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Python标准库链接

• Python标准库datetime模块包含用于日期（date）和时间（time）的数据类型。

  Python的datetime模块提供了处理日期和时间的功能。它包含了多个类和函数，可以用来创建、操作、格式化和计算日期和时间。

datetime模块
下面是一些datetime模块的常用类和函数以及它们的使用场景：

• 1.datetime类：用来表示日期和时间的类。
• 可以创建一个datetime对象，然后对其进行各种操作，比如获取日期、时间、年、月、日等。

import datetime# 创建一个datetime对象
now = datetime.datetime.now()# 获取日期和时间
print(now)# 获取年、月、日、时、分、秒等
print(now.year)
print(now.month)
print(now.day)
print(now.hour)
print(now.minute)
print(now.second)

• 2.timedelta类：用来表示时间间隔的类。
• 可以进行日期和时间的加减操作，计算两个日期之间的时间间隔等。

import datetime# 创建一个timedelta对象，表示两天的时间间隔
delta = datetime.timedelta(days=2)# 获取当前日期
now = datetime.datetime.now()# 计算两天后的日期
future_date = now + deltaprint(future_date)

• 3. strftime()函数：用来将日期和时间格式化为字符串。
• 可以使用各种格式化指令来指定输出的格式。

import datetime# 获取当前日期和时间
now = datetime.datetime.now()# 将日期和时间格式化为字符串
formatted = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(formatted)

• 4. strptime()函数：用来将字符串解析为datetime对象。
• 可以使用与strftime()函数相同的格式化指令来解析字符串。

import datetime# 将字符串解析为datetime对象
date_str = "2022-01-01"
date = datetime.datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")print(date)

datetime模块的使用场景包括但不限于以下几个方面：

• 处理日期和时间的计算：可以通过datetime类和timedelta类来进行日期和时间的计算，比如计算两个日期之间的时间间隔、计算某个日期的前后几天等。
• 时间格式化：可以使用strftime()函数将日期和时间格式化为特定的字符串格式，比如将日期和时间格式化为"yyyy-mm-dd"或"hh:mm:ss"等。
• 字符串解析为日期和时间：可以使用strptime()函数将字符串解析为datetime对象，便于进行日期和时间的处理和计算。

应用一

根据加入时间计算出自己加入CSDN的天数

#先构造 datetime 变量
from datetime import  datetime as ts
date1 = ts(year= 2024, month= 1, day= 16)
date2 = ts(year= 2023, month= 3, day= 14)
print(date1 - date2)

应用二

输入2023年的一个日期，输出星期几

写法1：

import datetime
date_str = input("输入日期（格式：YYYY-MM-DD）:")
year,month,day = map(int,date_str.split("-"))
date1= datetime.date(year,month,day)
weekday =date1.strftime("%A")
print("这个日期是星期：",weekday)

写法2：

from datetime import date
date_str = input("输入日期（格式：YYYY-MM-DD）:")
year,month,day = map(int,date_str.split("-"))
date2= datetime.date(year,month,day)
weekday =date2.strftime("%A")
print("这个日期是星期：",weekday)

从上面的代码我们可以看出datetime这个大模块里面包含了日期【date】和时间【time】模块，在这里我们就列举了常用的，如果小伙伴对它的其它模块用法感兴趣可以点击👉Python官方文件夹进行深入学习。