返回顶部
首页 > 资讯 > 后端开发 > Python >最好的Python DateTime 库之 Pendulum 长篇解析
  • 152
分享到

最好的Python DateTime 库之 Pendulum 长篇解析

2024-04-02 19:04:59 152人浏览 安东尼

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

不过不得不说,datetime模块也有一些限制。 例如,当我们处理时区时,通常会显得短缺。有时,我们不得不引入一些第三方库作为补充。 此外,datetime 模块中的某些方面在其他编

不过不得不说,datetime模块也有一些限制。 例如,当我们处理时区时,通常会显得短缺。有时,我们不得不引入一些第三方库作为补充。 此外,datetime 模块中的某些方面在其他编程语言中不很直观或不常用。

在本文中,我将介绍一个名为 Pendulum 的第三方库,它将解决内置 datetime 模块的所有问题,欢迎收藏学习,喜欢点赞支持,文末提供技术交流群。

1.直接替换 datetime

在这里插入图片描述

使用 pytz 等第三方库来解决一些 python datetime不擅长的问题并不少见。但是,我们仍然需要导入 datetime 模块并将其用作必不可少的,因为我们需要使用它来实例化 datetime 对象。

让我向你展示为什么 Pendulum 是一种替代品。 首先,我们需要使用pip安装它。


pip install pendulum

该库的名称有点长,因此我建议使用别名导入它


import pendulum as pdl

虽然 pd 是一个较短的缩写,但我会为 pandas 保留它。不想制造任何混乱。

让我们使用 Pendulum 创建一个 datetime 对象,并看看它的对象类型。


from datetime import datetime
dt = pdl.datetime(2021, 11, 6)
isinstance(dt, datetime)

在这里插入图片描述

Pendulum 继承了 Python datetime 对象。 因此,我们无需担心使用 datetime 模块中的一些原始功能。 从字面上看,Pendulum datetime 对象是 Python datetime 对象。

2. 时区

在这里插入图片描述

Pendulum 库最令人印象深刻的功能是时区, 这也是内置 datetime 模块的关键问题之一。 在 Python 3.9 之前,如果我们想使用 IANA 时区,我们必须涉及 pytz。

使用 Pendulum 库,我们可以像这样轻松地创建一个带有时区的日期时间对象。


dt_melbourne = pdl.datetime(2021, 11, 6, tz='Australia/Melbourne')
dt_brisbane = pdl.datetime(2021, 11, 6, tz='Australia/Queensland')
print(dt_melbourne)
print(dt_brisbane)

在这里插入图片描述

在上面的例子中,我们同时创建了两个对象。 但是,时区是不同的。 Pendulum 还允许我们轻松比较时间。


dt_melbourne.diff(dt_brisbane).in_hours()

在这里插入图片描述

多么容易啊! 比较具有不同时区的两个日期时间对象并获得确切结果!

如果我们需要定义多个 datetime 对象并希望重新使用 timezone 字符串,我们可以创建一个 timezone 对象并将其传递给 datetime 构造函数。


my_timezone = pdl.timezone('Australia/Melbourne')
dt_melbourne = pdl.datetime(2021, 11, 6, tz=my_timezone)
print(dt_melbourne)
print(dt_melbourne.timezone.name)

在这里插入图片描述

另一个很酷的功能是将时间返回到不同的时区。 例如,墨尔本是午夜,那么布里斯班是几点?

在这里插入图片描述

3. 日期时间解析

在这里插入图片描述

解析日期时间可能是编程中最常见的用例,Python datetime 模块做得很好。 但是与大多数其他编程语言相比,Python 使用了不同的格式 %Y%m%d。

Pendulum 允许我们使用如下常见的格式代码


pdl.from_fORMat('2021-11-06 22:00:00', 'YYYY-MM-DD HH:mm:ss')

在这里插入图片描述

此外,它完全支持 RFC 3339 和 ISO 8601 格式,以及其他一些常见格式。 这意味着我们不必指定格式代码来将字符串解析为日期时间。

在这里插入图片描述

Pendulum 还集成了许多常见的日期时间扩展,例如 dateutil。 如果我们希望库依赖于 dateutil 解析器,我们可以传递标志 strict=False。


pdl.parse('21-11-06', strict=False)

在这里插入图片描述

除此之外,Pendulum 即时支持更多格式。 例如,只有数字的日期时间。

在这里插入图片描述

这个很有趣,指定年份、周数和那一周的日期,Pendulum 给你正确的日期时间。

在这里插入图片描述

如果我们特别想要一个日期对象或一个时间对象,只需指定exact=True,这比Python datetime 模块容易得多。

在这里插入图片描述

4. 字符串格式化

将字符串解析为日期时间对象后,下一件重要的事情就是将日期时间输出为具有格式的字符串。

首先,让我们有一个 datetime 对象。 由于 Pendulum 继承了 Python datetime,我们可以使用 now() 等所有方法。

在这里插入图片描述

然后,让我从 Pendulum 中挑选几个“to string”方法的例子,看看用开箱即用的格式输出日期时间是多么容易。


dt.to_date_string()  # with date only
dt.to_time_string()  # with time only
dt.to_formatted_date_string()  # month_abbr date, year
dt.to_day_datetime_string() # day, month_abbr date, year hh:mm am/pm
dt.to_iso8601_string()  # to ISO 9601 standard
dt.to_atom_string()  # to Atom format
dt.to_cookie_string()  # to cookie style format

在这里插入图片描述

当然,我们可以使用格式码来自定义输出字符串,格式更直观。

在这里插入图片描述

另一个很酷的东西是我们可以轻松地将一些不相关的字符串添加到格式字符串中,并让它们脱离格式。

在这里插入图片描述

5. 人类可读性

在内置的 Python datetime 模块中,timedelta 工具可以很好地完成比较工作。 然而,Pendulum 甚至可以通过在比较两个日期时间对象时提供一些更人性化的输出来改进它。

