Извлечение даты из Календаря Google с помощью другого формата [дубликат]

Вот два решения, использующие Pandas для преобразования дат, отформатированных как строки в объекты datetime.date.

import pandas as pd

dates = ['2015-12-25', '2015-12-26']

# 1) Use a list comprehension.
>>> [d.date() for d in pd.to_datetime(dates)]
[datetime.date(2015, 12, 25), datetime.date(2015, 12, 26)]

# 2) Convert the dates to a DatetimeIndex and extract the python dates.
>>> pd.DatetimeIndex(dates).date.tolist()
[datetime.date(2015, 12, 25), datetime.date(2015, 12, 26)]

Сроки

dates = pd.DatetimeIndex(start='2000-1-1', end='2010-1-1', freq='d').date.tolist()

>>> %timeit [d.date() for d in pd.to_datetime(dates)]
# 100 loops, best of 3: 3.11 ms per loop

>>> %timeit pd.DatetimeIndex(dates).date.tolist()
# 100 loops, best of 3: 6.85 ms per loop

И вот как преобразовать OP исходные даты-времени:

datetimes = ['Jun 1 2005  1:33PM', 'Aug 28 1999 12:00AM']

>>> pd.to_datetime(datetimes).to_pydatetime().tolist()
[datetime.datetime(2005, 6, 1, 13, 33), 
 datetime.datetime(1999, 8, 28, 0, 0)]

Существует много вариантов преобразования строк из Pandas Timestamps с помощью to_datetime, поэтому проверьте docs , если вам что-то особенное.

Аналогично, метки времени имеют много свойств и методов , к которым можно получить доступ в дополнение к .date

Что-то, что здесь не упоминается и полезно: добавление суффикса к дню. Я отделил логику суффиксов, чтобы вы могли использовать ее для любого числа, которое вам нравится, а не только даты.

import time

def num_suffix(n):
    '''
    Returns the suffix for any given int
    '''
    suf = ('th','st', 'nd', 'rd')
    n = abs(n) # wise guy
    tens = int(str(n)[-2:])
    units = n % 10
    if tens > 10 and tens < 20:
        return suf[0] # teens with 'th'
    elif units <= 3:
        return suf[units]
    else:
        return suf[0] # 'th'

def day_suffix(t):
    '''
    Returns the suffix of the given struct_time day
    '''
    return num_suffix(t.tm_mday)

# Examples
print num_suffix(123)
print num_suffix(3431)
print num_suffix(1234)
print ''
print day_suffix(time.strptime("1 Dec 00", "%d %b %y"))
print day_suffix(time.strptime("2 Nov 01", "%d %b %y"))
print day_suffix(time.strptime("3 Oct 02", "%d %b %y"))
print day_suffix(time.strptime("4 Sep 03", "%d %b %y"))
print day_suffix(time.strptime("13 Nov 90", "%d %b %y"))
print day_suffix(time.strptime("14 Oct 10", "%d %b %y"))​​​​​​​

Я собрал проект, который может преобразовать некоторые действительно аккуратные выражения. Проверьте timestring .

Вот несколько примеров ниже:

>>> import timestring
>>> timestring.Date('monday, aug 15th 2015 at 8:40 pm')
<timestring.Date 2015-08-15 20:40:00 4491909392>
>>> timestring.Date('monday, aug 15th 2015 at 8:40 pm').date
datetime.datetime(2015, 8, 15, 20, 40)
>>> timestring.Range('next week')
<timestring.Range From 03/10/14 00:00:00 to 03/03/14 00:00:00 4496004880>
>>> (timestring.Range('next week').start.date, timestring.Range('next week').end.date)
(datetime.datetime(2014, 3, 10, 0, 0), datetime.datetime(2014, 3, 14, 0, 0))

Использовать третью сторону dateutil library:

from dateutil import parser
dt = parser.parse("Aug 28 1999 12:00AM")

Он может обрабатывать большинство форматов даты, включая тот, который вам нужно проанализировать. Это удобнее, чем strptime, поскольку он может угадывать правильный формат большую часть времени.

Это очень полезно для написания тестов, где читаемость важнее производительности.

Вы можете установить его с:

pip install python-dateutil

In [34]: import datetime

In [35]: _now = datetime.datetime.now()

In [36]: _now
Out[36]: datetime.datetime(2016, 1, 19, 9, 47, 0, 432000)

In [37]: print _now
2016-01-19 09:47:00.432000

In [38]: _parsed = datetime.datetime.strptime(str(_now),"%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")

In [39]: _parsed
Out[39]: datetime.datetime(2016, 1, 19, 9, 47, 0, 432000)

In [40]: assert _now == _parsed

У многих временных меток есть предполагаемый часовой пояс. Чтобы гарантировать, что ваш код будет работать в каждом часовом поясе, вы должны использовать UTC внутренне и присоединять часовой пояс каждый раз, когда посторонний объект входит в систему.

