本文介绍如何使用 python 快速计算从当月第一天到当前日期（不含或含当日）之间经过的营业日（周一至周五）天数，提供基于 numpy 的高效方案和纯 python 的兼容性方案，并附带代码示例与关键注意事项。
在金融、人力资源或报表统计等场景中，常需动态获取“本月已过营业日天数”——即从当月 1 日起，截至今日（不含或含）之间的工作日（Monday–Friday）总数。例如，2024 年 2 月 12 日（星期一），从 2 月 1 日（星期四）起共经历 7 个完整营业日（2/1, 2/2, 2/5–2/9），若包含 2 月 12 日则为 8 天。
✅ 推荐方案：numpy.busday_count（简洁、健壮、支持节假日）
NumPy 提供了专用于工作日计算的 np.busday_count(start, end) 函数，默认将周一至周五视为营业日，且自动排除周末；更进一步，它支持通过 weekmask 自定义工作日，也可通过 holidays 参数传入法定节假日数组（如 [np.datetime64('2024-02-10'), np.datetime64('2024-02-13')]），实现高精度业务日历。
from datetime import datetime
import numpy as np
today = datetime.today().date()
first_day = today.replace(day=1)
# 注意：busday_count(start, end) 是左闭右开区间 → 包含 start，不包含 end
# 因此若要包含 today，需将 end 设为 tomorrow
nb_days_exclusive = np.busday_count(
np.datetime64(first_day),
np.datetime64(today)
) # → 返回 7（2/1 至 2/12 不含 2/12）
nb_days_inclusive = np.busday_count(
np.datetime64(first_day),
np.datetime64(today) + 1
) # → 返回 8（2/1 至 2/12 含 2/12）⚠️ 注意：np.busday_count 要求输入为 np.datetime64 类型，直接传入 date 或 datetime 对象会报错，务必用 np.datetime64(date_obj) 转换。
? 备选方案：纯 Python 实现（零依赖、可读性强）
若项目限制无法引入 NumPy，可使用标准库手动遍历并判断 weekday（date.weekday() 返回 0=Monday ~ 6=Sunday，故
from datetime import datetime, timedelta
today = datetime.today().date()
first_day = today.replace(day=1)
delta_days = (today - first_day).days # 总天数差（含 today）
# 统计 [first_day, today] 区间内所有 weekday < 5 的日期数量（含 today）
nb_days = sum(
(first_day + timedelta(days=n)).weekday() < 5
for n in range(delta_days + 1) # +1 确保包含 today
)
该方法逻辑清晰、无外部依赖，适合轻量级脚本或教学场景；但对大跨度日期（如跨年）性能略低，且不自动处理节假日——如需支持节假日，需额外维护一个日期集合并在循环中排除。
✅ 总结与建议
- 首选 numpy.busday_count：语义明确、性能优异、扩展性强（支持自定义周掩码与节假日），推荐在数据分析、量化交易等工程环境中使用；
- 纯 Python 方案适用场景：环境受限（如嵌入式、精简容器）、教学演示或仅需基础工作日逻辑；
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关键细节提醒：
- busday_count(a, b) 是左闭右开，注意是否需 +1 包含截止日；
- 所有方案默认按 ISO 周规则（周一为第 0 天），符合中国及多数国家惯例；
- 如需适配不同地区（如中东周六日），请配合 weekmask='Sat Sun' 或自定义字符串（如 'Mon Tue Wed Thu Fri'）；
- 生产环境涉及节假日时，务必结合权威日历数据源（如 holidays 库）构建 holidays 列表传入。
通过上述任一方法，你均可在一行核心逻辑内精准获取当月营业日进度，为自动化报表、KPI 统计或任务调度提供可靠时间基准。