例如,diff_for_humans() 方法将日期时间对象与当前时间进行比较,并返回一个非常人性化的输出。

在这里插入图片描述

6. 查找相对日期时间

在这里插入图片描述

内置 Python 日期时间可以改进的方面之一是根据给定的日期时间查找相对日期时间。 例如,当我们要查找当月的最后一天时,我们必须使用 datetutil 模块中的 relativedelta。


from dateutil.relativedelta import relativedelta
datetime.datetime(2013, 2, 21) + relativedelta(day=31)

此外,代码不是很可读,因为我们使用 day=31 作为参数,尽管当月份少于 31 天时它会起作用。

在 Pendulum 中,再简单不过了。

在这里插入图片描述

内置 datetime 模块的另一个不便之处是查找一周中的某一天。 例如,如果我们要查找下周一的日期,这可能是最简单的方法。


from datetime import datetime, timedelta
datetime.now() + timedelta(days=(0-datetime.now().weekday()+7)%7)

它可以完成这项工作,但可读性差。 开发人员需要花一些时间来理解这行代码的逻辑是什么。

使用 Pendulum,就这么简单

在这里插入图片描述

我们甚至不用考虑用 0 还是 1 来表示星期一,因为 Pendulum 使用枚举来表示星期一。

同样,我们可以使用 previous() 方法来查找上一个星期二,如下所示。 此外,我们可以通过设置参数 keep_time=True 来保留时间部分。

在这里插入图片描述

7. 一些额外的便利

在这里插入图片描述

这个库中隐藏着更多的“秘密”。 再举几个例子,比如昨天或明天。

在这里插入图片描述

输出具有不同文化和语言区域设置的日期时间也很容易。

在这里插入图片描述

再举一个例子。 如果一个人出生于 1988 年 1 月 1 日,那么这个人的年龄是多少?

在这里插入图片描述

总结

在本文中,我介绍了Python 第三方库 Pendulum,它是 Python 内置 datetime 模块的直接替代品。 通过使用这个库,datetime 模块可以解决的许多问题,例如查找相对日期,现在都可以轻松解决。

更重要的是,Pendulum 提供了整洁干净的 api 来提高我们代码的可读性,并且这些解决方案更加直观。

技术交流

欢迎转载、收藏、有所收获点赞支持一下!

在这里插入图片描述

到此这篇关于最好的Python DateTime 库之 Pendulum 长篇解析的文章就介绍到这了,更多相关Python Pendulum内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

--结束END--

本文标题: 最好的Python DateTime 库之 Pendulum 长篇解析

本文链接: https://www.lsjlt.com/news/157436.html(转载时请注明来源链接)

有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

猜你喜欢
  • 最好的Python DateTime 库之 Pendulum 长篇解析
    不过不得不说,datetime模块也有一些限制。 例如,当我们处理时区时,通常会显得短缺。有时,我们不得不引入一些第三方库作为补充。 此外,datetime 模块中的某些方面在其他编...
    99+
    2024-04-02
  • Python最好的日期处理库pendulum的使用指南
    关于日期处理,Python 提供了很多的库,比如标准库 datetime、第三方库 dateutil、arrow 等等。这里介绍一个我个人最喜欢的库 pendulum,用起来可以说非...
    99+
    2024-04-02
  • Python标准库datetime之datetime模块用法分析详解
    目录1、日期时间对象2、创建日期时间对象2.1、通过datetime.datetime.utcnow()创建2.2、通过datetime.datetime.today()函数创建2....
    99+
    2024-04-02
  • python之解析最简单的xml
    1、person.xm文件如下 2、用xml.etree.ElementTree解析person.xml的实现 3、效果如下 4、总结 python里面的list = []相当于java里面的list,然后...
    99+
    2023-01-31
    最简单 python xml
  • python递归解析JSON(目前最好的
    我们要完成的任务是输出JSON字典,并且对其中的每个元素,要输出它的所有父节点。那么很容易想到的做法就是递归解析。 我参考了别人的一些文章和回答,总结了如下的解决方案: from __future__ import print_f...
    99+
    2023-01-31
    递归 最好的 python
  • Alibaba Fastjson之超好用的JOSN解析库
    目录Fastjson 的优点Fastjson依赖json格式全部代码Json是一种轻量级的数据交换格式,应该在一个程序员的开发生涯中是常接触的。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成...
    99+
    2022-11-13
    Alibaba Fastjson JOSN解析库
  • Python中最好用的json库orjson用法详解
    目录1 简介2 orjson常用方法2.1 序列化2.2 反序列化2.3 丰富的option选项2.4 针对dataclass、datetime添加自定义处理策略总结1 简介 大家好...
    99+
    2024-04-02
  • 一篇文章带你详细了解python中一些好用的库
    目录时间库—arrow使用背景安装arrowarrow使用游标卡尺shift获取arrow对象arrow的类型转换和时区修改总结时间库—arrow 使用背景 日期时间处理在实际应用场...
    99+
    2024-04-02
  • Python爬虫必备之XPath解析库的示例分析
    小编给大家分享一下Python爬虫必备之XPath解析库的示例分析,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!一、简介XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进...
    99+
    2023-06-15
  • Python数据分析之Numpy库的使用详解
    目录前言🧡Numpy库介绍💙ndarray 类常用属性💚Numpy常用函数🍓array函数🥝arang...
    99+
    2024-04-02
软考高级职称资格查询
编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
  • 官方手机版

  • 微信公众号

  • 商务合作