为了完整起见，Pandas还有一个period_range函数用于时间戳越界:

import pandas as pd

pd.period_range(start='1/1/1626', end='1/08/1627', freq='D')

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)

对于那些对python函数方式感兴趣的人:

from datetime import date, timedelta
from itertools import count, takewhile

for d in takewhile(lambda x: x<=date(2009,6,9), map(lambda x:date(2009,5,30)+timedelta(days=x), count())):
    print(d)

在元组中存储范围参数的可逆步骤略有不同。

def date_range(start, stop, step=1, inclusive=False):
    day_count = (stop - start).days
    if inclusive:
        day_count += 1

    if step > 0:
        range_args = (0, day_count, step)
    elif step < 0:
        range_args = (day_count - 1, -1, step)
    else:
        raise ValueError("date_range(): step arg must be non-zero")

    for i in range(*range_args):
        yield start + timedelta(days=i)

一般来说，Pandas非常适合时间序列，并直接支持日期范围。

import pandas as pd
daterange = pd.date_range(start_date, end_date)

然后你可以循环daterrange来打印日期:

for single_date in daterange:
    print (single_date.strftime("%Y-%m-%d"))

它也有很多选择，让生活更轻松。例如，如果您只想要工作日，您只需交换bdate_range。看到http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html generating-ranges-of-timestamps

Pandas的强大之处在于它的数据框架，它支持向量化操作(很像numpy)，使得跨大量数据的操作非常快速和简单。

编辑: 你也可以完全跳过for循环，直接打印出来，这样更简单、更高效:

print(daterange)

> pip install DateTimeRange

from datetimerange import DateTimeRange

def dateRange(start, end, step):
        rangeList = []
        time_range = DateTimeRange(start, end)
        for value in time_range.range(datetime.timedelta(days=step)):
            rangeList.append(value.strftime('%m/%d/%Y'))
        return rangeList

    dateRange("2018-09-07", "2018-12-25", 7)  

    Out[92]: 
    ['09/07/2018',
     '09/14/2018',
     '09/21/2018',
     '09/28/2018',
     '10/05/2018',
     '10/12/2018',
     '10/19/2018',
     '10/26/2018',
     '11/02/2018',
     '11/09/2018',
     '11/16/2018',
     '11/23/2018',
     '11/30/2018',
     '12/07/2018',
     '12/14/2018',
     '12/21/2018']