datetime_demo · 时间处理演示 2026-09-27

     
    内容：

     基础：datetime / timedelta，字符串 2026-08-14 ↔ 时间 互转

     与 pandas 联动：pd.to_datetime、按时间切片

     冷知识：自然日 ≠ 交易日（行情数据自动跳过周末和节假日）

导入

from datetime import datetime, timedelta
# from datetime import datetime, timedelta：从 datetime 包里拿两个东西
# datetime：一个时间点；timedelta：一段时间（比如 1 天）

import pandas as pd  # pandas：表格处理

from quant_data import get_kline  # 从数据工具箱拿"拉数据"的函数（真实行情）
  

1. 基础 · datetime / timedelta

     
    两个核心方法：
    strptime 字符串 → 时间（P = parse，解析）；
    strftime 时间 → 字符串（F = format，格式化）。
  

# ========== 1. 基础 ==========
print("===== datetime 基础 =====")
# strptime：把"字符串"解析成"时间"（P 是 parse = 解析）
t = datetime.strptime("2026-08-24 09:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 第二个参数是格式：%Y 年 %m 月 %d 日 %H 时 %M 分 %S 秒
print("解析字符串 ->", t)
print("加一天     ->", t + timedelta(days=1))  # 时间 + 时间段 = 新时间
print("减 7 小时  ->", t - timedelta(hours=7))  # 时间 - 时间段 = 新时间
# strftime：反过来，"时间"变回"字符串"（F 是 format = 格式化）
print("反向格式化 ->", t.strftime("%Y/%m/%d %H:%M"))
print("取出年月日 ->", t.year, "年", t.month, "月", t.day, "日")
# .year / .month / .day：直接取时间里的年、月、日
print("今天是星期几 ->", t.weekday(), "（0=周一 ... 4=周五, 5=周六, 6=周日）")
  

2. 与 pandas 联动

     
    核心方法：
    pd.date_range 生成连续日期；
    df.loc["起":"止"] 按时间切片。
  

date_range 生成自然日

# ========== 2. 与 pandas 联动 ==========
print("\n===== 与 pandas 联动 =====")
# date_range：pandas 生成一串连续的日期
dates = pd.date_range("2026-08-01", "2026-08-24", freq="D")
# freq="D"：按"天"生成；D = Day（天）
print("8 月 1~24 日（自然日）:")
for d in dates:  # 循环：把每个日期拿出来
    if d.weekday() < 5:  # 条件分支：星期几小于 5（周一~周五）
        tag = ""  # 工作日：不做标注
    else:  # 周六周日
        tag = "  <- 周末"  # 标注周末
    print(f"  {d.strftime('%Y-%m-%d')} 星期{d.weekday() + 1}{tag}")

# 只保留工作日
workdays = dates[dates.weekday < 5]
# 布尔筛选：dates.weekday 是每个日期是星期几，<5 就是工作日
print(f"\n去掉周末后还剩 {len(workdays)} 天 —— 这就是'交易日'的雏形")
  

真实行情按时间切片

# "按时间切片"（datetime 和 pandas 联动的场景）
print("\n===== 真实行情按时间切片 =====")
df = get_kline(start_date="20250101")  # 拉 2025 年以来的股票日线
df_2025 = df.loc["2025-01-01":"2025-12-31"]
# .loc[起点:终点]：按日期切片，两端都算
print(f"2025 年自然日 365 天，行情实际只有 {len(df_2025)} 个交易日")
print("原因：行情数据自动跳过周末和节假日 —— 自然日 ≠ 交易日")
march = df_2025.loc["2025-03-01":"2025-03-31"]  # 再切一个月的试试
print("切出 2025 年 3 月:", len(march), "天")
  

3. 时间戳换算

     
    Unix 时间戳：从 1970 年 1 月 1 日算起的秒数，很多加密交易所接口用它传时间。
  

# ========== 3. 时间戳换算 ==========
print("\n===== 时间戳 =====")
now = datetime.now()  # 现在这一刻
print("现在:", now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))  # 格式化打印
epoch = int(now.timestamp())
# .timestamp()：把时间变成"从 1970 年 1 月 1 日算起的秒数"，叫 Unix 时间戳
print("Unix 时间戳:", epoch, "（很多加密交易所接口用它传时间）")
print("从时间戳还原:", datetime.fromtimestamp(epoch))
# fromtimestamp：反过来，把秒数变回时间
  

核心要点速览

字符串→时间：strptime

时间→字符串：strftime

时间加减：timedelta(days=1)

取年月日：.year / .month / .day

生成日期：pd.date_range

时间切片：df.loc["起":"止"]

自然日：365 天（含周末）

交易日：约 250 天（跳过周末）

Unix 时间戳：.timestamp()

时间戳还原：datetime.fromtimestamp()

     金句：
    strptime 解析字符串，
    strftime 格式化输出，
    timedelta 加减时间 ——
    datetime 把"时间"变成"可以计算的数字"。
  

运行输出 · python .\datetime_demo.py

PS> python .\datetime_demo.py ===== datetime 基础 ===== 解析字符串 -> 2026-08-24 09:30:00 加一天 -> 2026-08-25 09:30:00 减 7 小时 -> 2026-08-24 02:30:00 反向格式化 -> 2026/08/24 09:30 取出年月日 -> 2026 年 8 月 24 日今天是星期几 -> 0 （0=周一 ... 4=周五, 5=周六, 6=周日） ===== 与 pandas 联动 ===== 8 月 1~24 日（自然日）: 2026-08-01 星期6 <- 周末 2026-08-02 星期7 <- 周末 2026-08-03 星期1 2026-08-04 星期2 2026-08-05 星期3 2026-08-06 星期4 2026-08-07 星期5 2026-08-08 星期6 <- 周末 2026-08-09 星期7 <- 周末 2026-08-10 星期1 2026-08-11 星期2 2026-08-12 星期3 2026-08-13 星期4 2026-08-14 星期5 2026-08-15 星期6 <- 周末 2026-08-16 星期7 <- 周末 2026-08-17 星期1 2026-08-18 星期2 2026-08-19 星期3 2026-08-20 星期4 2026-08-21 星期5 2026-08-22 星期6 <- 周末 2026-08-23 星期7 <- 周末 2026-08-24 星期1 去掉周末后还剩 16 天 —— 这就是'交易日'的雏形 ===== 真实行情按时间切片 ===== [数据源] akshare 不可用（ProxyError），尝试 baostock... login success! logout success! [数据源] baostock 获取成功，共 421 条 2025 年自然日 365 天，行情实际只有 243 个交易日原因：行情数据自动跳过周末和节假日 —— 自然日 ≠ 交易日切出 2025 年 3 月: 21 天 ===== 时间戳 ===== 现在: 2026-09-27 22:59:29 Unix 时间戳: 1790521169 （很多加密交易所接口用它传时间）从时间戳还原: 2026-09-27 22:59:29

     
    关键结论：8 月 1~24 日共 24 个自然日，去掉周末只剩 16 个工作日；

    2025 年 365 个自然日，行情实际只有 243 个交易日 —— 自然日 ≠ 交易日。