時間數(shù)據(jù)

時間格式是數(shù)據(jù)類型中基礎(chǔ)也不容忽視的一類。不像整數(shù)那樣大道至簡也不像字符串那樣包羅萬象，卻獨(dú)有魅力，時間數(shù)據(jù)本身除了加減、比較運(yùn)算外，也有下周、去年、時區(qū)等更專項(xiàng)的時間切換。在各類編程語言里都提供時間對象的支持，在MySQL里也有DATETIME類型。商業(yè)里的DAU、GMV、LTV也少不了時間限定和時間屬性，因此數(shù)據(jù)分析時少不了對時間數(shù)據(jù)類型的處理與轉(zhuǎn)換。
Python通過套件time、datetime、timeit處理時間類型數(shù)據(jù)，但面對一些情況時會不夠靈活和易用，在時間序列生成和截斷方面捉襟見肘，于是誕生了Arrow、Pendulum、Maya等庫增強(qiáng)了Python的時間處理能力。本篇對4個標(biāo)準(zhǔn)庫和6大第三方模塊進(jìn)行介紹，在面對需求時能拿到最趁手的工具。

本文所用庫概覽

模塊概覽

在Python中進(jìn)行時間類型數(shù)據(jù)處理能用到的模塊有：

• time：Python內(nèi)置時間庫，通過時間戳或元組表示時間；
• datetime：內(nèi)置日期庫，處理日期時間對象和屬性；
• dateutil：基于datetime庫的實(shí)用拓展，增強(qiáng)了對時間間隔和時間序列的處理；
• pd.Timestamp：pandas庫用于時間處理的類；
• Arrow：優(yōu)秀的Python時間庫，簡化了時間類型數(shù)據(jù)的解析和輸出；
• Pendulum：可以和Arrow對標(biāo)的時間處理庫，pendulum意為鐘擺；
• Delorean：在dateutil基礎(chǔ)上進(jìn)一步拓展的時間庫，以《回到未來》中的時間旅行車命名；
• moment：靈感來源于Moment.js，目前相對原始；
• Maya：和Arrow等庫對標(biāo)，增強(qiáng)了對時區(qū)的處理，有調(diào)用pendulum的部分功能；

在深入這些庫的使用之前，先補(bǔ)充一些先驗(yàn)知識：
epoch：時間基準(zhǔn)點(diǎn)至特定時間的總秒數(shù)，一般用一個浮點(diǎn)數(shù)值記錄，這個基準(zhǔn)點(diǎn)在Unix及類Unix系統(tǒng)中是格林威治時間1970年01月01日00時0分0秒，因此也稱為Unix時間戳(Timestamp)。因?yàn)榈厍蚴且粋€橢球體，當(dāng)英國是中午時中國北京已經(jīng)在吃晚飯了，不同經(jīng)度地區(qū)的0點(diǎn)相對于格林威治的0點(diǎn)有一個時差，也就有時區(qū)(timezone)的區(qū)分，以UTC(世界協(xié)調(diào)時)作為基準(zhǔn)，中國采用的東八區(qū)就可表示為UTC+8，對應(yīng)北京時間減8個小時就是UTC時間。
基于以上需要考慮的問題，在時間類中，表示一個時間有兩種基本選擇：
一是用浮點(diǎn)數(shù)記錄一個時間戳epoch，時間小于1970年則是負(fù)數(shù)，二是用元組或字典記錄年月日時分秒時區(qū)等，在Python的time模塊就是記錄了epoch和一個元組叫struct_time，這兩者之間可以互相轉(zhuǎn)換。

模塊特性與實(shí)踐

time&datetime

time是Python內(nèi)置的時間庫，功能簡約但實(shí)用，通常和同為內(nèi)置庫的datetime、pytz及calendar互相配合解決各類時間表示、計算、輸出等需求。
time的常用方法有：

