一、datetime

datetime是Python处理日期和时间的标准库。

1.1 获取当前日期和时间

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from datetime import datetime
now = datetime.now()
print(now)
print(type(now))

#结果
2023-07-30 16:52:03.452670
<class 'datetime.datetime'>

注意到datetime是模块，datetime模块还包含一个datetime类，通过from datetime import datetime导入的才是datetime这个类。

如果仅导入import datetime，则必须引用全名datetime.datetime。

datetime.now()返回当前日期和时间，其类型是datetime。

1.2 获取指定日期和时间

指定某个日期和时间，我们直接用参数构造一个datetime：

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from datetime import datetime
dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20)
print(de)

#结果
2015-04-19 12:20:00

1.3 datetime转换为timestamp

在计算机中，时间实际上是用数字表示的。我们把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00时区的时刻称为epoch time，记为0（1970年以前的时间timestamp为负数），当前时间就是相对于epoch time的秒数，称为timestamp。

你可以认为：

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timestamp = 0 = 1970-1-1 00:00:00 UTC+0:00

对应的北京时间是：

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timestamp = 0 = 1970-1-1 08:00:00 UTC+8:00

可见timestamp的值与时区毫无关系，因为timestamp一旦确定，其UTC时间就确定了，转换到任意时区的时间也是完全确定的，这就是为什么计算机存储的当前时间是以timestamp表示的，因为全球各地的计算机在任意时刻的timestamp都是完全相同的（假定时间已校准）。

把一个datetime类型转换为timestamp只需要简单调用timestamp()方法：

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from datetime import datetime
dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20)
print(dt.timestamp())

#结果
1429417200.0

注意Python的timestamp是一个浮点数，整数位表示秒。某些编程语言（如Java和JavaScript）的timestamp使用整数表示毫秒数，这种情况下只需要把timestamp除以1000就得到Python的浮点表示方法。

1.4 timestamp转换为datetime

要把timestamp转换为datetime，使用datetime提供的fromtimestamp()方法：

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from datetime import datetime
t = 1429417200.0
print(datetime.fromtimestamp())

#结果
2015-04-19 12:20:00

注意到timestamp是一个浮点数，它没有时区的概念，而datetime是有时区的。上述转换是在timestamp和本地时间做转换。

本地时间是指当前操作系统设定的时区。例如北京时区是东8区，则本地时间：

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2023-07-30 12:00:00

实际上就是UTC+8:00时区的时间：

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2023-07-30 12:00:00 UTC+8:00

而此刻的格林威治标准时间与北京时间差了8小时，也就是UTC+0:00时区的时间应该是：

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2015-04-19 04:00:00 UTC+0:00

timestamp也可以直接被转换到UTC标准时区的时间：

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from datetime import datetime
t = 1429417200.0
print(datetime.fromtimestamp(t)) #本地时间
print(datetime.utcfromtimestamp(t)) #UTC时间

#结果
2015-04-19 12:20:00
2015-04-19 04:20:00

1.5 str转换为datetime

很多时候，用户输入的日期和时间是字符串，要处理日期和时间，首先必须把str转换为datetime。转换方法是通过datetime.strptime()实现，需要一个日期和时间的格式化字符串：

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from datetime import datetime
cday = datetime.strptime('2023-07-30 12:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(cday)
print(type(cday))

#结果
2023-07-30 12:00:00
<class 'datetime.datetime'>

字符串'%Y-%m-%d %H:%M:%S'规定了日期和时间部分的格式。详细的说明请参考Python文档。

注意转换后的datetime是没有时区信息的。

1.6 datetime转换为str

如果已经有了datetime对象，要把它格式化为字符串显示给用户，就需要转换为str，转换方法是通过strftime()实现的，同样需要一个日期和时间的格式化字符串：

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from datetime import datetime
now = datetime.now()
print(now.strftime('%a, %b %d %H:%M'))

# 结果
Sun, Jul 30 17:27

1.7 datetime加减

对日期和时间进行加减实际上就是把datetime往后或往前计算，得到新的datetime。加减可以直接用+和-运算符，不过需要导入timedelta这个类：

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from datetime import datetime, timedelta
now = datetime.now()
print(now)
add_now = now +timedelta(hours = 10)
print(add_now)
sub_now = now - timedelta(days = 1)
print(sub_now)
print(now + timedelta(hours=12, days=1))

#结果
2023-07-30 17:32:54.577826
2023-07-31 03:32:54.577826
2023-07-29 17:32:54.577826
2023-08-01 05:32:54.577826

