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
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。
import datetime
def daterange(start, stop, step=datetime.timedelta(days=1), inclusive=False):
# inclusive=False to behave like range by default
if step.days > 0:
while start < stop:
yield start
start = start + step
# not +=! don't modify object passed in if it's mutable
# since this function is not restricted to
# only types from datetime module
elif step.days < 0:
while start > stop:
yield start
start = start + step
if inclusive and start == stop:
yield start
# ...
for date in daterange(start_date, end_date, inclusive=True):
print strftime("%Y-%m-%d", date.timetuple())
此函数通过支持负步长等功能，可以实现超出严格要求的功能。只要分解了范围逻辑，就不需要单独的day_count，最重要的是，当从多个地方调用函数时，代码变得更容易阅读。
下面做一个按天递增的范围怎么样:
for d in map( lambda x: startDate+datetime.timedelta(days=x), xrange( (stopDate-startDate).days ) ):
# Do stuff here
startDate和stopDate是datetime。日期对象
对于通用版本:
for d in map( lambda x: startTime+x*stepTime, xrange( (stopTime-startTime).total_seconds() / stepTime.total_seconds() ) ):
# Do stuff here
startTime和stopTime是datetime。日期或datetime。datetime对象
(两者应是同一类型)
stepTime是一个timedelta对象
注意.total_seconds()只在python 2.7之后才被支持。如果你被早期版本困住了，你可以写自己的函数:
def total_seconds( td ):
return float(td.microseconds + (td.seconds + td.days * 24 * 3600) * 10**6) / 10**6
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。
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)
