你也可以使用日期序数来简化:

def date_range(start_date, end_date):
    for ordinal in range(start_date.toordinal(), end_date.toordinal()):
        yield datetime.date.fromordinal(ordinal)

或者像评论中建议的那样，你可以创建一个这样的列表:

date_range = [
    datetime.date.fromordinal(ordinal) 
    for ordinal in range(
        start_date.toordinal(),
        end_date.toordinal(),
    )
]

from datetime import datetime , timedelta, timezone


start_date = '2022_01_25'
end_date = '2022_01_30'

start = datetime.strptime(start_date, "%Y_%m_%d")
print(type(start))
end =  datetime.strptime(end_date, "%Y_%m_%d")
##pDate = str(pDate).replace('-', '_')
number_of_days = (end - start).days

print("number_of_days: ", number_of_days)

##
date_list = []
for day in range(number_of_days):
    a_date = (start + timedelta(days = day)).astimezone(timezone.utc)
    a_date = a_date.strftime('%Y-%m-%d')
    date_list.append(a_date)

print(date_list)

一般来说，Pandas非常适合时间序列，并直接支持日期范围。

例如pd.date_range():

import pandas as pd
from datetime import datetime

datelist = pd.date_range(datetime.today(), periods=100).tolist()

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。

参见日期范围文档

此外，它完全支持pytz时区，可以平滑地跨越春季/秋季夏令时转换。

编辑由OP:

如果你需要实际的python日期时间，而不是Pandas时间戳:

import pandas as pd
from datetime import datetime

pd.date_range(end = datetime.today(), periods = 100).to_pydatetime().tolist()

#OR

pd.date_range(start="2018-09-09",end="2020-02-02")

这使用"end"参数来匹配原始问题，但如果你想要降序日期:

pd.date_range(datetime.today(), periods=100).to_pydatetime().tolist()

获取指定的开始日期和结束日期之间的日期范围(优化的时间和空间复杂性):

import datetime

start = datetime.datetime.strptime("21-06-2014", "%d-%m-%Y")
end = datetime.datetime.strptime("07-07-2014", "%d-%m-%Y")
date_generated = [start + datetime.timedelta(days=x) for x in range(0, (end-start).days)]

for date in date_generated:
    print date.strftime("%d-%m-%Y")

从这个问题的标题中，我希望找到类似range()的东西，这将让我指定两个日期并创建一个包含所有日期的列表。这样，如果事先不知道，就不需要计算这两个日期之间的天数。

所以，冒着有点跑题的风险，这句话就可以了:

import datetime
start_date = datetime.date(2011, 1, 1)
end_date   = datetime.date(2014, 1, 1)

dates_2011_2013 = [ start_date + datetime.timedelta(n) for n in range(int ((end_date - start_date).days))]

所有功劳都归于这个答案!

我知道这个问题已经有人回答了，但为了历史的目的，我还是把我的答案写下来，因为我认为这是直截了当的。

import numpy as np
import datetime as dt
listOfDates=[date for date in np.arange(firstDate,lastDate,dt.timedelta(days=x))]

当然，它不会像代码高尔夫那样赢得任何东西，但我认为它很优雅。