Python有很多库默认支持时间序列。通常时间和日期时间是最常用的。一些奇葩的时间格式要求，也不能局限于Python自带的这两个库。DateParser和Dateutil是两个友好的第三方库，用于处理各种时间格式。他们可以将各种写的奇怪的时间转换成标准的时间格式，比如：#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2020-12-0516:46importtimeimportdateparserfromdateutilimportparserprint(dateparser.parse("2020/11/75:01:08"))print(parser.parse("2020"))遇到一个需求，最近在做一些自动化文件导出时，有些平台对导出数量有限制。比如某平台选择的时间是半年，累计数据量达到50万，就会导出失败。在这种情况下，需要进行时间分段。比如可以分为按月甚至按周导出，即rangeTime。在谷歌上搜索Python时间或者Datetime拆分时间，没有找到结果，这才想起还有一个更好的处理时间的库，就是Arrow。很多博客也简单介绍了Arrow，贴出了官方的例子，但是没有应用到实际项目中，所以Arrow的更多用法就没有提到。Arrow和DateParser一样，Arrow底层也封装了datetime，在特定的地方可以和datetime进行交互。一些用法显示：#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2020-12-0516:46i=arrow.now()#i.replace(day=1)替换时间为#ionthe1日。shift(months=-1)偏移量，向前推一个月#i.format('YYYY-MM-DD')转换成你想要的时间格式print(i.shift(days=-30).format('YYYY-MM-DD'))print(i.shift(months=-3).format('YYYY-MM-DD'))#一起使用，链式规则print(i.replace(day=1).shift(months=-1).format('YYYY-MM-DD'))print(i.replace(day=1).shift(months=-1).format('YYYY-MM-DDHH:mm:ss'))继续回到刚才解决的需求，Arrow的时间间隔属性可以在一段时间内按照不同的时间粒度进行分段，来满足我们的需求。#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2020-12-0516:46importarrow#从当前时间开始，向前推进120天end=datetime.datetime.now()start=end+datetime.timedelta(days=-120)#得到120以内的时间范围，除以月deftimeYmdRange(start=start,end=end):tRange=[]forrinarrow.Arrow.span_range('months',start,end):qTime=[i.format('YYYY-MM-DD')foriinr]tRange.append(qTime)returnRange#获取120以内的时间范围，除以周deftimeWeekRange(start=start,end=end):tRange=[]forrinarrow.Arrow.span_range('weeks',start,end):qTime=[i.format('YYYY-MM-DD')foriinr]tRange.append(qTime)returnRange#自定义时间格式，除以月份，结果为202011deftimeMonthRange(开始=开始，结束=结束）：tRange=[]forrinarrow.Arrow.range（'月'，开始，结束）：qTime=r.format（'YYYYMM'）tRange.append（qTime）returnRangeforrintimeHmsRange（开始，结束）:print(','.join(r))print(timeWeekRange())这样可以满足我们的需求，保证天数（或者更小的时间粒度）不会在一个sp中重复ecifictimeinterval,don'tuse时间处理库有很多很多，越用越复杂。有那么一两个好用的，一个好用的时间库就够了，哈哈！！
