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 ）

为什么有两个嵌套迭代?对我来说，它只用一次迭代就产生了相同的数据列表:

for single_date in (start_date + timedelta(n) for n in range(day_count)):
    print ...

没有列表被存储，只有一个生成器被迭代。此外，生成器中的“if”似乎是不必要的。

毕竟，线性序列应该只需要一个迭代器，而不是两个。

与John Machin讨论后更新:

也许最优雅的解决方案是使用生成器函数来完全隐藏/抽象日期范围内的迭代:

from datetime import date, timedelta

def daterange(start_date, end_date):
    for n in range(int((end_date - start_date).days)):
        yield start_date + timedelta(n)

start_date = date(2013, 1, 1)
end_date = date(2015, 6, 2)
for single_date in daterange(start_date, end_date):
    print(single_date.strftime("%Y-%m-%d"))

注意:为了与内置的range()函数保持一致，此迭代在到达end_date之前停止。因此，对于包容性迭代使用第二天，就像使用range()一样。

使用pendulum.period:

import pendulum

start = pendulum.from_format('2020-05-01', 'YYYY-MM-DD', formatter='alternative')
end = pendulum.from_format('2020-05-02', 'YYYY-MM-DD', formatter='alternative')

period = pendulum.period(start, end)

for dt in period:
    print(dt.to_date_string())

显示从今天开始的最后n天:

import datetime
for i in range(0, 100):
    print((datetime.date.today() + datetime.timedelta(i)).isoformat())

输出:

2016-06-29
2016-06-30
2016-07-01
2016-07-02
2016-07-03
2016-07-04

这个函数有一些额外的特性:

can pass a string matching the DATE_FORMAT for start or end and it is converted to a date object can pass a date object for start or end error checking in case the end is older than the start import datetime from datetime import timedelta DATE_FORMAT = '%Y/%m/%d' def daterange(start, end): def convert(date): try: date = datetime.datetime.strptime(date, DATE_FORMAT) return date.date() except TypeError: return date def get_date(n): return datetime.datetime.strftime(convert(start) + timedelta(days=n), DATE_FORMAT) days = (convert(end) - convert(start)).days if days <= 0: raise ValueError('The start date must be before the end date.') for n in range(0, days): yield get_date(n) start = '2014/12/1' end = '2014/12/31' print list(daterange(start, end)) start_ = datetime.date.today() end = '2015/12/1' print list(daterange(start, end))

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)