可见，使用timedelta你可以很容易地算出前几天和后几天的时刻。

1.8 本地时间转UTC时间

本地时间是指系统设定时区的时间，例如北京时间是UTC+8:00时区的时间，而UTC时间指UTC+0:00时区的时间。

一个datetime类型有一个时区属性tzinfo，但是默认为None，所以无法区分这个datetime到底是哪个时区，除非强行给datetime设置一个时区：

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from datetime import datetime, timedelta, timezone
tz_utc_8 = timezone(timedelta(hours = 8)) # 创建时区UTC+8:00
now = datetime.now()
print(now)
dt = now.replace(tzinfo=tz_utc_8)
print(dt)

#结果
2023-07-30 17:37:24.733984
2023-07-30 17:37:24.733984+08:00

1.9 时区转换

我们可以先通过utcnow()拿到当前的UTC时间，再转换为任意时区的时间：

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# 拿到UTC时间，并强制设置时区为UTC+0:00:
>>> utc_dt = datetime.utcnow().replace(tzinfo=timezone.utc)
>>> print(utc_dt)
2015-05-18 09:05:12.377316+00:00
# astimezone()将转换时区为北京时间:
>>> bj_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=8)))
>>> print(bj_dt)
2015-05-18 17:05:12.377316+08:00
# astimezone()将转换时区为东京时间:
>>> tokyo_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9)))
>>> print(tokyo_dt)
2015-05-18 18:05:12.377316+09:00
# astimezone()将bj_dt转换时区为东京时间:
>>> tokyo_dt2 = bj_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9)))
>>> print(tokyo_dt2)
2015-05-18 18:05:12.377316+09:00

时区转换的关键在于，拿到一个datetime时，要获知其正确的时区，然后强制设置时区，作为基准时间。

利用带时区的datetime，通过astimezone()方法，可以转换到任意时区。

注：不是必须从UTC+0:00时区转换到其他时区，任何带时区的datetime都可以正确转换，例如上述bj_dt到tokyo_dt的转换。

二、collections

collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

2.1 namedtuple

我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：

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>>> p = (1, 2)

但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

定义一个class又小题大做了，这时，namedtuple就派上了用场：

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>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
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>>> p.y
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namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。

这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。

可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：

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>>> isinstance(p, Point)
True
>>> isinstance(p, tuple)
True

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：

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# namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

2.2 deque

使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：

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>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

2.3 defaultdict

使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：

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>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> dd['key1'] = 'abc'
>>> dd['key1'] # key1存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
'N/A'

注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。

除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。

2.4 OrderedDict

使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：

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>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

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>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> list(od.keys()) # 按照插入的Key的顺序返回
['z', 'y', 'x']

OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：

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from collections import OrderedDict

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):
        containsKey = 1 if key in self else 0
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containsKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

2.5 ChainMap

ChainMap可以把一组dict串起来并组成一个逻辑上的dict。ChainMap本身也是一个dict，但是查找的时候，会按照顺序在内部的dict依次查找。

什么时候使用ChainMap最合适？举个例子：应用程序往往都需要传入参数，参数可以通过命令行传入，可以通过环境变量传入，还可以有默认参数。我们可以用ChainMap实现参数的优先级查找，即先查命令行参数，如果没有传入，再查环境变量，如果没有，就使用默认参数。下面的代码演示了如何查找user和color这两个参数：

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from collections import ChainMap
import os, argparse

# 构造缺省参数:
defaults = {
    'color': 'red',
    'user': 'guest'
}

# 构造命令行参数:
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = { k: v for k, v in vars(namespace).items() if v }

# 组合成ChainMap:
combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)

# 打印参数:
print('color=%s' % combined['color'])
print('user=%s' % combined['user'])

没有任何参数时，打印出默认参数：

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$ python3 use_chainmap.py 
color=red
user=guest

当传入命令行参数时，优先使用命令行参数：

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$ python3 use_chainmap.py -u bob
color=red
user=bob

同时传入命令行参数和环境变量，命令行参数的优先级较高：

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$ user=admin color=green python3 use_chainmap.py -u bob
color=green
user=bob

2.6 Counter

Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：

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>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming':
...     c[ch] = c[ch] + 1
...
>>> c
Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})
>>> c.update('hello') # 也可以一次性update
>>> c
Counter({'r': 2, 'o': 2, 'g': 2, 'm': 2, 'l': 2, 'p': 1, 'a': 1, 'i': 1, 'n': 1, 'h': 1, 'e': 1})

Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出每个字符出现的次数。