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Python datetime：如何在 Python 中处理日期和时间

了解使用 Python 的 datetime 工具处理多种场景，从解析字符串到管理具备时区感知的时间戳，一切更简单。
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处理日期和时间看起来很简单，直到您开始面对各种格式、时区、夏令时规则，或来自多个系统的时间戳。这时就不能再将时间当作原始字符串或整数来存储了。Python 的 datetime 模块正是为了帮助您以可预测的方式管理这些要素。

本指南将讲解核心类、如何创建并使用 datetime 对象、如何进行运算、如何格式化与解析值、处理时区等。每一部分都循序渐进，帮助您从基础操作过渡到更高级的用法。

Python datetime 模块的核心类

在着手具体操作之前，先理解 Python 在概念层面如何建模日期与时间会很有帮助。datetime 模块只用了一小组类，每个类都聚焦于问题的一个方面。理解各类的定位，能让后续流程更顺畅。

date

当您只需要日历日期，而不用考虑一天中的时间或时区时，date 类就是所需。它用直观的属性表示年、月、日。

其属性包括：

  • year

  • month

  • day

以及方法：

  • today()

  • fromisoformat()

  • replace()

  • isoformat()

  • weekday()

  • isoweekday()

from datetime import date
d = date(2025, 3, 1)
print(d)

这段代码创建了一个简单的日历日期。如果输入无效组合（如 February 30），Python 会抛出 ValueError。

time

有些任务只关心一天中的时间，比如一个在下午 2:30 运行的提醒。time 类很有用，因为它存储小时、分钟、秒，以及（此例不需要的）微秒或时区数据。

其属性包括：hour、minute、second、microsecond、tzinfo

其方法包括：replace()、isoformat()

from datetime import time
t = time(14, 30, 15)
print(t)

这会创建一个不带日期的时刻。无效值（如 hour=27）会产生错误。

datetime

大多数真实场景都需要同时包含日期和时间，这正是 datetime 的用武之地。它是该模块中最通用的类，也是您在日志、处理与协调事件时最常用的类。

其属性（在上述基础上另加）：tzinfo

其方法包括 now()、utcnow()、fromisoformat()、strptime()、strftime()、astimezone()。它还支持与 timedelta 的算术运算，后文将更详细介绍。

from datetime import datetime
dt = datetime(2025, 3, 1, 14, 30)
print(dt)

这会生成一个完整的时间戳，包含日期和时间两个部分。

timedelta

每当您需要衡量经过的时间或将某个时间戳向前或向后偏移时，timedelta 就是正确选择。它表示一个时长，而非具体时刻。

其属性包括：days、seconds、microseconds。 常用于偏移、时间差和调度逻辑。

from datetime import timedelta
delta = timedelta(days=7, hours=3)
print(delta)

这表示一个固定时长。当与 datetime 相加或相减时尤其有用。

tzinfo

tzinfo 定义了 Python 的时区接口。您通常不会直接创建它们，但在附加或转换时区时，datetime 系统会用到它们。

timezone

timezone 是一个内置的 tzinfo 实现，用于像 UTC 或 UTC+1 这样的固定 UTC 偏移。对于不涉及夏令时规则的简单场景很实用。

创建与访问 Python datetime 对象

了解了这些类之后，下一步就是学习如何创建它们的实例。Python 提供了多种方式，取决于数据来源：手动输入、系统时间、时间戳或文本。

使用类构造函数

构造函数让您可以完全掌控要创建的值。这通常是构建 date、time 或 datetime 对象最明确、最不易出错的方式。

from datetime import date
d = date(2025, 3, 1)
print(d)

这直接构建了一个日历日期。无效值会立即抛出错误，有助于及早发现问题。

from datetime import time
t = time(14, 30, 15)
print(t)

这会生成一个一天中的时间值。当您不需要附带日期时使用它。

from datetime import datetime
dt = datetime(2025, 3, 1, 14, 30)
print(dt)

这会创建一个完整的时间戳。添加 tzinfo 参数可使其具备时区感知能力。

基于时间戳创建

Unix 时间戳在日志、API 和操作系统中十分常见。Python 可以轻松将其转换为可读的 datetime 对象。

datetime.fromtimestamp(1700000000)
datetime.utcfromtimestamp(1700000000)

