Дата и время в Питоне | Программирование на Питоне

Все курсы > Программирование на Питоне > Занятие 5

Говоря про временные ряды, мы уже начали анализировать данные, в которых присутствует дата и время (в частности, в библиотеке Pandas). Сегодня мы сделаем шаг назад и посмотрим в целом как работать с датой и временем в Питоне.

Содержание занятия

Модуль datetime

В базовом функционале Питона нет отдельного типа данных, отвечающего за дату и время. Необходимо импортировать модуль, который называется datetime.

Первая особенность, про которую стоит сказать, datetime — это не только название модуля, но и название одного из классов внутри этого модуля. Помимо класса datetime, нас будет интересовать ещё один класс — timedelta.

Перейдем к практике.

Откроем ноутбук к этому занятию⧉

Импорт модуля и класса datetime

Самый простой способ — импортировать весь модуль datetime.

1 2	# импортируем весь модуль import datetime

Далее предположим, что мы хотим воспользоваться функцией now(), которая находится внутри класса datetime. Функция now() выводит текущие дату и время.

1 2	# чтобы получить доступ к функции now(), сначала обратимся к модулю, потом к классу print(datetime.datetime.now())

1	2021-11-18 09:33:28.140594

Как вы видите, это не очень удобно. Можно импортировать только класс datetime и обращаться непосредственно к нему.

1 2	from datetime import datetime print(datetime.now())

1	2021-11-18 09:33:30.586757

Объект datetime и функция now()

Теперь поговорим подробнее про то, что выводит функция now().

# поместим созданный с помощью функции now() объект datetime в переменную cur_dt

cur_dt = datetime.now()

print(cur_dt)

1	2021-11-18 09:33:32.412999

На выходе мы получаем текущие дату и время по UTC⧉, потому что серверы Google Colab настроены именно на это время (московское время, например, отличается на +3 часа). Сам вывод состоит из следующих компонентов.

Мы можем обратиться к каждому из этих компонентов по отдельности.

1 2	# с помощью соответствующих атрибутов выведем каждый из компонентов объекта print(cur_dt.year, cur_dt.month, cur_dt.day, cur_dt.hour, cur_dt.minute, cur_dt.second, cur_dt.microsecond)

1	2021 11 18 9 33 32 412999

Мы также можем посмотреть на день недели, причем в двух форматах. Метод .weekday() считает, что неделя начинается с нуля, метод .isoweekday(), что с единицы.

Так как 18 ноября 2021 года — это четверг, то применив эти методы, мы должны получить цифры три и четыре соответственно.

1	print(cur_dt.weekday(), cur_dt.isoweekday())

3 4

Разумеется, когда вы будете самостоятельно исполнять код в ноутбуке, будут выведены текущие дата и время сервера Google.

Объект datetime, полученный из функции now(), не содержит данных о часовом поясе.

1 2	# посмотрим на часовой пояс с помощью атрибута tzinfo print(cur_dt.tzinfo)

None

Для того чтобы добавить такую информацию и вывести, например, другой часовой пояс, нам нужно воспользоваться модулем pytz.

import pytz

# выведем текущее время в Москве

dt_moscow = datetime.now(pytz.timezone('Europe/Moscow'))

print(dt_moscow)

1	2021-11-18 12:33:33.682674+03:00

Посмотрим, не появился ли часовой пояс.

1	print(dt_moscow.tzinfo)

1	Europe/Moscow

Timestamp

До сих пор мы работали с привычным для нас делением на годы, месяцы, дни, часы, минуты и секунды. При этом компьютеры используют так называемое время Unix, которое отсчитывается в секундах c первого января 1970 года. Для отображения даты и времени в таком формате в Питоне есть объект timestamp (по-английски — «временная отметка»).

1 2	# получим timestamp текущего времени с помощью метода .timestamp() timestamp = datetime.now().timestamp()

Посмотрим, сколько секунд и микросекунд прошло с 01.01.1970 и до момента исполнения кода.

1	print(timestamp)

1	1637233979.128056

Не составляет труда вернуть timestamp обратно в привычный формат.

