我有以下代码来做到这一点，但我如何能做得更好?现在我认为它比嵌套循环更好，但是当您在列表理解中使用生成器时，它开始变得像perl一行程序。
day_count = (end_date - start_date).days + 1
for single_date in [d for d in (start_date + timedelta(n) for n in range(day_count)) if d <= end_date]:
print strftime("%Y-%m-%d", single_date.timetuple())
笔记
我不是用这个来打印的。这只是为了演示。
start_date和end_date变量是datetime。date对象，因为我不需要时间戳。(它们将用于生成报告)。
样例输出
开始日期为2009-05-30，结束日期为2009-06-09:
2009-05-30
2009-05-31
2009-06-01
2009-06-02
2009-06-03
2009-06-04
2009-06-05
2009-06-06
2009-06-07
2009-06-08
2009-06-09
你可以使用箭头:
这是一个来自文档的例子，在几个小时内迭代:
from arrow import Arrow
>>> start = datetime(2013, 5, 5, 12, 30)
>>> end = datetime(2013, 5, 5, 17, 15)
>>> for r in Arrow.range('hour', start, end):
... print repr(r)
...
<Arrow [2013-05-05T12:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T13:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T14:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T15:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T16:30:00+00:00]>
要在几天内迭代，你可以这样使用:
>>> start = Arrow(2013, 5, 5)
>>> end = Arrow(2013, 5, 5)
>>> for r in Arrow.range('day', start, end):
... print repr(r)
(没有检查你是否能通过datetime。日期对象，但无论如何箭头对象通常更容易)
下面是一个通用日期范围函数的代码，类似于Ber的答案，但更灵活:
def count_timedelta(delta, step, seconds_in_interval):
"""Helper function for iterate. Finds the number of intervals in the timedelta."""
return int(delta.total_seconds() / (seconds_in_interval * step))
def range_dt(start, end, step=1, interval='day'):
"""Iterate over datetimes or dates, similar to builtin range."""
intervals = functools.partial(count_timedelta, (end - start), step)
if interval == 'week':
for i in range(intervals(3600 * 24 * 7)):
yield start + datetime.timedelta(weeks=i) * step
elif interval == 'day':
for i in range(intervals(3600 * 24)):
yield start + datetime.timedelta(days=i) * step
elif interval == 'hour':
for i in range(intervals(3600)):
yield start + datetime.timedelta(hours=i) * step
elif interval == 'minute':
for i in range(intervals(60)):
yield start + datetime.timedelta(minutes=i) * step
elif interval == 'second':
for i in range(intervals(1)):
yield start + datetime.timedelta(seconds=i) * step
elif interval == 'millisecond':
for i in range(intervals(1 / 1000)):
yield start + datetime.timedelta(milliseconds=i) * step
elif interval == 'microsecond':
for i in range(intervals(1e-6)):
yield start + datetime.timedelta(microseconds=i) * step
else:
raise AttributeError("Interval must be 'week', 'day', 'hour' 'second', \
'microsecond' or 'millisecond'.")
你可以使用箭头:
这是一个来自文档的例子，在几个小时内迭代:
from arrow import Arrow
>>> start = datetime(2013, 5, 5, 12, 30)
>>> end = datetime(2013, 5, 5, 17, 15)
>>> for r in Arrow.range('hour', start, end):
... print repr(r)
...
<Arrow [2013-05-05T12:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T13:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T14:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T15:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T16:30:00+00:00]>
要在几天内迭代，你可以这样使用:
>>> start = Arrow(2013, 5, 5)
>>> end = Arrow(2013, 5, 5)
>>> for r in Arrow.range('day', start, end):
... print repr(r)
(没有检查你是否能通过datetime。日期对象，但无论如何箭头对象通常更容易)
您可以简单而可靠地使用pandas库在两个日期之间生成一系列日期
import pandas as pd
print pd.date_range(start='1/1/2010', end='1/08/2018', freq='M')
您可以通过设置“freq”为D, M, Q, Y来改变生成日期的频率
(每天，每月，每季，每年
）
