Python 默認支持時間序列的庫有很多，通常 time 和 datetime 是用的最多的，雖然他們在一般情形下絕對夠用，但是總有一些比較奇葩的時間格式的需求，而我們也就不能僅限于這兩個 Python 自帶的庫。

DateParser 和 Dateutil

這是兩款比較友好的用于處理各種時間格式的第三方庫，它能將各種奇怪寫法的時間轉換成標準的時間格式，比如：

# -*- coding: utf-8 -*- 
# @Time : 2020-12-05 16:46 
import time 
import dateparser 
from dateutil import parser 
 
print(dateparser.parse("2020/11/7 5:01:08")) 
print(parser.parse("2020")) 

碰到個需求

最近在做一些自動化文件導出的時候，由于有一些平臺有導出的數量限制，比如某某平臺如果所選時間是半年，然后累計數據量達到 50w，就會導出失敗。

對于這種情況就要做一下時間切分，比如可以分為按月，甚至按周來進行導出，也就是 rangeTime。

當在 Google 上搜索 Python time 或者 Datetime 切分時間的時候發現并沒有什么結果，然后就會想起有個更牛的處理時間的庫，也就是 Arrow 了。

很多的博客對 Arrow 的講解也都是一帶而過，貼出官方的例子，并沒有應用于實際的項目，所以更多 Arrow 的用法也就沒有提到。

Arrow

和 DateParser 一樣，Arrow 底層也是用 datetime 封裝的，在特定的地方可以和 datetime 進行交互。

一些用法展示：

# -*- coding: utf-8 -*- 
# @Time : 2020-12-05 16:46 
i = arrow.now() 
 
# i.replace(day=1) 替換時間為 1 號 
# i.shift(months=-1) 偏移量，往前推一個月 
# i.format('YYYY-MM-DD') 轉換為你想要的時間格式 
 
print(i.shift(days=-30).format('YYYY-MM-DD')) 
print(i.shift(months=-3).format('YYYY-MM-DD')) 
 
# 配合使用，鏈式法則 
print(i.replace(day=1).shift(months=-1).format('YYYY-MM-DD')) 
print(i.replace(day=1).shift(months=-1).format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss')) 

回到解決剛才的那個需求， Arrow 的時間區間屬性可以在一段時間中根據不同時間粒度來進行切分，來達到我們的需求。

# -*- coding: utf-8 -*- 
# @Time : 2020-12-05 16:46 
import arrow 
 
 
# 開始于當前時間，往前推 120 天 
end = datetime.datetime.now() 
start = end + datetime.timedelta(days=-120) 
 
# 獲取 120 內的時間范圍，以月劃分 
def timeYmdRange(start=start,end=end): 
    tRange = [] 
    for r in arrow.Arrow.span_range('months', start, end): 
        qTime = [i.format('YYYY-MM-DD') for i in r] 
        tRange.append(qTime) 
    return tRange 
 
# 獲取 120 內的時間范圍，以周劃分 
def timeWeekRange(start=start,end=end): 
    tRange = [] 
    for r in arrow.Arrow.span_range('weeks', start, end): 
        qTime = [i.format('YYYY-MM-DD') for i in r] 
        tRange.append(qTime) 
    return tRange 
 
# 自定義時間格式，按月劃分，結果為 202011  
def timeMonthRange(start=start,end=end): 
    tRange = [] 
    for r in arrow.Arrow.range('months', start, end): 
        qTime = r.format('YYYYMM') 
        tRange.append(qTime) 
    return tRange 
 
for r in timeHmsRange(start, end): 
    print(','.join(r)) 
 
print(timeWeekRange()) 

這樣一來就可以滿足我們的需求，并且保證在特定時間區間內不會重復天數(或者更小的時間粒度)，不要使用很多很多的時間處理庫，用的越多也就更加錯綜復雜，有那么一兩款好用，易用的時間庫足矣，哈哈 !!