• time.time()：得到當(dāng)前時間戳Timestamp，是一個浮點(diǎn)數(shù)；
• time.localtime([secs])：將一個時間戳轉(zhuǎn)換為當(dāng)前時區(qū)的struct_time。secs參數(shù)未提供，則以當(dāng)前時間為準(zhǔn)，相當(dāng)于獲取當(dāng)前時間now()；
• time.gmtime(ts)：時間戳轉(zhuǎn)struct_time；struct_time是一個包含了9個元素的元組，對應(yīng)著改時間對象的年月日、本年第幾天等屬性；
• time.mktime(t)：struct_time轉(zhuǎn)時間戳；
• time.strftime("%Y-%m-%d",t)：struct_time轉(zhuǎn)格式化字符串；
• time.strptime('2020-12-7',"%Y-%m-%d")：字符串轉(zhuǎn)struct_time；

import time
time.time() #type(time.time())==float
#Out[]:1607319973.764
time.localtime()
# time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=12, tm_mday=7, tm_hour=13, tm_min=46, tm_sec=13, tm_wday=0, tm_yday=342, tm_isdst=0)
st=time.gmtime(time.time())
st.tm_year #獲取屬性，st是元組，不能修改
# 2020

基于time模塊生成的時間對象t，如果是時間戳形式表示的，是不能直接得到t是在哪一年等屬性的，需要先轉(zhuǎn)struct_time形式，然后就可以寫st.tm_year獲取所在年。st是元組，不能修改，即不能用st.tm_year=2019來修改的st的實(shí)際值。

t=time.strptime('2020-12-7 13:52:15',"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=12,...)
time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",t)
# 2020-12-7 13:52:15

從文件中讀取數(shù)據(jù)時常需要從字符串形式變成時間對象，就會用到strptime，是string parse time的簡寫，即從字符串?dāng)?shù)據(jù)類型中解析成時間類型。strftime是把時間類型格式化為字符串，是strptime的逆操作，f是format的縮寫。
時間類型格式化有一套特定的占位符，下面介紹的符號在其他時間模塊里也通用，因此常用的占位符還是需要心里有數(shù)才能靈活“組裝”出自己需要的字符串效果的。下面表格列出了常用的時間格式化占位符，更全面的表可查閱time模塊文檔。

常用時間格式化符號

time模塊常和datetime模塊組合使用，time側(cè)重在時間，datetime在日期方面方法更豐富，且datetime會和pytz及calendar配合處理時間對象。
在datetime里也有strftime和strptime，不過需要注意的是，兩個庫輸入?yún)?shù)順序的區(qū)別，datetime的strftime，格式化字符串在后，代碼實(shí)例如下。

from datetime import datetime
dt=datetime.strptime('2020-12-7 13:52:15',"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
datetime.strftime(dt,"%Y-%m-%d %H:%M:%S") #
# 2020-12-7 13:52:15
time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",t)
# datetime庫內(nèi)部也是調(diào)用time的striptime
# datetime.strftime -> _wrap_strftime ->_time.strftime

在datetime中新建時間對象可以直接使用datetime(y, m,d,tzinfo)輸入?yún)?shù)，用datetime.now()獲得當(dāng)前時間，通過datetime.fromtimestamp(ts)可以將時間戳ts轉(zhuǎn)為時間對象，生成的datetime時間對象在獲取屬性時用到的語句類似dt.year，有year/month/day/hour/second/tzinfo等可以用。tzinfo是時區(qū)屬性，datetime在時區(qū)相關(guān)處理時通常用到pytz。

import pytz
sh=pytz.timezone('Asia/Shanghai') #新建一個時區(qū)
dt=datetime(2020,12,7,hour=8,tzinfo=sh)
datetime.fromtimestamp(time.time())
#datetime.datetime(2020,12,8,16,59,42,797401)
dt.year #返回給定datetime對象的年份
#Out[]: 2020
#屬性有.hour .minute .second .microsecond 等
datetime.weekday() #返回星期幾，星期一為 0，星期天為 6
#方法還有 .isoweekday() .toordinal() 等
datetime.combine(dt.date(),dt.time()) 
#combine：將一個date對象和一個time對象組合成一個datetime對象
from datetime import timezone #如果不使用pytz庫
d1=datetime(2020, 11, 21,tzinfo=timezone(timedelta(hours=8)))
tdt=dt-d1
# datetime.timedelta(days=16)
dt+timedelta(20)

