看看我的答案。

在真实数据中，这是一个真正的问题：多个、不匹配、不完整、不一致和多语言/地区日期格式，通常在一个数据集中自由混合。生产代码失败是不好的，更不用说像狐狸一样高兴异常了。

我们需要尝试。。。捕获多个日期时间格式fmt1，fmt2，。。。，fmtn和抑制/处理所有不匹配的异常（来自strptime（））（特别是，避免需要try…catch子句的yukky-n-deep缩进阶梯）。从我的解决方案

def try_strptime(s, fmts=['%d-%b-%y','%m/%d/%Y']):
    for fmt in fmts:
        try:
            return datetime.strptime(s, fmt)
        except:
            continue

    return None # or reraise the ValueError if no format matched, if you prefer

记住这一点，您不需要再次在日期时间转换中感到困惑。

日期时间对象字符串=strptime

datetime对象转换为其他格式=strftime

2005年6月1日下午1:33

等于

%b%d%Y%I:%M%p

%b月作为区域设置的缩写名称（Jun）%d月份的日期，以零填充的小数（1）表示%Y年，以世纪为小数（2015年）%I小时（12小时时钟）为零填充小数（01）%M分钟作为零填充十进制数字（33）%p Locale相当于AM或PM（PM）

所以您需要strptime i-e将字符串转换为

>>> dates = []
>>> dates.append('Jun 1 2005  1:33PM')
>>> dates.append('Aug 28 1999 12:00AM')
>>> from datetime import datetime
>>> for d in dates:
...     date = datetime.strptime(d, '%b %d %Y %I:%M%p')
...     print type(date)
...     print date
... 

输出

<type 'datetime.datetime'>
2005-06-01 13:33:00
<type 'datetime.datetime'>
1999-08-28 00:00:00

如果您有不同的日期格式，您可以使用panda或dateutil.parse

>>> import dateutil
>>> dates = []
>>> dates.append('12 1 2017')
>>> dates.append('1 1 2017')
>>> dates.append('1 12 2017')
>>> dates.append('June 1 2017 1:30:00AM')
>>> [parser.parse(x) for x in dates]

输出

[datetime.datetime(2017, 12, 1, 0, 0), datetime.datetime(2017, 1, 1, 0, 0), datetime.datetime(2017, 1, 12, 0, 0), datetime.datetime(2017, 6, 1, 1, 30)]

查看时间模块中的strptime。它是strftime的逆。

$ python
>>> import time
>>> my_time = time.strptime('Jun 1 2005  1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')
time.struct_time(tm_year=2005, tm_mon=6, tm_mday=1,
                 tm_hour=13, tm_min=33, tm_sec=0,
                 tm_wday=2, tm_yday=152, tm_isdst=-1)

timestamp = time.mktime(my_time)
# convert time object to datetime
from datetime import datetime
my_datetime = datetime.fromtimestamp(timestamp)
# convert time object to date
from datetime import date
my_date = date.fromtimestamp(timestamp)

以下是使用Pandas将格式化为字符串的日期转换为datetime.date对象的两种解决方案。

import pandas as pd

dates = ['2015-12-25', '2015-12-26']

# 1) Use a list comprehension.
>>> [d.date() for d in pd.to_datetime(dates)]
[datetime.date(2015, 12, 25), datetime.date(2015, 12, 26)]

# 2) Convert the dates to a DatetimeIndex and extract the python dates.
>>> pd.DatetimeIndex(dates).date.tolist()
[datetime.date(2015, 12, 25), datetime.date(2015, 12, 26)]

计时

dates = pd.DatetimeIndex(start='2000-1-1', end='2010-1-1', freq='d').date.tolist()

>>> %timeit [d.date() for d in pd.to_datetime(dates)]
# 100 loops, best of 3: 3.11 ms per loop

>>> %timeit pd.DatetimeIndex(dates).date.tolist()
# 100 loops, best of 3: 6.85 ms per loop

下面是如何转换OP的原始日期时间示例：

datetimes = ['Jun 1 2005  1:33PM', 'Aug 28 1999 12:00AM']

>>> pd.to_datetime(datetimes).to_pydatetime().tolist()
[datetime.datetime(2005, 6, 1, 13, 33), 
 datetime.datetime(1999, 8, 28, 0, 0)]

使用to_datetime将字符串转换为Pandas时间戳有很多选项，因此如果需要任何特殊信息，请查看文档。

同样，除了.date之外，时间戳还有许多可以访问的财产和方法

这将有助于将字符串转换为datetime和时区：

def convert_string_to_time(date_string, timezone):

    from datetime import datetime
    import pytz

    date_time_obj = datetime.strptime(date_string[:26], '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
    date_time_obj_timezone = pytz.timezone(timezone).localize(date_time_obj)

    return date_time_obj_timezone

date = '2018-08-14 13:09:24.543953+00:00'
TIME_ZONE = 'UTC'
date_time_obj_timezone = convert_string_to_time(date, TIME_ZONE)

arrow为日期和时间提供了许多有用的函数。这段代码为这个问题提供了答案，并表明箭头还能够轻松格式化日期并显示其他地区的信息。

>>> import arrow
>>> dateStrings = [ 'Jun 1  2005 1:33PM', 'Aug 28 1999 12:00AM' ]
>>> for dateString in dateStrings:
...     dateString
...     arrow.get(dateString.replace('  ',' '), 'MMM D YYYY H:mmA').datetime
...     arrow.get(dateString.replace('  ',' '), 'MMM D YYYY H:mmA').format('ddd, Do MMM YYYY HH:mm')
...     arrow.get(dateString.replace('  ',' '), 'MMM D YYYY H:mmA').humanize(locale='de')
...
'Jun 1  2005 1:33PM'
datetime.datetime(2005, 6, 1, 13, 33, tzinfo=tzutc())
'Wed, 1st Jun 2005 13:33'
'vor 11 Jahren'
'Aug 28 1999 12:00AM'
datetime.datetime(1999, 8, 28, 0, 0, tzinfo=tzutc())
'Sat, 28th Aug 1999 00:00'
'vor 17 Jahren'

看见http://arrow.readthedocs.io/en/latest/了解更多信息。