Python 3.2 +:

>>> datetime.datetime.strptime(
...     "March 5, 2014, 20:13:50", "%B %d, %Y, %H:%M:%S"
... ).replace(tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=-3)))

Он будет полезен для преобразования строки в datetime, а также с часовым поясом

def convert_string_to_time(date_string, timezone):
    from datetime import datetime
    import pytz
    date_time_obj = datetime.strptime(date_string[:26], '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
    date_time_obj_timezone = pytz.timezone(timezone).localize(date_time_obj)

     return date_time_obj_timezone

date = '2018-08-14 13:09:24.543953+00:00'
TIME_ZONE = 'UTC'
date_time_obj_timezone = convert_string_to_time(date, TIME_ZONE)

Если вы хотите только формат даты, вы можете вручную преобразовать его, передав свои отдельные поля, например:

>>> import datetime
>>> date = datetime.date(int('2017'),int('12'),int('21'))
>>> date
datetime.date(2017, 12, 21)
>>> type(date)
<type 'datetime.date'>

. Вы можете передать значения разделенных строк, чтобы преобразовать их в тип даты, например:

selected_month_rec = '2017-09-01'
date_formate = datetime.date(int(selected_month_rec.split('-')[0]),int(selected_month_rec.split('-')[1]),int(selected_month_rec.split('-')[2]))

Вы получите результирующее значение в формате даты.

Вы можете использовать easy_date , чтобы сделать его легким:

import date_converter
converted_date = date_converter.string_to_datetime('Jun 1 2005  1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')

Помните об этом, и вам не нужно было снова запутываться в преобразовании даты и времени.

String to datetime object = strptime

объект datetime для других форматов = strftime

Jun 1 2005 1:33PM

равно

%b %d %Y %I:%M%p

% b Месяц по сокращенному имени locale (июн)

% d День месяца как десятичное число с нулевым запасом (1)

% Y Год со столетием как десятичное число (2015)

% I Час (12-часовые часы) в виде десятичного числа с нулевым запасом (01)

% M Минута как десятичное число с нулевым запасом (33)

% p Значения локали либо AM или PM (PM)

, поэтому вам нужно strptime, т.е. преобразование string в

>>> dates = []
>>> dates.append('Jun 1 2005  1:33PM')
>>> dates.append('Aug 28 1999 12:00AM')
>>> from datetime import datetime
>>> for d in dates:
...     date = datetime.strptime(d, '%b %d %Y %I:%M%p')
...     print type(date)
...     print date
... 

Выход

<type 'datetime.datetime'>
2005-06-01 13:33:00
<type 'datetime.datetime'>
1999-08-28 00:00:00

Что если у вас есть другой формат дат, вы можете использовать panda или dateutil.parse

>>> import dateutil
>>> dates = []
>>> dates.append('12 1 2017')
>>> dates.append('1 1 2017')
>>> dates.append('1 12 2017')
>>> dates.append('June 1 2017 1:30:00AM')
>>> [parser.parse(x) for x in dates]

OutPut

[datetime.datetime(2017, 12, 1, 0, 0), datetime.datetime(2017, 1, 1, 0, 0), datetime.datetime(2017, 1, 12, 0, 0), datetime.datetime(2017, 6, 1, 1, 30)]

См. мой ответ .

В реальных данных это реальная проблема: множественные, несоответствующие, неполные, непоследовательные и многоязычные / регистровые форматы даты, часто смешанные свободно в один набор данных.

Нам нужно попробовать ... уловить несколько форматов datetime fmt1, fmt2, ..., fmtn и подавить / обработать исключения (из strptime()) для всех несоответствующих (и, в частности, избегать использования yukky n-deep с отступом лестницы try..catch). См. мое решение

Пример объекта datetime, посвященного Django Timezone.

import datetime
from django.utils.timezone import get_current_timezone
tz = get_current_timezone()

format = '%b %d %Y %I:%M%p'
date_object = datetime.datetime.strptime('Jun 1 2005  1:33PM', format)
date_obj = tz.localize(date_object)

Это преобразование очень важно для Django и Python, когда у вас есть USE_TZ = True:

RuntimeWarning: DateTimeField MyModel.created received a naive datetime (2016-03-04 00:00:00) while time zone support is active.