Python实用工具：深入解析python-dateutil库的日期处理之道

pip install python-dateutil

pip install pytz

import dateutil
print(f"python-dateutil版本：{dateutil.__version__}")
# 预期输出：python-dateutil版本：2.8.2（以实际安装版本为准）

from dateutil import parser

# 解析ISO格式日期
date_str1 = "2023-10-05T14:30:00"
dt1 = parser.parse(date_str1)
print(f"解析结果：{dt1}，类型：{type(dt1)}")
# 输出：解析结果：2023-10-05 14:30:00，类型：<class 'datetime.datetime'>

# 解析带中文分隔符的日期
date_str2 = "2023年10月5日 下午2点30分"
dt2 = parser.parse(date_str2)
print(f"解析结果：{dt2}")
# 输出：解析结果：2023-10-05 14:30:00

# 解析“3天前”
date_str3 = "3 days ago"
dt3 = parser.parse(date_str3)
print(f"3天前：{dt3}")

# 解析“下周一”
date_str4 = "next Monday"
dt4 = parser.parse(date_str4)
print(f"下周一：{dt4}")

# 假设“04/03/2023”为日/月/年格式
date_str5 = "04/03/2023"
dt5 = parser.parse(date_str5, dayfirst=True)
print(f"日优先解析：{dt5}")  # 输出：2023-03-04

# 假设为月/日/年格式
dt6 = parser.parse(date_str5, dayfirst=False)
print(f"月优先解析：{dt6}")  # 输出：2023-04-03

parser_obj = parser.parser()
# 忽略字符串中的“约”字
date_str6 = "约2023年10月"
dt7 = parser_obj.parse(date_str6, fuzzy=True)  # fuzzy=True允许忽略不识别的部分
print(f"模糊解析：{dt7}")  # 输出：2023-10-01 00:00:00（默认补全为月初）

from dateutil.relativedelta import relativedelta
from datetime import datetime

# 当前时间
now = datetime.now()
print(f"当前时间：{now}")

# 计算3个月零5天后的日期
delta = relativedelta(months=3, days=5)
future_date = now + delta
print(f"3个月零5天后：{future_date}")

# 计算1年前的日期
past_date = now - relativedelta(years=1)
print(f"1年前：{past_date}")

date = datetime(2023, 3, 31)
next_month = date + relativedelta(months=1)
print(f"3月31日加1个月：{next_month}")  # 输出：2023-04-30 00:00:00

# 若希望保持每月最后一天，可使用replace方法
last_day = date + relativedelta(months=1, day=31)  # 自动调整为有效日期
print(f"保持月末：{last_day}")  # 输出：2023-04-30 00:00:00

delta = relativedelta(years=2, months=5, days=10)
print(f"总年数：{delta.years}，总月数：{delta.months}，总天数：{delta.days}")

# 比较两个时间差
delta1 = relativedelta(months=3)
delta2 = relativedelta(days=90)
print(f"delta1 > delta2？{delta1 > delta2}")  # 因月份天数不同，结果可能为False

from dateutil import tz

# 定义上海时区（UTC+8）
shanghai_tz = tz.gettz("Asia/Shanghai")
# 定义纽约时区（UTC-4，夏令时）
new_york_tz = tz.gettz("America/New_York")

# 带时区的datetime对象
now_shanghai = datetime.now(shanghai_tz)
print(f"上海时间：{now_shanghai}")

# 转换为纽约时间
now_new_york = now_shanghai.astimezone(new_york_tz)
print(f"纽约时间：{now_new_york}")

# 定义UTC+9的时区
jst = tz.tzoffset("JST", 9*3600)  # 偏移量（秒）
date_jst = datetime(2023, 10, 5, 12, 0, tzinfo=jst)
print(f"东京时间：{date_jst}")

# 转换为UTC时间
date_utc = date_jst.astimezone(tz.UTC)
print(f"UTC时间：{date_utc}")

local_tz = tz.tzlocal()
print(f"本地时区：{local_tz}")
local_time = datetime.now(local_tz)
print(f"本地当前时间：{local_time}")

from dateutil.rrule import rrule, DAILY, WEEKLY, MONTHLY, YEARLY

# 定义起始时间
start = datetime(2023, 10, 1, 9, 0)

# 生成每天9点的事件，持续5次
daily_events = rrule(freq=DAILY, count=5, dtstart=start)
for event in daily_events:
    print(f"每日事件：{event}")

# 生成每周三9点的事件，持续3个月
weekly_events = rrule(freq=WEEKLY, byweekday=3, count=12, dtstart=start)  # byweekday=3为星期三
for event in weekly_events:
    print(f"每周三事件：{event}")

# 生成每月最后一天的事件
monthly_last_day = rrule(freq=MONTHLY, bymonthday=-1, dtstart=start)
for event in monthly_last_day.between(start, start + relativedelta(months=3)):
    print(f"月末事件：{event}")

# 生成每年3月第2个星期五的事件
yearly_event = rrule(freq=YEARLY, bymonth=3, byweekday=FR(2), dtstart=datetime(2023, 3, 1))
print(f"每年3月第2个星期五：{yearly_event[0]}")

start_tz = start.replace(tzinfo=shanghai_tz)
weekly_events_tz = rrule(freq=WEEKLY, count=4, dtstart=start_tz)
for event in weekly_events_tz:
    print(f"带时区的周事件：{event}")
    # 输出时区信息如：2023-10-04 09:00:00+08:00

2023年10月1日 上午9:05: 系统启动
last Monday 14:30: 接收数据
2023-10-05T18:45+08:00: 数据处理完成
3 days ago 22:15: 错误日志

from dateutil import parser, tz
from dateutil.relativedelta import relativedelta
from dateutil.rrule import rrule, WEEKLY, MO
import datetime

# 定义日志解析函数
def parse_log_line(line):
    try:
        # 提取时间部分（假设时间在行首）
        time_part = ' '.join(line.split(' ')[:3])  # 简单提取前3个分词，需根据实际日志格式调整
        dt = parser.parse(time_part, fuzzy=True)
        # 转换为UTC时区
        utc_dt = dt.astimezone(tz.UTC)
        message = line[len(time_part):].strip()
        return utc_dt, message
    except Exception as e:
        print(f"解析失败：{line}，错误：{e}")
        return None, line

# 读取日志文件
with open("logs.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    log_lines = f.readlines()

# 解析日志并存储
parsed_logs = []
for line in log_lines:
    dt, msg = parse_log_line(line)
    if dt:
        parsed_logs.append((dt, msg))

# 计算时间间隔
for i in range(1, len(parsed_logs)):
    prev_dt, prev_msg = parsed_logs[i-1]
    curr_dt, curr_msg = parsed_logs[i]
    delta = curr_dt - prev_dt
    print(f"[{prev_msg}] 到 [{curr_msg}] 的时间间隔：{delta}")

# 生成下周周一的提醒时间（当前时间为UTC时间）
now_utc = datetime.datetime.now(tz.UTC)
next_monday = rrule(freq=WEEKLY, byweekday=MO, dtstart=now_utc, count=1)[0]
print(f"\n下周周一提醒时间（UTC）：{next_monday}")

解析失败：last Monday 14:30: 接收数据，错误：day is out of range for month（需通过dayfirst等参数优化解析）
解析失败：3 days ago 22:15: 错误日志，错误：day is out of range for month（同上）
[系统启动] 到 [数据处理完成] 的时间间隔：4 days, 9:39:59

下周周一提醒时间（UTC）：2023-10-09 00:00:00+00:00

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["timestamp"], date_parser=parser.parse)