Python Arrow 库详解:更智能的日期时间处理

发布于:2025-06-25 ⋅ 阅读:(21) ⋅ 点赞:(0)

1. 安装与基本用法

安装 Arrow


pip install arrow

基本使用示例


import arrow

# 获取当前时间
now = arrow.now()
print(now)  # 输出: 2023-07-15T14:30:45.123456+08:00

# 创建特定时间
dt = arrow.get('2023-07-15 14:30:00', 'YYYY-MM-DD HH:mm:ss')
print(dt)  # 输出: 2023-07-15T14:30:00+00:00

2. 核心功能

2.1 时间创建与解析


# 从字符串解析
dt1 = arrow.get('2023-07-15')
dt2 = arrow.get('July 15, 2023', 'MMMM D, YYYY')

# 从时间戳创建
ts = arrow.get(1689408000)  # 时间戳

# 指定时区
tz_aware = arrow.now('US/Pacific')

2.2 时间属性访问


dt = arrow.now()

print(dt.year)    # 年
print(dt.month)   # 月
print(dt.day)     # 日
print(dt.hour)    # 时
print(dt.minute)  # 分
print(dt.second)  # 秒
print(dt.weekday())  # 星期几 (0-6, 0是周一)

2.3 时间运算


# 时间加减
tomorrow = dt.shift(days=1)
last_week = dt.shift(weeks=-1)

# 时间差计算
diff = tomorrow - last_week
print(diff.days)  # 输出: 8

2.4 时间格式化


# 格式化为字符串
print(dt.format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss'))  # 输出: 2023-07-15 14:30:45
print(dt.format('dddd, MMMM D, YYYY'))   # 输出: Saturday, July 15, 2023

# 人性化显示
print(dt.humanize())  # 输出: "just now", "an hour ago" 等

3. 高级特性

3.1 时区处理


# 本地时间转其他时区
utc_time = dt.to('UTC')
ny_time = dt.to('America/New_York')

# 时区转换链
print(dt.to('UTC').to('Asia/Tokyo').to('US/Pacific'))

3.2 时间范围生成


# 生成时间范围
start = arrow.get('2023-07-01')
end = arrow.get('2023-07-31')

for day in arrow.Arrow.range('day', start, end):
    print(day.format('YYYY-MM-DD'))

3.3 时间替换


# 替换部分时间
new_dt = dt.replace(hour=8, minute=0, second=0)

4. 与标准库对比

4.1 创建时间对象


# 标准库方式
from datetime import datetime
dt_std = datetime(2023, 7, 15, 14, 30)

# Arrow方式
dt_arrow = arrow.get('2023-07-15 14:30:00')

4.2 时区处理


# 标准库时区处理 (需要pytz)
from datetime import datetime
import pytz

dt_std = datetime(2023, 7, 15, tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai'))

# Arrow时区处理
dt_arrow = arrow.now('Asia/Shanghai')

5. 实际应用示例

5.1 日志时间处理


import arrow

log_time = "2023-07-15T14:30:45.123Z"
dt = arrow.get(log_time)

# 转换为本地时间
local_dt = dt.to('local')
print(f"日志记录于: {local_dt.humanize()} ({local_dt.format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss')})")

5.2 时间区间统计


start = arrow.get('2023-07-01')
end = arrow.get('2023-07-31')

# 计算7月有多少个周末
weekends = [day for day in arrow.Arrow.range('day', start, end) 
           if day.weekday() in [5, 6]]
print(f"7月有 {len(weekends)} 个周末日")

5.3 API 时间参数处理


def parse_api_time(time_str, tz='UTC'):
    """处理API返回的各种时间格式"""
    try:
        return arrow.get(time_str).to(tz)
    except arrow.parser.ParserError:
        return arrow.now(tz)

6. 性能考虑

  • 解析性能:Arrow 的解析速度比纯 Python 的 datetime.strptime 快
  • 内存占用:Arrow 对象比 datetime 对象稍大
  • 替代方案:对性能要求极高的场景可以考虑 pendulum 或 ciso8601

Arrow 提供了比标准库更直观、功能更丰富的日期时间操作接口,特别适合需要复杂时间处理、多时区转换的应用场景。


网站公告

今日签到

点亮在社区的每一天
去签到