兩個datetime日期相減得到的是一個時間間隔對象(imedelta)，timedelta可以和數(shù)值進(jìn)行乘法和整除運(yùn)算，兩個timedelta對象之間可以進(jìn)行加減運(yùn)算，但不能比較大小，datetime對象可以和timedelta對象進(jìn)行加減得到新的datetime實(shí)現(xiàn)時間偏移。
datetime也會和內(nèi)置的calendar庫進(jìn)行配合，顧名思義，calendar庫主要用來處理和輸出整年、整月的日歷。

print(calendar.calendar(2020)) #打印2020年日歷
#calendar.prcal(2020) #兩個語句效果相同
calendar.prmonth(2019,2) #打印2019年2月的日歷
calendar.isleap(2020) #是否閏年
# True
calendar.weekday(2020,11,20) #指定日期為星期幾，
#4 代表星期五

calendar

這幾個庫其他的實(shí)用方法有：

• time.sleep(secs)：線程推遲指定的時間運(yùn)行，單位為秒；
• time.asctime([t]) ：把一個表示時間的元組或者struct_time表示為這種形式：'Sun Jun 20 23:21:05 1993'，如沒有參數(shù)，將會將time.localtime()作為參數(shù)傳入；
• time.ctime([secs])：把一個時間戳（按秒計算的浮點(diǎn)數(shù)）轉(zhuǎn)化為time.asctime()的形式。如果參數(shù)未給或者為None的時候，將會默認(rèn)time.time()為參數(shù)。它的作用相當(dāng)于time.asctime(time.localtime(secs))；
• calendar.leapdays(n,m)：年份n到m之間的閏年數(shù)量；

dateutil

dateutil模塊是基于datetime庫的實(shí)用拓展，增強(qiáng)了對時間間隔和時間序列的處理，因此dateutil類型直接繼承了datetime類型，dateutil庫生成的時間對象就是datetime。Anaconda下該庫已經(jīng)安裝，模塊里有parser、easter、relativedelta、rrule等實(shí)用類進(jìn)行時間處理。

import dateutil #anaconda下已經(jīng)安裝，直接import
dt=dateutil.parser.parse('April 29 2020 14:20')
#可以從字符串解析，不需要手動寫匹配的占位符。
dt=dateutil.parser.parse('April 29') #會取當(dāng)前年
# datetime.datetime(2020, 4, 29, 0, 0)
dt=dateutil.parser.parse("Today is January 1, 2047 at 8:21:00AM", fuzzy_with_tokens=True)

dateutil的parser類用于更方便地從字符串解析為datetime對象，parser.parse(string)可以從各種類型的字符串例如一句自然語言中解析出日期，但輸入的參數(shù)string必須是字符串，輸入時間戳不行（這個和下面提到的Arrow等庫不同）。
因?yàn)榻馕鰹閐atetime類型的對象，所以可以使用datetime的各種方法和屬性，例如需要知道是哪一年仍然使用dt.year獲取。
一些datetime類的方法可以基于dt實(shí)例使用，要實(shí)現(xiàn)從時間戳轉(zhuǎn)時間對象，就可以使用dt.fromtimestamp(ts)，獲取當(dāng)前時間，就可以使用dt.now()。

dt.fromtimestamp(dt.timestamp()) #時間戳與時間對象互轉(zhuǎn)
dt.strftime('%Y-%m-%d') #只能輸入一個參數(shù)
#時間對象轉(zhuǎn)字符串
dateutil.easter.easter(2020,method=3) 
#計算輸入年份復(fù)活節(jié)的日期

