很久以前，我们中的一人（Lacey）花了一个多小时盯着 Python 文档 中的表格，该表格描述了日期和时间格式化字符串。我很难理解其中一个特定的难题，因为我试图编写代码将来自 API 的 datetime 字符串转换为 Python datetime 对象，所以我寻求了帮助。
“你为什么不直接使用 dateutil？”有人问。
读者，如果你从本月的 Python 专栏中只学到一件事，那就是将 datetime 字符串转换为 datetime 对象有比 datetime 的 strptime 更简单的方法，我们就会认为自己是成功的。
但除了轻松地将字符串转换为更有用的 Python 对象之外，还有许多库提供了有用的方法和工具，可以更轻松地管理时间测试、将时间转换为不同的时区、以人类可读的格式传递时间信息等等。如果这是你第一次涉足 Python 中的日期和时间，请休息一下并阅读如何在 Python 中处理日期和时间。要理解为什么在编程中处理日期和时间很困难，请阅读 程序员对时间的错误认知。
本文将向你介绍
请随意跳过你已经熟悉的库，专注于你陌生的库。
内置的datetime 模块
在深入研究其他库之前，让我们回顾一下如何使用 datetime 模块将日期字符串转换为 Python datetime 对象。
假设我们从 API 收到此日期字符串，并且需要它作为 Python datetime 对象存在
2018-04-29T17:45:25Z
此字符串包括
- YYYY-MM-DD 格式的日期
- 字母“T”表示时间即将到来
- HH:II:SS 格式的时间
- 时区指示符“Z”，表示此时间为 UTC （阅读更多关于 datetime 字符串格式的信息）
要使用 datetime 模块将此字符串转换为 Python datetime 对象，你将从 strptimedatetime.strptime 接受日期字符串和格式化字符，并返回 Python datetime 对象。
我们必须手动将 datetime 字符串的每个部分转换为 Python 的 datetime.strptime 可以理解的适当格式化字符串。四位数的年份用 %Y 表示。两位数的月份是 %m。两位数的日期是 %d。24 小时制的小时是 %H，零填充的分钟是 %M。零填充的秒是 %S。
需要仔细查看 文档 中的表格才能得出这些结论。
由于字符串中的“Z”表示此 datetime 字符串位于 UTC 中，因此我们可以忽略格式化中的这一点。（现在，我们暂时不考虑时区。）
此转换的代码如下所示
$ from datetime import datetime
$ datetime.strptime('2018-04-29T17:45:25Z', '%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
datetime.datetime(2018, 4, 29, 17, 45, 25)格式化字符串难以阅读和理解。我必须手动考虑原始字符串中的字母“T”和“Z”，以及标点符号和格式化字符串，如 %S 和 %m。不太熟悉 datetime 的人阅读我的代码可能会觉得难以理解，即使其含义已得到充分记录，因为它难以阅读。
让我们看看其他库如何处理这种转换。
Dateutil
dateutil 模块 提供了 datetime 模块的扩展。
为了继续上面的解析示例，使用 dateutil 实现相同的结果要简单得多
$ from dateutil.parser import parse
$ parse('2018-04-29T17:45:25Z')
datetime.datetime(2018, 4, 29, 17, 45, 25, tzinfo=tzutc())如果包含时区，dateutil 解析器将自动返回字符串的时区。由于我们的时区是 UTC，你可以看到返回的 datetime 对象是 UTC。如果你希望 parse 完全忽略时区信息并返回一个朴素的 datetime 对象，你可以将参数 ignoretz=True 传递给 parse，如下所示
$ from dateutil.parser import parse
$ parse('2018-04-29T17:45:25Z', ignoretz=True)
datetime.datetime(2018, 4, 29, 17, 45, 25)Dateutil 还可以解析更易于人类阅读的日期字符串
$ parse('April 29th, 2018 at 5:45 pm')
datetime.datetime(2018, 4, 29, 17, 45)dateutil 还提供诸如 relativedelta 之类的工具，用于计算两个 datetime 之间的时间差或向 datetime 添加/删除时间，rrule 用于创建重复出现的 datetime，以及 tz 用于处理时区，以及其他工具。
Arrow
Arrow 是另一个库，其目标是使操作、格式化和以其他方式处理日期和时间对人类更加友好。它包含 dateutil，并且根据其 文档，旨在“帮助你使用更少的导入和更少的代码来处理日期和时间。”
为了回到我们的解析示例，以下是如何使用 Arrow 将日期字符串转换为 Arrow datetime 类的实例
$ import arrow
$ arrow.get('2018-04-29T17:45:25Z')
<Arrow [2018-04-29T17:45:25+00:00]>你还可以在 get() 的第二个参数中指定格式，就像使用 strptime 一样，但 Arrow 会尽力自行解析你提供的字符串。get() 返回 Arrow datetime 类的实例。要使用 Arrow 获取 Python datetime 对象，请链接 datetime 如下
$ arrow.get('2018-04-29T17:45:25Z').datetime
datetime.datetime(2018, 4, 29, 17, 45, 25, tzinfo=tzutc())使用 Arrow datetime 类的实例，你可以访问 Arrow 的其他有用方法。例如，它的 humanize() 方法将 datetime 转换为人类可读的短语，如下所示
$ import arrow
$ utc = arrow.utcnow()
$ utc.humanize()
'seconds ago'在 Arrow 的 文档 中阅读更多关于 Arrow 有用方法的信息。
