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”

许多时间戳都有一个隐含的时区。为了确保您的代码在每个时区都有效，您应该在内部使用UTC，并在每次外来对象进入系统时附加一个时区。

Python 3.2+：

>>> datetime.datetime.strptime(
...     "March 5, 2014, 20:13:50", "%B %d, %Y, %H:%M:%S"
... ).replace(tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=-3)))

这假设您知道偏移量。如果您不知道，但您知道例如位置，您可以使用pytz包查询IANA时区数据库中的偏移量。我将在这里以德黑兰为例，因为它有半小时的偏移量：

>>> tehran = pytz.timezone("Asia/Tehran")
>>> local_time = tehran.localize(
...   datetime.datetime.strptime("March 5, 2014, 20:13:50",
...                              "%B %d, %Y, %H:%M:%S")
... )
>>> local_time
datetime.datetime(2014, 3, 5, 20, 13, 50, tzinfo=<DstTzInfo 'Asia/Tehran' +0330+3:30:00 STD>)

如您所见，pytz已确定在特定日期的偏移量为+3:30。您现在可以将其转换为UTC时间，它将应用偏移量：

>>> utc_time = local_time.astimezone(pytz.utc)
>>> utc_time
datetime.datetime(2014, 3, 5, 16, 43, 50, tzinfo=<UTC>)

请注意，采用时区之前的日期会给您带来奇怪的偏移。这是因为IANA决定使用本地平均时间：

>>> chicago = pytz.timezone("America/Chicago")
>>> weird_time = chicago.localize(
...   datetime.datetime.strptime("November 18, 1883, 11:00:00",
...                              "%B %d, %Y, %H:%M:%S")
... )
>>> weird_time.astimezone(pytz.utc)
datetime.datetime(1883, 11, 18, 7, 34, tzinfo=<UTC>)

奇怪的“7小时34分钟”源自芝加哥的经度。我使用这个时间戳是因为它正好在芝加哥采用标准时间之前。

看看我的答案。

在真实数据中，这是一个真正的问题：多个、不匹配、不完整、不一致和多语言/地区日期格式，通常在一个数据集中自由混合。生产代码失败是不好的，更不用说像狐狸一样高兴异常了。

我们需要尝试。。。捕获多个日期时间格式fmt1，fmt2，。。。，fmtn和抑制/处理所有不匹配的异常（来自strptime（））（特别是，避免需要try…catch子句的yukky-n-deep缩进阶梯）。从我的解决方案

def try_strptime(s, fmts=['%d-%b-%y','%m/%d/%Y']):
    for fmt in fmts:
        try:
            return datetime.strptime(s, fmt)
        except:
            continue

    return None # or reraise the ValueError if no format matched, if you prefer

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

Django时区感知日期时间对象示例。

import datetime
from django.utils.timezone import get_current_timezone
tz = get_current_timezone()

format = '%b %d %Y %I:%M%p'
date_object = datetime.datetime.strptime('Jun 1 2005  1:33PM', format)
date_obj = tz.localize(date_object)

当USE_TZ=True时，这种转换对于Django和Python非常重要：

RuntimeWarning: DateTimeField MyModel.created received a naive datetime (2016-03-04 00:00:00) while time zone support is active.

您还可以查看dateparser：

dateparser提供了模块，可以在几乎网页上常见的任何字符串格式。

安装：

pip install dateparser

我认为这是解析日期的最简单方法。

最直接的方法是使用dateparser.parse函数，它包含了模块中的大部分功能。

示例代码：

import dateparser

t1 = 'Jun 1 2005  1:33PM'
t2 = 'Aug 28 1999 12:00AM'

dt1 = dateparser.parse(t1)
dt2 = dateparser.parse(t2)

print(dt1)
print(dt2)

输出：

2005-06-01 13:33:00
1999-08-28 00:00:00