快速分析和格式化日期
dateformat的Python项目详细描述
`dateformat`做两件事：将'datetime'对象转换成字符串，并将字符串转换成'datetime'对象。
我们的目标是简单而出色地完成这些工作，并满足以下标准： < BR>
*足够快（基准见下文）
*处理来自多个来源的各种日期格式
*分析和格式化多个时区和多个时区偏移的日期
*以非技术人员可能理解的方式表示预期格式
*明确预期格式以防止启发式错误 < BR>
>；"但为什么还要另一个日期库？" < BR>
目前还没有一个与这些
对于我的用例来说，需求已经足够了。[`arrow`]（http://arrow.readthedocs.io/en/latest/）
最接近，但在性能方面仍然不太合适。 < BR>
用法 < BR>
所有功能都基于dateformat（）对象： < BR>
` < BR>
从提供的规范字符串创建DateFormat对象。 < BR>
```
>；>>来自日期格式导入日期格式 < BR>
>；>>日期格式=日期格式（"yyyy-mm-dd hh:mm:ss.ssss+hh:mm"）
``` < BR>
如果未提供"是24小时"，则如果上午/下午
规格中有零件，否则日期将为24小时模式。 < BR>
dateformat实例有两种方法： < BR>
` < BR>
将包含日期的字符串（`data`）解析为datetime对象。 < BR>
```
>>>日期=日期格式。解析（"2017-06-03 15:32:00.2364-02:00"）
datetime.datetime（2017，6，3，15，32，0，236400，tzinfo=datetime.timezone（datetime.timedelta（-179200）））
``` < BR>
`定义格式（自我，日期）` < BR>
将传入的"datetime.datetime"对象（"date"）格式化为字符串： < BR>
```
>>gt；打印（日期格式。格式（日期））
2017-06-03 15:32:00.2364-02:00
``` < BR>
时区 < BR>
如果格式的任何部分提供时区或UTC偏移量，则分析
生成带有时区的日期，该时区指示相关的UTC偏移量。 < BR>
同样，如果dateformat有时区部分，则日期传递给`.format（）。`
必须包含TZINFO值。 < BR>
如果pytz可用，则提供某种级别的命名时区支持。 < BR>
前导零 < BR>
日期格式的所有数字部分都是零填充到字符数
在规范中，即"dd"表示一个月中的某一天为零，填充为2位数字。 < BR>
在解析过程中，通常忽略缺少的前导零，但如果没有分隔符
在部件之间（例如：yyyymmdd），缺少前导零将导致错误或错误值。 < BR>
目前，所有格式化日期都是零填充的，将来，这可能是可控的。 < BR>
日期格式规范
部分示例说明|
---|
`+hhmm`-0515提供的UTC偏移量为2位小时和2位分钟，不带分隔符|
`+hh:mm`-05:15提供的UTC偏移量为2位小时和2位分钟，带"："分隔符|
|`+hh`-05仅作为2位小时提供的UTC偏移量|
`dddd`星期一一周中特定于区域设置的完整日期（注意，此值在日期解析期间忽略，但在日期格式期间添加）|
`ddd` mon星期几特定于区域设置的短名称（解析时忽略）|
‘dd ` 05一个月的零填充日。γ
`mmmmm`九月月份作为区域设置的全名|
` mmm` sep month作为语言环境的缩写名称|
‘yyyy ` 2017以世纪为数字的年份|
‘yy ` 17零填充世纪年份|
'hh` 09小时为零填充数字|
"mm` 06分钟作为零填充数字|
‘ss ` 45第二个零填充数字|
'ssss` 123456微秒作为零填充的十进制数|
'ssss` 1234 100微秒作为零填充数字|
'sss` 123毫秒作为零填充数字|
‘ss ` 12 10毫秒作为零填充数字|
`.format（）`匹配规范的大小写。如果存在，dateformat将默认为12小时模式|
` `在解析过程中忽略，在格式化过程中添加|
"st` th月日的适当后缀，例如"1_st_july"、"2_nd_march"|
` ` t（Unicode打开框-U+2423）与字符"t"或空格""匹配。在格式化过程中，总是使用"t"（这是为了在解析ISO8601格式时提高灵活性而提供的）|
space在解析期间匹配一个或多个空格。格式化期间，将输出一个空格|
| < BR>< BR>
示例 < BR>
格式示例|
--|
`yyyy-mm-ddthh:mm:ss` 2017-06-06t09:45:15|
`yyymmddhhmmss` 20170606094515|
`yyymmddhhmmss.ssssss z` 20170606094515.123456z|
`mm/dd/yy hh:mm+hhmm` 06/06/17 09:45-0500| < BR>< BR>
库比较 < BR>
dateformat datetime（内置python模块） < BR>
dateformat不是试图替代内置的datetime模块。` datetime.datetime`对象用作解析和格式化方法的输入/输出。 < BR>
它被设计为替换"datetime.datetime.strftime"和"datetime.datetime.strptime"方法，提供： < BR>
*更好的时区处理
*用于指定日期格式的更简单/更常见的语法
*解析速度略快 < BR>
dateformat dateutil.parser.parse（） < BR>
`dateutil.parser.parse`的目的是将未知格式的字符串转换为日期。它通过使用各种试探法来尝试找出日期的格式。 < BR>
这种方法非常有用，而且非常灵活，但有两个DateFormat没有的缺点： < BR>
*对于从给定字符串生成的日期有歧义，存在无法接受该风险的情况，并且系统必须只接受特定的日期格式
*由于DateUtil在计算所使用的格式方面所做的所有工作，它的速度相当慢，仅比"strTime"慢10倍，这在10s到100s之间是非常明显的数千日期。 < BR>
日期格式箭头 < BR>
箭头最接近日期格式的工作方式，描述日期的语法非常相似。不幸的是，arrow在每次解析日期时都会构造它的解析器，在解析每个日期时都会产生很大的开销。 < BR>
日期格式ISO8601/CISO8601 < BR>
CISO8601非常快。不幸的是，这两个库都只处理单一的日期格式，因此在这种情况下没有用处。 < BR>
基准 < BR>
"benchmark/"目录包含一些简单的脚本，用于显示相关库在解析和格式化日期时的执行情况。 < BR>
在2016 MacBook Pro上运行，在Python 3.6.3上运行，得到以下结果（3次运行中最好的一次）： < BR>
（请注意，分析时间图表y轴已被钳制为1s，但dateparser需要16s才能完成） < BR>
！[显示相对日期解析性能的图表]（https://github.com/stestagg/dateformat/raw/master/benchmark/parse_times.png） < BR>
！[显示相对日期格式性能的图表]（https://github.com/stestagg/date format/raw/master/benchmark/format_times.png） < BR>< BR>
关键字：日期时间分析格式化日期时间
平台：未知
分类器：开发状态：：3-alpha
分类器：目标受众：：开发人员
分类器：主题：：软件开发：：构建工具
分类器：许可证：：OSI批准：：MIT许可证
分类器：编程语言：：python：：3
分类器：编程语言：：python：：3.3
分类器：编程语言：：python：：3.4
分类器：编程语言：：python：：3.5
提供额外的：测试 < BR>
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