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Python 时间处理的常见坑点总结

舞姬之光

舞姬之光

发布时间:2026-02-21 16:27:26

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来源于php中文网

原创

datetime.now() 默认返回无时区信息的“天真时间”,不自动适配系统本地时区;需显式传入 tz=zoneinfo.zoneinfo("asia/shanghai") 获取本地感知时间,naive datetime 调用 astimezone() 会报错。

python 时间处理的常见坑点总结

datetime.now() 为什么总拿不到本地时区?

因为 datetime.now() 默认返回“天真时间”(naive datetime),不带时区信息,哪怕你系统设了上海时区,它也只按 UTC+0 算——不是它错了,是它根本没看你的系统时区。

真正要本地时间,得显式传入 tz 参数:

from datetime import datetime
import zoneinfo  # Python 3.9+
dt = datetime.now(tz=zoneinfo.ZoneInfo("Asia/Shanghai"))

常见错误现象:datetime.now().astimezone() 看似能转,但前提是原对象必须是“感知时间”(aware),否则直接报 ValueError: astimezone() cannot be applied to a naive datetime

  • Python pytz,但别用 pytz.timezone("Asia/Shanghai").localize(...) 去包装 now(),容易错位;推荐用 pytz.timezone("Asia/Shanghai").now()
  • time.time()datetime.fromtimestamp(time.time()) 会读系统时区,但结果仍是 naive 对象,别误以为它“自动带时区”
  • Django 或 Flask 项目里,如果设置了 TIME_ZONE = "Asia/Shanghai",不代表 datetime.now() 就自动生效——框架只管自己的 ORM 字段和模板渲染逻辑

strptime 解析字符串失败的三个高频原因

不是格式写错了才报 ValueError: time data ... does not match format,更多时候是隐藏细节没对上。

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

典型场景:从日志、API 返回或 CSV 里读到类似 "2024-03-15 14:22:08.123" 的字符串,用 %Y-%m-%d %H:%M:%S 死活解析不了。

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  • 微秒部分要显式写 %f,且它匹配的是 6 位数字;"123" 是毫秒,得先补零成 "000123" 或改用正则截断
  • 中文星期/月份名(如“三月”“星期五”)无法被默认 locale 解析,必须提前调 locale.setlocale(locale.LC_TIME, "zh_CN.UTF-8"),且该设置进程级生效,多线程下不安全
  • 年份用 %y(两位)时,"01 会被解释为 1901 而非 2001;datetime.strptime("01", "%y") 永远不会是你以为的“今年或明年”

timedelta 相减结果负数却看不出?

timedelta 对象本身支持负值,但打印出来像 -1 day, 23:59:59.999999,这不是 bug,是它的标准表示法:内部只存 dayssecondsmicroseconds 三个字段,且 seconds 永远在 [0, 86399] 区间内,负数全折进 days

所以 (d1 - d2).total_seconds() 才是唯一靠谱的数值化方式;直接看 td.daystd.seconds 容易误判。

  • 比如两个时间差 -1 秒,td 显示为 -1 day, 23:59:59,但 td.total_seconds() == -1.0
  • 做时间窗口判断时,别写 if td.days ,而应统一用 <code>if td.total_seconds()
  • timedelta 不支持乘除标量以外的运算,td * 1.5 会报错,得先转成秒再算: timedelta(seconds=td.total_seconds() * 1.5)

time.sleep() 在循环里越睡越不准?

不是 sleep() 本身不准,而是每次循环体执行有耗时,sleep(1) 只保证“至少停 1 秒”,实际间隔 = 执行耗时 + 1 秒。跑久了就明显漂移。

需要严格等间隔(比如每秒查一次 API),就得用“锚点时间”校准:

import time
anchor = time.time()
for i in range(10):
    # do work
    now = time.time()
    sleep_time = max(0, anchor + (i+1)*1 - now)
    time.sleep(sleep_time)

更稳妥的做法是用 asyncio.sleep() 配合事件循环,或者引入 schedule / APScheduler 这类带补偿机制的调度库。

  • Windows 下 time.sleep(0.001) 实际最小粒度约 15ms,Linux 一般 1–10ms,别指望毫秒级精度
  • 信号中断(如 Ctrl+C)会让 sleep() 提前退出并抛 InterruptedError,生产环境必须捕获
  • 在 Jupyter 或某些 IDE 的调试器里,sleep() 可能被暂停或跳过,测定时别依赖 notebook 单元格运行时间

事情说清了就结束。时区、解析、差值、休眠——这四块最常被当成“基础操作”跳过深究,结果卡住时反而最难定位。

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