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())

使用dateutil库:

from datetime import date
from dateutil.rrule import rrule, DAILY

a = date(2009, 5, 30)
b = date(2009, 6, 9)

for dt in rrule(DAILY, dtstart=a, until=b):
    print dt.strftime("%Y-%m-%d")

这个python库有许多更高级的特性，其中一些非常有用，比如相对增量，并且被实现为单个文件(模块)，很容易包含到项目中。

Numpy的arange函数可以应用于日期:

import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
d0 = datetime(2009, 1,1)
d1 = datetime(2010, 1,1)
dt = timedelta(days = 1)
dates = np.arange(d0, d1, dt).astype(datetime)

astype的用途是从numpy转换。Datetime64到datetime数组。datetime对象。

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)

import datetime
from dateutil.rrule import DAILY,rrule

date=datetime.datetime(2019,1,10)

date1=datetime.datetime(2019,2,2)

for i in rrule(DAILY , dtstart=date,until=date1):
     print(i.strftime('%Y%b%d'),sep='\n')

输出:

2019Jan10
2019Jan11
2019Jan12
2019Jan13
2019Jan14
2019Jan15
2019Jan16
2019Jan17
2019Jan18
2019Jan19
2019Jan20
2019Jan21
2019Jan22
2019Jan23
2019Jan24
2019Jan25
2019Jan26
2019Jan27
2019Jan28
2019Jan29
2019Jan30
2019Jan31
2019Feb01
2019Feb02

这可能更清楚:

from datetime import date, timedelta

start_date = date(2019, 1, 1)
end_date = date(2020, 1, 1)
delta = timedelta(days=1)
while start_date <= end_date:
    print(start_date.strftime("%Y-%m-%d"))
    start_date += delta