Moment
Moment 的创建者认为它是“alpha 质量”，但即使它处于早期阶段，它也很受欢迎，我们想提及它。
Moment 将字符串转换为更有用内容的方法很简单，类似于我们之前提到的库
$ import moment
$ moment.date('2018-04-29T17:45:25Z')
<Moment(2018-04-29T17:45:25)>与其他库一样，它最初返回其自身 datetime 类的实例。要返回 Python datetime 对象，请添加另一个 date() 调用。
$ moment.date('2018-04-29T17:45:25Z').date
datetime.datetime(2018, 4, 29, 17, 45, 25, tzinfo=<StaticTzInfo 'Z'>)这将把 Moment datetime 类转换为 Python datetime 对象。
Moment 还提供了使用人类可读的语言创建新日期的方法。要创建明天的日期
$ moment.date("tomorrow")
<Moment(2018-04-06T11:24:42)>它的 add 和 subtract 命令接受关键字参数，使操作日期变得简单。要获得后天，Moment 将使用以下代码
$ moment.date("tomorrow").add(days=1)
<Moment(2018-04-07T11:26:48)>Maya
Maya 包含了其他流行的库，这些库在 Python 中处理 datetime，包括 Humanize、pytz 和 pendulum 等。该项目的目标是使人们更容易处理 datetime。
Maya 的 README 包含几个有用的示例。以下是如何使用 Maya 重现之前的解析示例
$ import maya
$ maya.parse('2018-04-29T17:45:25Z').datetime()
datetime.datetime(2018, 4, 29, 17, 45, 25, tzinfo=<UTC>)请注意，我们必须在 maya.parse() 之后调用 .datetime()。如果我们跳过此步骤，Maya 将返回 MayaDT 类的实例：<MayaDT epoch=1525023925.0>。
由于 Maya 融合了许多有用的 datetime 库，因此它可以利用其 MayaDT 类的实例来执行诸如使用 slang_time() 方法将 timedelta 转换为纯语言，并将 datetime 间隔保存在单个类的实例中。以下是如何使用 Maya 将 datetime 表示为人类可读的短语
$ import maya
$ maya.parse('2018-04-29T17:45:25Z').slang_time()
'23 days from now`显然，slang_time() 的输出将根据你与 datetime 对象的相对接近程度而变化。
Delorean
Delorean，以回到未来电影中的时间旅行汽车命名，特别有助于操作 datetime：将 datetime 转换为其他时区以及添加或减去时间。
Delorean 需要有效的 Python datetime 对象才能工作，因此如果你有需要使用的字符串 datetime，最好与上面提到的库之一结合使用。例如，将 Delorean 与 Maya 一起使用
$ import maya
$ d_t = maya.parse('2018-04-29T17:45:25Z').datetime()现在，有了可用的 datetime 对象 d_t，你可以使用 Delorean 执行诸如将 datetime 转换为美国东部时区之类的操作
$ from delorean import Delorean
$ d = Delorean(d_t)
$ d
Delorean(datetime=datetime.datetime(2018, 4, 29, 17, 45, 25), timezone='UTC')
$ d.shift('US/Eastern')
Delorean(datetime=datetime.datetime(2018, 4, 29, 13, 45, 25), timezone='US/Eastern')看到小时数如何从 17 变为 13 了吗？
你还可以使用自然语言方法来操作 datetime 对象。要获取 2018 年 4 月 29 日（我们一直在使用的日期）之后的下一个星期五
$ d.next_friday()
Delorean(datetime=datetime.datetime(2018, 5, 4, 13, 45, 25), timezone='US/Eastern')在 Delorean 的 文档 中阅读更多关于 Delorean 的信息。
Freezegun
Freezegun 是一个库，可帮助你在 Python 代码中使用特定的 datetime 进行测试。使用 @freeze_time 装饰器，你可以为测试用例设置特定的日期和时间，并且所有对 datetime.datetime.now()、datetime.datetime.utcnow() 等的调用都将返回你指定的日期和时间。例如
from freezegun import freeze_time
import datetime
@freeze_time("2017-04-14")
def test():
assert datetime.datetime.now() == datetime.datetime(2017, 4, 14)要跨时区进行测试，你可以将 tz_offset 参数传递给装饰器。freeze_time 装饰器还接受更简单的语言日期，例如 @freeze_time('April 4, 2017')。
上面提到的每个库都提供了一组不同的特性和功能。可能很难决定哪一个最适合你的需求。Maya 的创建者 Kenneth Reitz 说：“所有这些项目都相互补充，并且是朋友。”
这些库共享一些功能，但不共享其他功能。有些擅长时间操作，另一些则擅长解析。但是它们都具有使你更轻松地处理日期和时间的目标。下次你发现自己对 Python 的内置 datetime 模块感到沮丧时，我们希望你选择其中一个库进行实验。
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