dateutil計算時間間隔的方法封裝在relativedelta里，通過輸入?yún)?shù)months等明確間隔的時間距離，tz用于處理時區(qū)。

dt+dateutil.relativedelta.relativedelta(months=1, weeks=1)
#時間偏移
# datetime.datetime(2021, 1, 14, 14, 15, 39, 173204)
relativedelta(datetime(2003, 10, 24, 10, 0),dt) #得到一個時間間隔
relativedelta(NOW, johnbirthday) #得到一個人的年齡
#下周五對應(yīng)的時間
dt+relativedelta(weekday=FR)

rrule類用于生成和處理一個時間序列。rrule的主要參數(shù)有：

• freq：聲明序列重復(fù)的周期；
• count：生成多少個時間對象；
• dtstart：開始的時間點(diǎn)；

list(dateutil.rrule.rrule(freq=dateutil.rrule.MONTHLY, count=4, dtstart=datetime(2020, 12,7)))
# [datetime.datetime(2020, 12, 7, 0, 0),datetime.datetime(2021, 1, 7, 0, 0),...]
list(dateutil.rrule.rrulestr("""
    DTSTART:20201207T090000
    RRULE:FREQ=DAILY;INTERVAL=10;COUNT=4
    """))
#效果同上，rrulestr是根據(jù)字符串規(guī)則生成時間序列

以上例子生成的是一個由4個時間對象組成的序列，開始時間是2020年12月7號，每月重復(fù)一條記錄。rrule.rrulestr()是把字符串輸入當(dāng)參數(shù)。

pandas

實(shí)際在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，通常都會用到pandas庫卻不一定會導(dǎo)入datetime等庫，而pandas模塊也提供了Timestamp、Timedelta等類用于時間類型數(shù)據(jù)的處理轉(zhuǎn)換。直接使用pd.Timestamp也更容易進(jìn)行廣播運(yùn)算。

pandas的Timestamp對象用法和datetime庫基本一致，各種dt.year屬性都有，也有dt.isleapyear用于判斷是否是閏年。pd.Timedelta對應(yīng)datetime的timedelta，表示時間間隔。

df['時間']=pd.to_datetime(df['dt']) 
df['years']=df['時間'].apply(lambda x:x.year)
sdf=df.loc[df['years']==2018]
ddr=dd/(pd.Timestamp('2018-12-31')-pd.Timestamp('2018-1-1')).days 
df['tfs']=df['時間'].apply(lambda x:x.hour+x.minute/60+x.second/3600)

《用pandas處理時間格式數(shù)據(jù)》講述了一個處理Excel文件中時間數(shù)據(jù)的案例。

Arrow

Arrow是一個優(yōu)秀的Python時間處理庫，現(xiàn)在其他有追求的第三方時間處理庫都喜歡在文檔里對標(biāo)Arrow，足矣見Arrow的影響力。Arrow通過收束接口增強(qiáng)了其易用性，可以快速上手使用，get統(tǒng)籌各種輸入的解析，replace負(fù)責(zé)各種時間要素的修改，format解決各類格式化輸出的需求，range處理時間序列生成問題。
Arrow解析字符串或datetime對象得到的是一個自定義時間對象，通過dt.time、dt.datetime、dt.timestamp等將時間數(shù)據(jù)從Arrow內(nèi)置對象轉(zhuǎn)為time等庫的時間對象，一些例子如下。

import arrow #在Anaconda下已經(jīng)安裝
arrow.get('2020-12-08 17:31:20') 
#Out[]: <Arrow [2020-12-08T17:31:20+00:00]>
dt=arrow.get(1607334506) #get可輸入Unix時間戳，也可輸入datetime對象
dt.datetime #轉(zhuǎn)為dateime類型
dt.naive #轉(zhuǎn)為當(dāng)?shù)貢r區(qū)的datetime類型
dt.floor('hour') #從小時處截斷，小時之后的數(shù)清零
d1.replace(hour=3)
d1.shift(weeks=+4) #當(dāng)前時間4周后
d1.to('Asia/Shanghai') #換時區(qū)
dt.format('YYYY-MM-DD') #輸出格式化字符串
arrow.Arrow.range('hour',arrow.now(),arrow.now().shift(hours=5))
#arrow生成時間序列
dt.humanize() #dt的自然語言表示