第一种在本地时间下解释时间戳；第二种在 UTC 下解释。

获取当前值的类方法

当您需要当前日期或时间时，Python 提供了简洁的辅助方法。它们对日志、事件跟踪和实时管道至关重要。

from datetime import datetime, date, timezone
print(date.today())
print(datetime.now())
print(datetime.now(tz=timezone.utc))  # Python 3.12+ preferred

这些方法会返回当前系统时间，可根据需要选择本地时间或 UTC。

datetime.fromtimestamp(1700000000)
datetime.utcfromtimestamp(1700000000)

这些方法将纪元时间戳转换为 datetime 对象。在解析 API 或数据库值时非常常见。

从字符串解析

真实世界的数据集常把时间戳存成文本。Python 提供了可靠工具，把这些字符串转换为结构化的值。

strptime()
from datetime import datetime
dt = datetime.strptime("2025-03-01 14:30", "%Y-%m-%d %H:%M")
print(dt)

strptime() 使用格式模式解析字符串。如果字符串不完全匹配，Python 会抛出 ValueError。

from datetime import datetime
dt = datetime.strptime("not-a-date", "%Y-%m-%d")

这会失败，因为输入与预期模式不匹配。

fromisoformat()
datetime.fromisoformat("2025-03-01T14:30:00")

ISO 8601 字符串解析顺畅，因为其结构已标准化。这通常是从 API 或现代数据管道加载时间戳的最简方式。

进行日期运算

学会创建时间戳之后，下一步就是对其进行操作。您可以通过计算时长、移动日期或比较时间区间来完成这些工作。

用于时间计算的 Timedelta

timedelta 用于表示固定时长的区间，如“5 小时”或“2 周”。这些区间有助于调度、记录日志，或实现简单倒计时。

from datetime import datetime, timedelta
dt = datetime(2025, 3, 1, 14, 30)
new_dt = dt + timedelta(days=5)
print(new_dt)

此示例将时间戳向前移动五天。

start = datetime(2025, 3, 1, 9, 0)
end = datetime(2025, 3, 1, 14, 30)
duration = end - start
print(duration.total_seconds())

这里，两个 datetime 相减会得到一个 timedelta，您可以将其转换为秒、天或小时。

固定时长 vs. 感知日历的运算

时间单位并非均等。月份长度不同、闰年会多一天，而月末的处理也可能难以预测。对于这些情况，timedelta 并不够用。

dateutil.relativedelta 可处理“感知日历”的运算：

from dateutil.relativedelta import relativedelta
from datetime import date
d = date(2025, 1, 31)
print(d + relativedelta(months=1))

这能正确处理不存在的“2 月 31 日”，通过恰当方式移动日期。

格式化与解析日期

日期时间格式几乎无处不在：API 需要特定格式，用户偏好可读文本，日志依赖一致的时间戳字符串。Python 同时支持灵活格式化与标准化表示。

使用 strftime 进行字符串格式化

strftime() 允许您用预定义代码将 datetime 对象转为格式化字符串。

from datetime import datetime
dt = datetime(2025, 3, 1, 14, 30)
print(dt.strftime("%A, %B %d, %Y at %H:%M"))

这会打印一个包含星期几和完整月份名称的可读字符串。

dt.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S")

这会生成适合数据存储或 API 的类 ISO 字符串。

使用 strptime 解析字符串

from datetime import datetime
dt = datetime.strptime("2025-03-01 14:30", "%Y-%m-%d %H:%M")
print(dt)

这会把文本转换为 datetime 对象。字符串与模式的任何不匹配都会引发错误。

使用 ISO 8601 与 RFC 3339

ISO 8601 解决了很多地区性日期格式的歧义。Python 原生支持它：

from datetime import datetime
dt = datetime.fromisoformat("2025-03-01T14:30:00")
print(dt.isoformat())

这是在系统、API 或数据库之间交换数据时最安全的格式。

处理时区

时区为时间处理带来了最棘手的一些问题。Python 通过区分朴素（naive）与具备时区感知（aware）的 datetime 对象，并提供工具来处理真实世界的时区，从而加以应对。

