并且不带tzinfo信息，除此之外，两者并无太大区别。

到这里，datetime模块的大部分方法就介绍完了，还有一些我们不是很常用的方法，大家可以自行看看文档了解下就好。

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这样学机器学习