Arrow的具體用法可參考前文《Python處理時間數(shù)據(jù)的另一種選擇，在標(biāo)準(zhǔn)庫之外》。

arrow庫用法概覽

Pendulum

Pendulum也是一款很優(yōu)秀的Python時間處理模塊，其內(nèi)置數(shù)據(jù)類型拓展自datetime，與datetime有著很好的兼容性。Pendulum比dateutil功能更豐富，足矣和Arrow對標(biāo)。Arrow的易用性體現(xiàn)在接口簡潔，Pendulum的易用性表現(xiàn)在很多datetime的方法都兼容，而且Pendulum的文檔頁面也更美觀漂亮。Pendulum[?pend??l?m]意為鐘擺，是很好的時間意向。Pendulum通過其內(nèi)置的DateTime對象實(shí)現(xiàn)和拓展datetime.datetime的功能，同時封裝出Duration、Period及Timezones處理時間偏移、時區(qū)、時間序列。

import pendulum
dt=pendulum.now() #獲取本地時區(qū)的當(dāng)前時間
#DateTime(2020,12,8,18,0,8,697484,tzinfo=Timezone('Asia/Shanghai'))
pendulum.tomorrow() #明天的這個時候
dt.year # 2020
dt.week_of_year #dt所在周是本年第幾周
dt.age #dt對應(yīng)日期目前的年齡
dt.strftime('%Y-%m-%d')
d2=dt.set(year=2019) #把年份變成2019
dt.add(years=-1) #把時間變成1年前，注意是years不是year
period = pendulum.period(dt, dt.add(days=8))
list(period.range('days',2)) #時間序列

其他的一些實(shí)用方法如下：

• pendulum.datetime(2020,5,7)：輸入年月日等生成DateTime，對應(yīng)著datetime.datetime()的寫法;
• pendulum.today()：獲取當(dāng)天時間， .tomorrow() .yesterday() 等可以用；
• pendulum.local(args)：獲取當(dāng)?shù)貢r間的對象，可以輸入年月日等；
• pendulum.parse(text)：從文本中解析出時間對象，有個類似的方法是pendulum.from_format(text,s)；
• pendulum.from_timestamp(ts)：把時間戳ts轉(zhuǎn)為時間對象；
• dt.int_timestamp：把dt表示為整數(shù)的timestamp，對應(yīng)的還有.float_timestamp；
• pendulum.timezone("Europe/Paris")：生成一個時區(qū)對象；
• d2.diff_for_humans(dt)：將時間間隔按自然語言輸出；

Pendulum的一些函數(shù)需要輸入DateTime作為參數(shù)時，輸入datetime對象也兼容，例如Period時期對象的start、end對象輸入DateTime對象或datetime對象都可以，更詳細(xì)的Pendulum特性可閱讀《挑戰(zhàn)Arrow，需要怎樣的實(shí)力？Pendulum使用筆記》。

pendulum-xmind

Delorean

dateutil庫在datetime庫基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展，Delorean站在dateutil的肩膀上進(jìn)一步增強(qiáng)了時間處理能力，其接口更偏向面向?qū)ο蟮膶懛ǎ瑫r間戳使用epoch定義，其時間對象和datetime對象兼容性也很高，并且內(nèi)置時間對象可以直接和datetime.timedelta進(jìn)行運(yùn)算。
Delorean是《回到未來》中的主角的時間旅行車，作為一個以epoch表示時間的程序庫挺契合的。
Delorean抽象了多個接口用于解析和轉(zhuǎn)換其他格式數(shù)據(jù)為時間對象，解析字符串用parse、處理時間戳用epoch、輸入的是datetime對象直接用Delorean()。獲取對象的年月日等屬性，需轉(zhuǎn)datetime再使用datetime的接口。

from delorean import Delorean
dt=Delorean() #獲取當(dāng)前時間，相當(dāng)于now
dt=delorean.parse('2020/12/07')
dt.datetime.year #獲取年份
dt.replace(hour=8) #改時間
dt.shift('US/Eastern') #改時區(qū)
dt - timedelta(hours=2) #兩小時之前
list(delorean.stops(freq=delorean.DAILY,count=10))