朴素对象 vs. 具备时区感知的对象

朴素的 datetime 不带时区：

from datetime import datetime
naive_dt = datetime(2025, 3, 1, 14, 30)
print(naive_dt.tzinfo)  # None

具备时区感知的 datetime 包含时区偏移：

from datetime import timezone, timedelta
aware_dt = naive_dt.replace(tzinfo=timezone(timedelta(hours=1)))
print(aware_dt)

在比较或运算中混用朴素与感知对象通常会导致错误。

使用 zoneinfo 模块

Python 的 zoneinfo 模块提供对现实世界 IANA 时区的访问：

from zoneinfo import ZoneInfo
from datetime import datetime
dt = datetime(2025, 3, 1, 14, 30, tzinfo=ZoneInfo("Europe/Paris"))
print(dt)

时区转换很简单：

dt.astimezone(ZoneInfo("America/New_York"))

这会在不同的本地时区中表达同一时刻。

在时区之间转换

您可以使用 astimezone() 将任何具备时区感知的时间戳转换到另一时区：

from zoneinfo import ZoneInfo
dt_ny = dt.astimezone(ZoneInfo("America/New_York"))
print(dt_ny)

一个常见最佳实践是将时间戳以 UTC 存储，只在需要显示时再转换。

比较与筛选日期

比较几乎出现在每个工作流程中。比如对日志排序、筛选事件，或判断某事是否发生在某个阈值之前或之后。

from datetime import datetime
a = datetime(2025, 3, 1, 12, 0)
b = datetime(2025, 3, 1, 15, 0)
print(a < b)  # True

具备时区感知的比较会考虑偏移量：

from datetime import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo
dt1 = datetime(2025, 3, 1, 12, 0, tzinfo=ZoneInfo("Europe/London"))
dt2 = datetime(2025, 3, 1, 7, 0, tzinfo=ZoneInfo("America/New_York"))
print(dt1 == dt2)  # True — same moment in time

对集合进行筛选也很自然：

dates = [
    datetime(2025, 3, 1, 10),
    datetime(2025, 2, 20, 9),
    datetime(2025, 3, 1, 8)
]
cutoff = datetime(2025, 3, 1)
filtered = [d for d in dates if d >= cutoff]
print(filtered)

在跨时区工作时，将时间统一到 UTC 很有帮助。

更高级的用例

除了基础的解析和运算外，日期时间在许多工作流程中还会以其他形式出现。以下是您经常会遇到的一些模式。

Unix 时间戳

Unix 时间戳以自 1970 年 1 月 1 日（UTC）以来的秒数计量。它们广泛用于系统编程和 API。

from datetime import datetime
dt = datetime.fromtimestamp(1700000000)
print(dt)

毫秒与微秒需要进行缩放：

ts_ms = 1700000000000
dt_ms = datetime.fromtimestamp(ts_ms / 1000)

ts_us = 1700000000000000
dt_us = datetime.fromtimestamp(ts_us / 1_000_000)

调度与定时器

像 schedule 这样的库依赖 datetime 值来判断任务何时运行。无论是每隔几秒触发函数，还是在当天稍后安排一次性事件，datetime 都为这些比较提供了基础。

数据分析模式

在分组和基于时间的分析中，常从 datetime 中提取属性：

dt = datetime(2025, 3, 1, 14, 30)
print(dt.year)
print(dt.isocalendar())

在 pandas 中，按周期重采样非常常见：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    "value": [10, 12, 15],
    "timestamp": pd.to_datetime([
        "2025-03-01",
        "2025-03-02",
        "2025-03-08"
    ])
}).set_index("timestamp")

print(df.resample("W").sum())

结语

若想进一步学习 datetime，请观看我们课程 Working with Dates and Times in Python（作者：Max Shrom）以及 Jason Myers 的 Data Types for Data Science in Python 中的相关视频。

如果您在字符串转换方面还需要更多帮助，我们的教程 Converting Strings to Dates as datetime Objects 也许对您有用。

Oluseye Jeremiah

作者

Oluseye Jeremiah

LinkedIn

专注于人工智能、机器学习与数据科学的技术写作者，擅长将复杂概念讲解得清晰易懂。

主题

Python