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Python 中处理日期和时间主要依赖 datetime 模块，结合 dateutil 和 pytz 等第三方库可实现更复杂的需求。以下是日期和时间处理的核心知识点：

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一、基础模块

1. datetime 模块

• 核心类：datetime, date, time, timedelta
• 安装依赖：

  pip install python-dateutil pytz  # 推荐安装增强库
  

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二、基础操作

1. 获取当前时间

from datetime import datetime, date, timenow = datetime.now()      # 当前日期时间 → 2025-05-04 14:30:00.123456
today = date.today()      # 当前日期 → 2025-05-04
current_time = time()     # 当前时间 → 14:30:00.123456

2. 创建指定时间

dt = datetime(2025, 5, 4, 14, 30, 0)  # 指定年月日时分秒

3. 时间戳转换

timestamp = datetime.now().timestamp()  # → 1748896200.123456（Unix时间戳）
dt_from_ts = datetime.fromtimestamp(1748896200)  # 时间戳转datetime

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三、格式化与解析

1. 格式化输出

now = datetime.now()
formatted = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")  # → "2025-05-04 14:30:00"

常用格式代码：

• %Y：4位年份（2025）
• %m：2位月份（01-12）
• %d：2位日期（01-31）
• %H：24小时制小时（00-23）
• %M：分钟（00-59）
• %S：秒（00-59）
• %A：星期全称（Monday）
• %B：月份全称（January）

2. 解析字符串

date_str = "2025-05-04 14:30:00"
dt = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

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四、时区处理

1. 天真时间（Naive Datetime）

naive_dt = datetime.now()  # 不含时区信息（需谨慎使用）

2. 时区感知时间（Aware Datetime）

# 使用 pytz（推荐）
import pytzny_tz = pytz.timezone("America/New_York")
ny_time = datetime.now(ny_tz)  # → 2025-05-04 02:30:00-04:00（含时区信息）# Python 3.9+ 使用 zoneinfo
from zoneinfo import ZoneInfotokyo_time = datetime.now(ZoneInfo("Asia/Tokyo"))

3. 时区转换

utc_dt = datetime.now(pytz.utc)
local_dt = utc_dt.astimezone(pytz.timezone("Asia/Shanghai"))

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五、日期计算

1. 时间差计算

delta = timedelta(days=7, hours=3)
future_dt = now + delta  # 7天3小时后
diff = future_dt - now    # → 7 days, 3:00:00

2. 常用属性

dt = datetime(2025, 5, 4, 14, 30)
dt.year    # → 2025
dt.month   # → 5
dt.weekday()  # → 6（周一=0，周日=6）

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六、实际应用场景

1. 定时任务

import schedule
import timedef job():print("定时任务执行...")schedule.every().day.at("10:30").do(job)  # 每天10:30执行while True:schedule.run_pending()time.sleep(1)

2. 日期验证

from dateutil.parser import parsedef is_valid_date(date_str):try:parse(date_str)return Trueexcept ValueError:return False

3. 生成时间戳

# 生成13位毫秒时间戳
timestamp = int(datetime.now().timestamp() * 1000)

4. 性能测试

from datetime import datetimestart = datetime.now()
# 执行需要测试的代码...
end = datetime.now()
print(f"耗时: {end - start}")

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七、高级技巧

1. 处理模糊时间

from dateutil.parser import parsedt = parse("2025-05-04 14:30", fuzzy=True)  # 允许部分解析

2. 生成时间范围

import pandas as pddate_range = pd.date_range(start="2025-05-01", end="2025-05-05", freq="D")
# → DatetimeIndex(['2025-05-01', '2025-05-02', ..., '2025-05-05'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

3. 计算年龄

from datetime import datedef calculate_age(birthdate):today = date.today()age = today.year - birthdate.yearif (today.month, today.day) < (birthdate.month, birthdate.day):age -= 1return age

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八、常见陷阱

1. 时区问题：

   • 避免混合使用不同时区的时间
   • 始终明确处理时区（不要假设本地时间）

2. 月份范围：

   # 错误示例：datetime(2025, 13, 1) 会报错
   # 正确做法：验证月份范围（1-12）
   

3. 闰年处理：

   # 自动处理闰年（如2月29日）
   dt = datetime(2024, 2, 29)  # 2024是闰年
   dt = datetime(2025, 2, 28) + timedelta(days=1)  # → 2025-03-01
   

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通过掌握这些内容，可以高效处理从简单日期显示到复杂时区转换的各种场景。实际应用中需根据需求选择合适的方法，并特别注意时区一致性和日期有效性验证。