Delorean修改時間要素是用replace，而改時區(qū)是使用的shift。除了用stops生成時間序列外，還有range_daily()、range_hourly()等快速方法生成每天或每小時的時間序列。Delorean和datetime的協(xié)作很方便，但接口不夠簡潔和成體系，獲取屬性還需要轉(zhuǎn)為datetime，顯得常用的功能卻沒有優(yōu)先封裝，與Arrow、Pendulum等庫還有些差距，是一個值得了解的Python時間庫，詳細(xì)了解其用法可看前文《設(shè)定基準(zhǔn)點(diǎn)去時間旅行|Delorean使用筆記》。

delorean-xmind

moment

和Arrow類似，moment也是靈感來自Moment.js庫。moment是一個在發(fā)展中的庫，基本功能不缺，但也不是很完善，其文檔 建議優(yōu)先考慮Arrow及Pendulum庫。
moment將數(shù)據(jù)的輸入封裝在moment.date里，在解析能力上，比Arrow的get更進(jìn)一步，例如get傳入tomorrow或者2 weeks ago是會報錯的，這是arrow的get還不支持的寫法，但moment.date可以解析。

import moment
moment.date('2020-12-07 14:20:10')
#<Moment(2020-12-07T14:20:10)>
moment.date("2 weeks ago")
dt=moment.date("December 18, 2020")
moment.unix(1355875153626)
dt.year #獲取dt所在年份

moment的時間對象也是自定義的對象，獲取其屬性使用dt.year的寫法，和其他庫一致，進(jìn)行時間偏移用的add和subtract方法，同時也有replace的接口，而且寫dt.replace(day=2)或者dt.replace(days=2)都沒出問題。輸出格式化的字符串使用format。通過dt.datetime轉(zhuǎn)為dateime類型，而輸出時間戳是用dt.epoch()方法。

dt=moment.now() #還有utcnow()可以用
dt.add(days=2) #.subtract()
dt.replace(day=5)
dt.replace(days=5)
dt.format('YYYY-MM-DD')
dt.datetime #轉(zhuǎn)datetime對象

moment目前的接口還是偏少，生成一個時間序列目前還不能實(shí)現(xiàn)。
使用moment時，一個小問題是用pip install moment可能會安裝不上，需要通過pip install moment --user 去安裝。

Maya

Maya站在datetime、pendulum、snaptime等模塊的肩膀上發(fā)展有一定特色的時間處理能力，Maya自定義對象MayaDT也是通過epoch定義時間，能很好地避免一些時區(qū)問題。
Maya的時間創(chuàng)建能力上排名前列，有豐富的接口用于從各種數(shù)據(jù)中解析出時間對象，when和parse可以從一些自然語言字符串中解析出時間要素，這方面和moment不遑多讓，例如寫maya.when('tomorrow')和.when('2 weeks ago')等；當(dāng)然從time/datetime對象、時間戳轉(zhuǎn)Maya對象也是沒有壓力。

import maya
maya.when('tomorrow') #明天的這個時候,直接從自然語言轉(zhuǎn)MayaDT
maya.parse('2020-12-08T03:15') #字符串轉(zhuǎn)maya時間對象
dt=maya.now() #獲取當(dāng)前時間
maya.MayaDT.from_datetime(datetime.now()) #datetime對象轉(zhuǎn)MayaDT
maya.MayaDT.from_struct(time.gmtime()) 
maya.MayaDT(1606533154) #時間戳轉(zhuǎn)Maya時間對象
dt.from_iso8601(text) #從符合ISO-8601標(biāo)準(zhǔn)的字符串中解析時間