1 2	# для этого воспользуемся методом .fromtimestamp() print(datetime.fromtimestamp(timestamp))

1	2021-11-18 11:12:59.128056

Создание объекта datetime вручную

Дату и время не обязательно получать из функции now(). Мы вполне можем передать объекту datetime наши собственные параметры, например, день рождения Питона.

# передадим объекту datetime 20 февраля 1991 года

hb = datetime(1991, 2, 20)

print(hb)

1	1991-02-20 00:00:00

Обратите внимание, мы ввели только год, месяц и день. Это обязательные параметры. Остальные параметры можно не вводить, в этом случае они заполнятся нулями.

Из этого объекта мы также можем извлечь компоненты (год, месяц, число и т.д.) и создать timestamp.

1 2	# извлечем год с помощью атрибута year print(hb.year)

1991

1 2	# и создадим timestamp print(datetime.timestamp(hb))

1	667008000.0

Преобразование строки в datetime и наоборот

Строка в datetime через .strptime()

Если дата содержится в строковом формате, Питон не сможет извлечь из нее компоненты. Предварительно строку нужно преобразовать. Для этого есть метод .strptime().

# дана строка с датой 2 декабря 2007 года и временем 12 часов 30 минут и 45 секунд

str_to_dt = '2007-12-02 12:30:45'

type(str_dt)

str

Преобразуем эту строку в объект datetime с помощью метода .strptime().

res_dt = datetime.strptime(str_to_dt, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

print(res_dt)

print(type(res_dt))

1 2	2007-12-02 12:30:45 <class 'datetime.datetime'>

Как вы видите, сначала мы передаём этому методу саму строку, а затем тот формат, в котором содержится дата и время (иначе Питон не поймет, к чему относится конкретное число).

Давайте расшифруем каждое из обозначений:

%Y — год в формате ГГГГ, например: 1995, 2003 и т.д.
%m — месяц в виде числа с нулями, например, январь — 01, февраль — 02 и т.д.
%d — день месяца в виде числа с нулями, например: 01, 02, …, 31
%H — час в 24-часовом формате в виде числа с нулями, например: 00, 01, …, 23
%M — минуты в виде числа с нулями, например: 00, 01, …, 59
%S — секунды в виде числа с нулями, например: 00, 01, …, 59

Дефисы, пробелы, двоеточия или, например, запятые — тоже элементы формата и их тоже нужно указывать.

Datetime в строку через .strftime()

Обратное преобразование также возможно. Это может быть полезно, если мы захотим вывести дату и время в строго определенном формате.

# вначале создадим объект datetime и передадим ему 19 ноября 2002 года

dt_to_str = datetime(2002, 11, 19)

type(dt_to_str)

# преобразуем объект в строку в формате "день недели, месяц число, год"

res_str = datetime.strftime(dt_to_str, '%A, %B %d, %Y')

print(res_str)

print(type(res_str))

1 2	Tuesday, November 19, 2002 <class 'str'>

Метод .strftime() можно применять непосредственно к объекту datetime.

1	dt_to_str.strftime('%A, %B %d, %Y')

1	'Tuesday, November 19, 2002'

Расшифруем обозначения:

%A — полное название дня недели, например: Sunday, Monday, …
%B — полное название месяца, например: January, February
%d — день месяца в виде числа с нулями, например: 01, 02, …, 31
%Y — год в формате ГГГГ, например: 1999, 2003 и т.д.

Более подробный перечень обозначений можно найти в ноутбуке к занятию⧉.

Сравнение и арифметика дат

Сравнение дат

Даты можно сравнивать между собой. Для этого используются стандартные операторы сравнения >, <, >=, <=, ==, !=.

Обратите внимание, что большей считается более поздняя дата.

Сравним две даты публикации работ Эйнштейна.

1 2	date1 = datetime(1905, 6, 30) # "К электродинамике движущихся тел" date2 = datetime(1916, 5, 11) # Общая теория относительности

Вторая дата должна быть «больше», потому что она более поздняя.

1	date1 < date2

True

Обратное будет признано ложным.

1	date1 > date2

False

Календарный и алфавитный порядок дат

Интересно, что если даты записаны в виде строки в формате ГГГГ.ММ.ДД, то в Питоне мы можем их сравнивать, как если бы мы сравнивали объекты datetime. Другими словами, календарный и алфавитный порядок дат совпадают. Приведем пример.

