个人入门学习笔记的整理，有利于提升自己学习和归纳的能力。

希望对和我一样的入门菜鸟有帮助。

介绍：time、datetime是处理时间日期常用的库，datetime的time的再次封装，使用起来更加的方便，datetime主要是对日期(年月日)的处理，time主要是对时间(时分秒 毫秒)处理，在tick数据处理中就应用了毫秒的处理。

一、datetime- Basic date and time types

date：日期类，只包含年月日、星期等。

import datetime

someday = datetime.date(2019,1,14)

someday

导入datetime库

%a 星期的简写。星期一 ： Mon

%A 星期的全写。星期一 ：Monday

%b 月份的简写。一月：Jan

%B 月份的全写。一月：January

%c 日期时间的字符串表示。'Mon Jan 14 00:00:00 2019'

%d 日在这个月中的天数(这个月的第几天)

%f 微秒

%H 24小时制

%h 12小时制

%j 日在年中的天数[001,366]

%m 月份[01,12]

%M 分钟[00,59]

%p AM 或者 PM

%S 秒[00,61]

%U 在当年的第几周，星期天作为周的第一天

%w 今天在这周的第几天[0,6]，6表示星期天

%W 是当年的第几周，星期一作为周的第一天

%x 日期字符串

%X 时间字符串

%y 2个数字表示年份

%Y 4个数字表示年份

%z 与utc时间的间隔(如果是本地时间，返回空字符串)

%Z 时区名称(如果是本地时间，返回空字符串)

日期的标准化格式。本地时间(北京时间)和UTC时间(世界标准时间)相差8个小时。

someday.strftime('%Y/%m/%d')

time：时间类，只包含时、分、秒、微秒等。

sometime = datetime.time(hour=12,minute=59,second=58,microsecond=100)

格式化时间

sometime.strftime('%H:%M:%S')

返回微秒的精确时间

sometime.isoformat()

datetime：日期时间类，包含以上两者的全部信息。年月日、时分秒，但是至少要用年月日三个参数。

datetime.datetime(year=2019,month=1,day=14,hour=12,minute=13,second=14,microsecond=100)

datetime 、struct_time 、stamptime相互转换

somedatetime.timestamp() #将datetime类型转为时间戳

datetime_local = datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()) #将时间戳转为datetime

datetime_local.timetuple() #将datetime类型转为struct_time类型

timedelta：时间日期差值类，用来表示两个datetime之间的差值。

现在+-时间间隔操作，参数：days、hours、minutes、seconds、microseconds

datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(days=30) #30天之后

datetime.datetime.now()- datetime.timedelta(minutes=30) #30分钟之前

二、time-Time access and conversions

时间戳：Unix时间戳，从1970年开始到现在的秒数。

本地时间的struct_time形式：一个长度为11的命名元组。

UTC时间的struct_time形式：一个长度为11命名的元组。

time.time() # 时间戳

time.localtime() #本地的struct_time

time.gmtime() #utc的struct_time

timestamp、localtime、utc_time之间的转换

local_time = time.localtime(timestamp) #时间戳转为本地struct_time

utc_time = time.gmtime(timestamp) #时间戳转为utc的struct_time

time_stamp = time.mktime(local_time) #本地struct_time转为时间戳

time_stamp_utc = calendar.timegm(utc_time) #utc struct_time转为时间戳

三、pandas库处理时间

导入pandas

import pandas as pd

date_index = pd.date_range('20190101',periods=10)

pd.date_range(日期字符串，periods,freq)

periods：时间段长度，整数类型

freq： 时间单位

pd.bdate_range(end,periods,freq)

pd.bdate_range(start,periods,freq)

pd.bdate_range(start='20190101',periods=30,freq='D')

pd.bdate_range(end='20190101',periods=30,freq='D')