迄今为止，我找到的最简单、最可靠的方法是：

from datetime import datetime
import calendar
days_in_month = calendar.monthrange(2020, 12)[1]
end_dt = datetime(2020, 12, days_in_month)

这并不能解决主要问题，但一个获取一个月内最后一个工作日的好方法是使用calendar.monthcalendar，它返回一个日期矩阵，将星期一作为第一列，将星期日作为最后一列。

# Some random date.
some_date = datetime.date(2012, 5, 23)

# Get last weekday
last_weekday = np.asarray(calendar.monthcalendar(some_date.year, some_date.month))[:,0:-2].ravel().max()

print last_weekday
31

整个[0:-2]的事情就是把周末的专栏删掉，然后扔掉。月份以外的日期由0表示，因此最大值实际上忽略了这些日期。

numpy.ravel的使用并不是绝对必要的，但我讨厌仅仅依赖于numpy.ndarray.max如果不知道要在哪个轴上计算，就会使数组变平的约定。

这是一个很长（容易理解）的版本，但考虑了闰年。

def last_day_month(year, month):
    leap_year_flag = 0
    end_dates = {
        1: 31,
        2: 28,
        3: 31,
        4: 30,
        5: 31,
        6: 30,
        7: 31,
        8: 31,
        9: 30,
        10: 31,
        11: 30,
        12: 31
    }

    # Checking for regular leap year    
    if year % 4 == 0:
        leap_year_flag = 1
    else:
        leap_year_flag = 0

    # Checking for century leap year    
    if year % 100 == 0:
        if year % 400 == 0:
            leap_year_flag = 1
        else:
            leap_year_flag = 0
    else:
        pass

    # return end date of the year-month
    if leap_year_flag == 1 and month == 2:
        return 29
    elif leap_year_flag == 1 and month != 2:
        return end_dates[month]
    else:
        return end_dates[month]

最简单的方法（不必导入日历）是获取下个月的第一天，然后从中减去一天。

import datetime as dt
from dateutil.relativedelta import relativedelta

thisDate = dt.datetime(2017, 11, 17)

last_day_of_the_month = dt.datetime(thisDate.year, (thisDate + relativedelta(months=1)).month, 1) - dt.timedelta(days=1)
print last_day_of_the_month

输出：

datetime.datetime(2017, 11, 30, 0, 0)

PS：与导入日历方法相比，此代码运行速度更快；见下文：

import datetime as dt
import calendar
from dateutil.relativedelta import relativedelta

someDates = [dt.datetime.today() - dt.timedelta(days=x) for x in range(0, 10000)]

start1 = dt.datetime.now()
for thisDate in someDates:
    lastDay = dt.datetime(thisDate.year, (thisDate + relativedelta(months=1)).month, 1) - dt.timedelta(days=1)

print ('Time Spent= ', dt.datetime.now() - start1)


start2 = dt.datetime.now()
for thisDate in someDates:
    lastDay = dt.datetime(thisDate.year, 
                          thisDate.month, 
                          calendar.monthrange(thisDate.year, thisDate.month)[1])

print ('Time Spent= ', dt.datetime.now() - start2)

输出：

Time Spent=  0:00:00.097814
Time Spent=  0:00:00.109791

此代码假设您希望获得当月最后一天的日期（即，不只是DD部分，而是整个YYYYMMDD日期）

为了获得本月的最后一个日期，我们可以这样做：

from datetime import date, timedelta
import calendar
last_day = date.today().replace(day=calendar.monthrange(date.today().year, date.today().month)[1])

现在，为了解释我们在这里做的事情，我们将把它分成两部分：

首先是获取当前月份的天数，我们使用了月份范围，Blair Conrad已经提到了他的解决方案：

calendar.monthrange(date.today().year, date.today().month)[1]

第二个是获得最后一次约会，这是我们在替换的帮助下完成的

>>> date.today()
datetime.date(2017, 1, 3)
>>> date.today().replace(day=31)
datetime.date(2017, 1, 31)

当我们按照上面提到的方法将它们结合起来时，我们得到了一个动态的解决方案。

最简单的方法是使用日期时间和一些日期数学，例如从下个月的第一天减去一天：

import datetime

def last_day_of_month(d: datetime.date) -> datetime.date:
    return (
        datetime.date(d.year + d.month//12, d.month % 12 + 1, 1) -
        datetime.timedelta(days=1)
    )

或者，您可以使用calendar.monthrange（）获取一个月的天数（考虑闰年）并相应地更新日期：

import calendar, datetime

def last_day_of_month(d: datetime.date) -> datetime.date:
    return d.replace(day=calendar.monthrange(d.year, d.month)[1])

快速的基准测试表明，第一个版本明显更快：

In [14]: today = datetime.date.today()

In [15]: %timeit last_day_of_month_dt(today)
918 ns ± 3.54 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [16]: %timeit last_day_of_month_calendar(today)
1.4 µs ± 17.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)