1 2	# вначале запишем даты в виде строки и сравним их '2007-12-02' > '2002-11-19'

True

1 2	# теперь в виде объекта datetime datetime(2007, 12, 2) > datetime(2002, 11, 19)

True

Промежуток времени и класс timedelta

Если из большей даты вычесть меньшую, то мы получим временной промежуток между датами.

1 2	diff = date2 - date1 print(diff)

1	3968 days, 0:00:00

При этом результат будет храниться в специальном объекте timedelta.

1	type(diff)

1	datetime.timedelta

Атрибут days позволяет посмотреть только дни.

1	print(diff.days)

3968

Объект timedelta также можно создать вручную.

# для этого вначале импортируем соответствующий класс

from datetime import timedelta

# а затем создадим объект timedelta продолжительностью 1 день

timedelta(days = 1)

1	datetime.timedelta(days=1)

Арифметика дат

Объединив объекты datetime и timedelta, мы можем «путешествовать во времени».

# допустим сейчас 1 января 2070 года

future = datetime(2070, 1, 1)

future

1	datetime.datetime(2070, 1, 1, 0, 0)

И мы хотим отправиться в 1 января 1900 года, т.е. на 170 лет назад.

# сначала просто умножим 365 дней на 170

time_travel = timedelta(days = 365) * 170

# а потом переместимся из будущего в прошлое

past = future - time_travel

# к сожалению, мы немного "не долетим", потому что не учли високосные годы, в которых 366 дней

past

1	datetime.datetime(1900, 2, 12, 0, 0)

Давайте посмотрим, сколько дней мы преодолели.

365 * 170

62050

Предлагаю узнать, сколько дней нам на самом деле нужно было пролететь. Мы уже умеем это делать, находя разницу между двумя объектами datetime.

1	datetime(2070, 1, 1) - datetime(1900, 1, 1)

1	datetime.timedelta(days=62092)

Теперь снова совершим путешествие во времени, но на этот раз укажем правильное количество дней.

time_travel = timedelta(days = 62092)

past = future - time_travel

past

1	datetime.datetime(1900, 1, 1, 0, 0)

Объект timedelta можно также прибавлять к объекту datetime. Например, нам может быть нужно создать перечень дат, пусть это будут новогодние празники в 2021 году. Для этого удобно использовать цикл while.

cur_date = datetime(2021, 1, 1) # эту дату мы будем выводить

end_date = datetime(2021, 1, 10) # это граница (условие в цикле while)

# пока верно условие

while cur_date <= end_date:

# выведем cur_date в формате "месяц число, год"

print(cur_date.strftime('%b %d, %Y'))

# прибавим к выводимой дате один день

cur_date += timedelta(days = 1)

Jan 01, 2021

Jan 02, 2021

Jan 03, 2021

Jan 04, 2021

Jan 05, 2021

Jan 06, 2021

Jan 07, 2021

Jan 08, 2021

Jan 09, 2021

Jan 10, 2021

Дата и обработка ошибок

Конструкция try / except и оператор pass

Прежде чем мы перейдем к практическому примеру с обработкой дат, давайте познакомимся с одной полезной конструкцией. Часто мы не уверены, что наш код отработает без ошибок. Например, в данных может содержаться неточность, о которой мы ничего не знаем. При этом нам не хотелось бы, чтобы исполнение кода остановилось.

Для этого в Питоне есть конструкция try/except.

Приведем пример.

# пусть дан список чисел в строковом формате, и мы хотим посчитать их сумму

# предположим, буква "а" попала в список случайно

numbers = ['5', '10', 'a', '15', '10']

# объявим переменную суммы

total = 0

# пройдемся по числам

for number in numbers:

# попробуем прибавить число к переменной total

try:

total += int(number)

# если же этого сделать не удастся

except:

# перейдем к следующему числу

pass

# выведем сумму

total

Если бы такой конструкции не было, при попытке прибавить букву «а» алгоритм вывел бы ошибку.

Оператор pass просто говорит алгоритму продолжить работу. Вместо него можно вывести предупреждение.

total = 0

for number in numbers:

try:

total += int(number)

except:

print(f'Элемент \'{number}\' обработать не удалось')

total

1 2	Элемент 'a' обработать не удалось 40

Примечание. Обратите внимание на запись \'{number}\'. Обратная косая черта необходима, чтобы Питон воспринимал кавычки как часть строки.

