datetime.strptime将用户指定格式的输入字符串解析为时区原始日期时间对象：

>>> from datetime import datetime
>>> datetime.strptime('Jun 1 2005  1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')
datetime.datetime(2005, 6, 1, 13, 33)

要使用现有的datetime对象获取日期对象，请使用.date（）对其进行转换：

>>> datetime.strptime('Jun 1 2005', '%b %d %Y').date()
date(2005, 6, 1)

链接：

strptime文档：Python 2、Python 3strptime/strftime格式字符串文档：Python 2，Python 3strftime.org格式字符串备忘单

笔记：

strptime=“字符串解析时间”strftime=“字符串格式时间”

以下是使用Pandas将格式化为字符串的日期转换为datetime.date对象的两种解决方案。

import pandas as pd

dates = ['2015-12-25', '2015-12-26']

# 1) Use a list comprehension.
>>> [d.date() for d in pd.to_datetime(dates)]
[datetime.date(2015, 12, 25), datetime.date(2015, 12, 26)]

# 2) Convert the dates to a DatetimeIndex and extract the python dates.
>>> pd.DatetimeIndex(dates).date.tolist()
[datetime.date(2015, 12, 25), datetime.date(2015, 12, 26)]

计时

dates = pd.DatetimeIndex(start='2000-1-1', end='2010-1-1', freq='d').date.tolist()

>>> %timeit [d.date() for d in pd.to_datetime(dates)]
# 100 loops, best of 3: 3.11 ms per loop

>>> %timeit pd.DatetimeIndex(dates).date.tolist()
# 100 loops, best of 3: 6.85 ms per loop

下面是如何转换OP的原始日期时间示例：

datetimes = ['Jun 1 2005  1:33PM', 'Aug 28 1999 12:00AM']

>>> pd.to_datetime(datetimes).to_pydatetime().tolist()
[datetime.datetime(2005, 6, 1, 13, 33), 
 datetime.datetime(1999, 8, 28, 0, 0)]

使用to_datetime将字符串转换为Pandas时间戳有很多选项，因此如果需要任何特殊信息，请查看文档。

同样，除了.date之外，时间戳还有许多可以访问的财产和方法

使用第三方dateutil库：

from dateutil import parser
parser.parse("Aug 28 1999 12:00AM")  # datetime.datetime(1999, 8, 28, 0, 0)

它可以处理大多数日期格式，并且比strptime更方便，因为它通常猜测正确的格式。它对于编写测试也非常有用，因为可读性比性能更重要。

安装时使用：

pip install python-dateutil

如果您的字符串是ISO 8601格式，并且您有Python 3.7+，则可以使用以下简单代码：

import datetime

aDate = datetime.date.fromisoformat('2020-10-04')

日期和

import datetime

aDateTime = datetime.datetime.fromisoformat('2020-10-04 22:47:00')

用于包含日期和时间的字符串。如果包含时间戳，函数datetime.datetime.isoformat（）支持以下格式：

YYYY-MM-DD[*HH[:MM[:SS[.fff[fff]]]][+HH:MM[:SS[.ffffff]]]]

其中*匹配任何单个字符。另请参见此处和此处。

In [34]: import datetime

In [35]: _now = datetime.datetime.now()

In [36]: _now
Out[36]: datetime.datetime(2016, 1, 19, 9, 47, 0, 432000)

In [37]: print _now
2016-01-19 09:47:00.432000

In [38]: _parsed = datetime.datetime.strptime(str(_now),"%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")

In [39]: _parsed
Out[39]: datetime.datetime(2016, 1, 19, 9, 47, 0, 432000)

In [40]: assert _now == _parsed

记住这一点，您不需要再次在日期时间转换中感到困惑。

日期时间对象字符串=strptime

datetime对象转换为其他格式=strftime

2005年6月1日下午1:33

等于

%b%d%Y%I:%M%p

%b月作为区域设置的缩写名称（Jun）%d月份的日期，以零填充的小数（1）表示%Y年，以世纪为小数（2015年）%I小时（12小时时钟）为零填充小数（01）%M分钟作为零填充十进制数字（33）%p Locale相当于AM或PM（PM）

所以您需要strptime i-e将字符串转换为

>>> dates = []
>>> dates.append('Jun 1 2005  1:33PM')
>>> dates.append('Aug 28 1999 12:00AM')
>>> from datetime import datetime
>>> for d in dates:
...     date = datetime.strptime(d, '%b %d %Y %I:%M%p')
...     print type(date)
...     print date
... 

输出

<type 'datetime.datetime'>
2005-06-01 13:33:00
<type 'datetime.datetime'>
1999-08-28 00:00:00

如果您有不同的日期格式，您可以使用panda或dateutil.parse

>>> import dateutil
>>> dates = []
>>> dates.append('12 1 2017')
>>> dates.append('1 1 2017')
>>> dates.append('1 12 2017')
>>> dates.append('June 1 2017 1:30:00AM')
>>> [parser.parse(x) for x in dates]

输出

[datetime.datetime(2017, 12, 1, 0, 0), datetime.datetime(2017, 1, 1, 0, 0), datetime.datetime(2017, 1, 12, 0, 0), datetime.datetime(2017, 6, 1, 1, 30)]