在輸出和轉(zhuǎn)換方面，有dt.datetime()方法將MayaDT對象轉(zhuǎn)為datetime對象，也能直接通過dt.year獲取MayaDT對象的屬性，有dt.iso8601()輸出滿足ISO-8601標(biāo)準(zhǔn)的時間字符串，和from_iso8601相對應(yīng)。幾個優(yōu)秀庫都有的輸出為自然語言功能在Maya里封裝為dt.slang_time()，并且還有slang_date也能使用，slang是俚語的意思。

dt=maya.when('2020, 12, 7')
dt.slang_time()
# '8 hours ago'
dt.add(days=10).slang_time()
# 'in 1 week'
list(maya.intervals(start=maya.now(),
                    end=maya.now().add(days=1),
                    interval=60*60))
#生成start到end的每小時間隔的時間值序列

Maya的很多方法調(diào)用了其他時間庫，例如dt.year等屬性用了datetime庫、snap方法是調(diào)用了snaptime庫、parse和add用到了Pendulum庫，很多需求Maya沒有自己去造輪子，同時也顯得依賴項(xiàng)有些多，要深入了解Maya的用法可以翻看前文《博采眾長穿梭時空|Maya庫使用筆記》。

maya庫概覽

在程序運(yùn)行方面，除了時間數(shù)據(jù)本身，量測代碼運(yùn)行時間、模擬特定時間環(huán)境，都是編程語言層的使用場景。在Python中，timeit庫用于量測一段代碼的運(yùn)行時間，即可以方便地計算代碼跑一次的耗時，也能計算多次重復(fù)運(yùn)行的平均耗時，在進(jìn)行代碼評測時小巧實(shí)用。FreezeGun 是在進(jìn)行測試時常用的時間庫，主要應(yīng)用場景是做測試時保證輸入的一致性；功能是調(diào)用freeze_time后，程序運(yùn)行返回的時間就是凍結(jié)所在的時間，相當(dāng)于測試任務(wù)是在那個時間運(yùn)行的。

from timeit import timeit
timeit('x=1')  #看執(zhí)行1000000次x=1的時間
def func():
    s=[i for i in range(1000)]
    return s
timeit('func()', number=1) #執(zhí)行函數(shù)func 一次的時間
from timeit import repeat
#repeat和timeit用法相似，多了一個repeat參數(shù)，表示重復(fù)測試的次數(shù)(可以不寫，默認(rèn)值為3.)，返回值為一個時間的列表。
t = repeat('func()', 'from __main__ import func', number=100, repeat=5)
#在命令行中使用：
python -m timeit '"-".join(str(n) for n in range(100))'

from freezegun import freeze_time
@freeze_time("2012-01-14")
def test():
    return datetime.now()
test()
#FakeDatetime(2012, 1, 14, 0, 0)

freezegun的使用效果

總結(jié)

在數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析過程中，主要需要解決的數(shù)據(jù)需求有以下幾點(diǎn)：

• 生成時間對象，從字符串或者寫賦值語句得到一個時間對象；從內(nèi)置的time/datetime對象轉(zhuǎn)更容易處理的時間對象，如數(shù)據(jù)列是從Excel讀入的，去解析該列為時間對象；
• 對特定時間對象t，獲取年月日、分鐘等時間要素；
• 時間運(yùn)算；
  • 時間間隔Timedelta，兩個時間對象相減；
  • 一個時間對象+一個差值后得到新的時間對象，例如獲取t一周后的時間t2,
• 時間對象轉(zhuǎn)為特定格式的字符串；
• 時間序列的整體移動與抽樣；
• 非結(jié)構(gòu)日期處理，從自然語言中解析時間；

各個庫解決該需求的方式總結(jié)如下表。