Обработка нескольких форматов дат

Теперь давайте посмотрим, как эта конструкция работает с датами. Вначале скачаем и подгрузим в Google Colab данные среднемесячной температуры в Нью-Йорке в 2002 году (в градусах Фаренгейта).

temperature.csv Скачать

На данном этапе вы уже должны быть экспертами по работе с внешними данными.

# посмотрим на данные

import pandas as pd

temp = pd.read_csv('temperature.csv')

temp

Предположим, что мы хотим вручную преобразовать каждую дату из строки в объект datetime. Теперь допустим, что проанализировав данные, мы выявили три шаблона: ГГГГ.ММ.ДД, ГГГГ.ММ.Д и ГГГГ.ММ. Напишем код, который в цикле for преобразует эти даты в объект datetime. Дополнительно наш код должен посчитать количество не обработанных записей.

# создадим список с известными нам шаблонами

formats = ['%Y-%m-%d', '%Y-%m-%-d', '%Y-%m']

# создадим счетчик для записей, которые не обработались

counter = 0

# пройдемся в цикле по столбцу Date

for d in temp.Date:

# затем пройдемся по известным нам форматам

for format in formats:

# попробуем, применив каждый из форматов,

# преобразовать строку с датой в объект datetime

try:

print(datetime.strptime(d, format))

counter += 1

# если что-то пошло не так

except:

# перейдем к следующему формату (второй цикл for) или записи (первый цикл for)

pass

# посмотрим, сколько записей не обработалось

print('Не обработалось записей:', len(temp) - counter)

2002-01-01 00:00:00

2002-02-01 00:00:00

2002-03-01 00:00:00

2002-04-01 00:00:00

2002-05-01 00:00:00

2002-06-01 00:00:00

2002-07-01 00:00:00

2002-08-01 00:00:00

2002-09-01 00:00:00

2002-10-01 00:00:00

2002-12-01 00:00:00

Не обработалось записей: 1

Как мы видим, один формат мы все же упустили (данные за ноябрь в формате ММ.ГГГГ), и Питон не смог обработать эту запись.

Эту же работу мы можем поручить библиотеке Pandas через функцию read_csv() и параметр parse_dates (мы уже делали так, изучая временные ряды).

1 2	temp_parsed = pd.read_csv('temperature.csv', index_col = 'Date', parse_dates = True) temp_parsed

В данном случае нам удалось обработать все записи, включая данные за ноябрь.

1 2	# индекс превратился в объект datetime type(temp_parsed.index)

1	pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex

Иногда, как мы видим, решение «из коробки» (то есть уже готовое решение) более эффективно, чем написанный самостоятельно код.

Подведем итог

Сегодня мы посмотрели на возможности Питона по работе с датой и временем. В частности, узнали про классы datetime и timedelta модуля datetime и научились работать с объектами этих классов:

Мы рассмотрели структуру объекта datetime
Узнали про функцию now()
Научились извлекать timestamp и вручную создавать объект datetime
Посмотрели, как преобразовывать строку в объект datetime и наоборот
Изучили возможности сравнения дат, вычисления промежутка между датами и выполнили несложную арифметику дат с помощью объекта timedelta
Наконец, мы познакомились с конструкцией try/except и оператором pass и применили их к обработке различных форматов дат

Вопросы для закрепления

С какими классами модуля datetime мы познакомились на этом занятии?

Посмотреть правильный ответ

Ответ: классом datetime и классом timedelta

Чему соответствует формат ‘%c’?

Посмотреть правильный ответ

Ответ: формат ‘%c’ выводит полную дату и время, например: Sun Nov 21 10:38:12 2021

Как еще в библиотеке Pandas мы можем превратить столбец в индекс и затем преобразовать в объект datetime? Подсказка: обратитесь к лекции по временным рядам.

Посмотреть правильный ответ

Ответ: мы можем последовательно применить .set_index() и pd.to_datetime()

В ноутбуке к лекции приведены дополнительные упражнения⧉.

На следующем занятии мы поговорим про функции в Питоне.