Python arrow 更好的日期时间模块

Python中有很多时间和日期处理的库，有time、datetime等，虽然提供了很完整的对日期、时间以及时区转换处理的功能，但是方法过多，不易于记忆，而且经常需要各种转换操作，非常繁琐，比如时间和时间戳的转换，格式化时间字符串转换等等，几乎每次使用都要先看一下教程文档。那么有没有使用起来更人性化的日期时间处理库呢？接下来就来看一下arrow日期时间库。

arrow是一个专门处理时间和日期的轻量级Python库，它提供了一种合理、人性化的方式来创建、操作、格式化、转换日期、时间和时间戳，可以比较轻易的创建具有时区意识的日期和时间实例。

可以使用pip install arrow进行安装。

arrow模块的使用

获取arrow对象

Arrow可以很灵活的将多种格式的时间数据转换成Arrow对象，如下：

import arrow
print(repr(arrow.Arrow(2021, 8, 23, 8)))
print(repr(arrow.get(2021, 8, 23, 8, 40)))
print(repr(arrow.get('2021-08-23 09:00')))
print(repr(arrow.get('2021.08.23')))
print(repr(arrow.get('23/2012/08', 'DD/YYYY/MM')))

执行结果如下：

上面几种方式都可以将字符数据转换为arrow对象，转换非常灵活。 除此之外，还可以把时间戳转换为arrow对象。

print(repr(arrow.get(1629683393.6558669)))

获取当前时间

utc_time = arrow.utcnow()
local_time = arrow.now()
print(utc_time)
print(local_time)

通过utcnow()函数和now()函数分别获取的是utc时间和本地时间，当然我们也可以在调用now()时指定时区，从而获取指定时区的时间，例如arrow.now('US/Pacific')。

时间形式转换

使用日期时间的时候我们经常需要转换操作，比如转换成指定格式的时间字符串，转换成时间戳等。

转换成时间字符串

now = arrow.now()
print(now)
print(now.format())
print(now.format("YYYY-MM-DD hh:mm:ss"))
print(now.format("YYYY-MM-DD"))

执行结果如下：

看到这个，是不是感觉比datetime模块的'%Y-%M-%D %h:%m:%s'格式化方式更人性化更便于记忆呢。

转换成时间戳

可以使用t.timestamp将arrow对象转换成时间戳。

now.timestamp

获取数据

转换为Arrow对象后，我们可以很方便的获取我们想要的各种时间数据，通过year、month、day、hour、minute、second、week等属性，如：

now = arrow.now()
print(now.year)
print(now.month)
print(now.day)
print(now.hour)
print(now.minute)
print(now.second)
print(now.week)

修改时间

有时拿到一个时间时，我们需要对时间就行修改，例如修改时区、修改时间等等，我们可以使用以下方式去修改。

now = arrow.now()
print(now.format("YYYY-MM-DD hh:mm:ss"))  # 2021-08-23 10:11:04
now_utc = now.to("utc")
print(now_utc.format("YYYY-MM-DD hh:mm:ss"))  # 2021-08-23 02:11:04
now1 = now.replace(day=31, hour=12)
print(now1.format("YYYY-MM-DD hh:mm:ss"))  # 2021-08-31 12:11:04
now2 = now.shift(months=-2)
print(now2.format("YYYY-MM-DD hh:mm:ss"))  # 2021-06-23 10:11:04 

我们可以使用to()方法切换时区，使用replace()方法修改时间，使用shift()进行时间的前后推移。

同Python内置日期datetime库一样，arrow对象也支持时间的大小对比，还有计算时间差操作，除此之外，还有很多意想不到的操作，感兴趣的话，可以查看官方文档：Arrow: Better dates & times for Python — Arrow 1.1.1 documentation)

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容!

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