获取指定的开始日期和结束日期之间的日期范围(优化的时间和空间复杂性):

import datetime

start = datetime.datetime.strptime("21-06-2014", "%d-%m-%Y")
end = datetime.datetime.strptime("07-07-2014", "%d-%m-%Y")
date_generated = [start + datetime.timedelta(days=x) for x in range(0, (end-start).days)]

for date in date_generated:
    print date.strftime("%d-%m-%Y")

根据我自己的回答:

import datetime;
print [(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=x)).strftime('%Y-%m-%d') for x in range(-5, 0)]

输出:

['2017-12-11', '2017-12-10', '2017-12-09', '2017-12-08', '2017-12-07']

区别在于我得到的是'date'对象，而不是'datetime '对象。datetime”。

另一个向前或向后计数的例子，从桑迪普的回答开始。

from datetime import date, datetime, timedelta
from typing import Sequence
def range_of_dates(start_of_range: date, end_of_range: date) -> Sequence[date]:

    if start_of_range <= end_of_range:
        return [
            start_of_range + timedelta(days=x)
            for x in range(0, (end_of_range - start_of_range).days + 1)
        ]
    return [
        start_of_range - timedelta(days=x)
        for x in range(0, (start_of_range - end_of_range).days + 1)
    ]

start_of_range = datetime.today().date()
end_of_range = start_of_range + timedelta(days=3)
date_range = range_of_dates(start_of_range, end_of_range)
print(date_range)

给了

[datetime.date(2019, 12, 20), datetime.date(2019, 12, 21), datetime.date(2019, 12, 22), datetime.date(2019, 12, 23)]

and

start_of_range = datetime.today().date()
end_of_range = start_of_range - timedelta(days=3)
date_range = range_of_dates(start_of_range, end_of_range)
print(date_range)

给了

[datetime.date(2019, 12, 20), datetime.date(2019, 12, 19), datetime.date(2019, 12, 18), datetime.date(2019, 12, 17)]

请注意，开始日期包含在返回中，因此如果需要四个总日期，请使用timedelta(days=3)

获取指定的开始日期和结束日期之间的日期范围(优化的时间和空间复杂性):

import datetime

start = datetime.datetime.strptime("21-06-2014", "%d-%m-%Y")
end = datetime.datetime.strptime("07-07-2014", "%d-%m-%Y")
date_generated = [start + datetime.timedelta(days=x) for x in range(0, (end-start).days)]

for date in date_generated:
    print date.strftime("%d-%m-%Y")

一般来说，Pandas非常适合时间序列，并直接支持日期范围。

例如pd.date_range():

import pandas as pd
from datetime import datetime

datelist = pd.date_range(datetime.today(), periods=100).tolist()

它也有很多选择，让生活更轻松。例如，如果您只想要工作日，您只需交换bdate_range。

参见日期范围文档

此外，它完全支持pytz时区，可以平滑地跨越春季/秋季夏令时转换。

编辑由OP:

如果你需要实际的python日期时间，而不是Pandas时间戳:

import pandas as pd
from datetime import datetime

pd.date_range(end = datetime.today(), periods = 100).to_pydatetime().tolist()

#OR

pd.date_range(start="2018-09-09",end="2020-02-02")

这使用"end"参数来匹配原始问题，但如果你想要降序日期:

pd.date_range(datetime.today(), periods=100).to_pydatetime().tolist()

你也可以使用日期序数来简化:

def date_range(start_date, end_date):
    for ordinal in range(start_date.toordinal(), end_date.toordinal()):
        yield datetime.date.fromordinal(ordinal)

或者像评论中建议的那样，你可以创建一个这样的列表:

date_range = [
    datetime.date.fromordinal(ordinal) 
    for ordinal in range(
        start_date.toordinal(),
        end_date.toordinal(),
    )
]