(Python实战文)一篇文章教会你Arrow 时间库在项目中的实际应用

Python爬虫与数据挖掘

共 2588字,需浏览 6分钟

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2020-12-18 17:36

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忆君迢迢隔青天,昔日横波目,今作流泪泉。

    Python 默认支持时间序列的库有很多,通常 time 和 datetime 是用的最多的,虽然他们在一般情形下绝对够用,但是总有一些比较奇葩的时间格式的需求,而我们也就不能仅限于这两个 Python 自带的库。



DateParser 和 Dateutil


    这是两款比较友好的用于处理各种时间格式的第三方库,它能将各种奇怪写法的时间转换成标准的时间格式,比如:


# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2020-12-05 16:46
import time
import dateparser
from dateutil import parser

print(dateparser.parse("2020/11/7 5:01:08"))
print(parser.parse("2020"))



碰到个需求


    最近在做一些自动化文件导出的时候,由于有一些平台有导出的数量限制,比如某某平台如果所选时间是半年,然后累计数据量达到 50w,就会导出失败。


    对于这种情况就要做一下时间切分,比如可以分为按月,甚至按周来进行导出,也就是 rangeTime。


    当在 Google 上搜索 Python time 或者 Datetime 切分时间的时候发现并没有什么结果,然后就会想起有个更牛的处理时间的库,也就是 Arrow 了。


    很多的博客对 Arrow 的讲解也都是一带而过,贴出官方的例子,并没有应用于实际的项目,所以更多 Arrow 的用法也就没有提到。




Arrow


    和 DateParser 一样,Arrow 底层也是用 datetime 封装的,在特定的地方可以和 datetime 进行交互。


    一些用法展示:

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2020-12-05 16:46
i = arrow.now()

# i.replace(day=1) 替换时间为 1 号
# i.shift(months=-1) 偏移量,往前推一个月
# i.format('YYYY-MM-DD') 转换为你想要的时间格式

print(i.shift(days=-30).format('YYYY-MM-DD'))
print(i.shift(months=-3).format('YYYY-MM-DD'))

# 配合使用,链式法则
print(i.replace(day=1).shift(months=-1).format('YYYY-MM-DD'))
print(i.replace(day=1).shift(months=-1).format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss'))


    回到解决刚才的那个需求, Arrow 的时间区间属性可以在一段时间中根据不同时间粒度来进行切分,来达到我们的需求。


# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2020-12-05 16:46
import arrow


# 开始于当前时间,往前推 120 天
end = datetime.datetime.now()
start = end + datetime.timedelta(days=-120)

# 获取 120 内的时间范围,以月划分
def timeYmdRange(start=start,end=end):
    tRange = []
    for r in arrow.Arrow.span_range('months', start, end):
        qTime = [i.format('YYYY-MM-DD'for i in r]
        tRange.append(qTime)
    return tRange

# 获取 120 内的时间范围,以周划分
def timeWeekRange(start=start,end=end):
    tRange = []
    for r in arrow.Arrow.span_range('weeks', start, end):
        qTime = [i.format('YYYY-MM-DD'for i in r]
        tRange.append(qTime)
    return tRange

# 自定义时间格式,按月划分,结果为 202011 
def timeMonthRange(start=start,end=end):
    tRange = []
    for r in arrow.Arrow.range('months', start, end):
        qTime = r.format('YYYYMM')
        tRange.append(qTime)
    return tRange

for r in timeHmsRange(start, end):
    print(','.join(r))

print(timeWeekRange())


    这样一来就可以满足我们的需求,并且保证在特定时间区间内不会重复天数(或者更小的时间粒度),不要使用很多很多的时间处理库,用的越多也就更加错综复杂,有那么一两款好用,易用的时间库足矣,哈哈 !!

------------------- End -------------------

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