在Python中迭代一系列日期

我有以下代码来做到这一点，但我如何能做得更好?现在我认为它比嵌套循环更好，但是当您在列表理解中使用生成器时，它开始变得像perl一行程序。

day_count = (end_date - start_date).days + 1
for single_date in [d for d in (start_date + timedelta(n) for n in range(day_count)) if d <= end_date]:
    print strftime("%Y-%m-%d", single_date.timetuple())

笔记

我不是用这个来打印的。这只是为了演示。 start_date和end_date变量是datetime。date对象，因为我不需要时间戳。(它们将用于生成报告)。

样例输出

开始日期为2009-05-30，结束日期为2009-06-09:

当前回答

你可以使用箭头:

这是一个来自文档的例子，在几个小时内迭代:

from arrow import Arrow

>>> start = datetime(2013, 5, 5, 12, 30)
>>> end = datetime(2013, 5, 5, 17, 15)
>>> for r in Arrow.range('hour', start, end):
...     print repr(r)
...
<Arrow [2013-05-05T12:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T13:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T14:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T15:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T16:30:00+00:00]>

要在几天内迭代，你可以这样使用:

>>> start = Arrow(2013, 5, 5)
>>> end = Arrow(2013, 5, 5)
>>> for r in Arrow.range('day', start, end):
...     print repr(r)

(没有检查你是否能通过datetime。日期对象，但无论如何箭头对象通常更容易)

2021-01-11 05:49:51

其他回答

下面做一个按天递增的范围怎么样:

for d in map( lambda x: startDate+datetime.timedelta(days=x), xrange( (stopDate-startDate).days ) ):
  # Do stuff here

startDate和stopDate是datetime。日期对象

对于通用版本:

for d in map( lambda x: startTime+x*stepTime, xrange( (stopTime-startTime).total_seconds() / stepTime.total_seconds() ) ):
  # Do stuff here

startTime和stopTime是datetime。日期或datetime。datetime对象 (两者应是同一类型) stepTime是一个timedelta对象

注意.total_seconds()只在python 2.7之后才被支持。如果你被早期版本困住了，你可以写自己的函数:

def total_seconds( td ):
  return float(td.microseconds + (td.seconds + td.days * 24 * 3600) * 10**6) / 10**6

2011-07-13 02:35:14

为什么不试试呢:

import datetime as dt

start_date = dt.datetime(2012, 12,1)
end_date = dt.datetime(2012, 12,5)

total_days = (end_date - start_date).days + 1 #inclusive 5 days

for day_number in range(total_days):
    current_date = (start_date + dt.timedelta(days = day_number)).date()
    print current_date

2013-04-12 10:47:11

您可以简单而可靠地使用pandas库在两个日期之间生成一系列日期

import pandas as pd

print pd.date_range(start='1/1/2010', end='1/08/2018', freq='M')

您可以通过设置“freq”为D, M, Q, Y来改变生成日期的频率 (每天，每月，每季，每年）

2018-08-09 05:41:50

> pip install DateTimeRange

from datetimerange import DateTimeRange

def dateRange(start, end, step):
        rangeList = []
        time_range = DateTimeRange(start, end)
        for value in time_range.range(datetime.timedelta(days=step)):
            rangeList.append(value.strftime('%m/%d/%Y'))
        return rangeList

    dateRange("2018-09-07", "2018-12-25", 7)  

    Out[92]: 
    ['09/07/2018',
     '09/14/2018',
     '09/21/2018',
     '09/28/2018',
     '10/05/2018',
     '10/12/2018',
     '10/19/2018',
     '10/26/2018',
     '11/02/2018',
     '11/09/2018',
     '11/16/2018',
     '11/23/2018',
     '11/30/2018',
     '12/07/2018',
     '12/14/2018',
     '12/21/2018']

2018-09-11 16:04:44

为了完整起见，Pandas还有一个period_range函数用于时间戳越界:

import pandas as pd

pd.period_range(start='1/1/1626', end='1/08/1627', freq='D')

2019-09-17 11:30:43

在Python中迭代一系列日期

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