下面是一个解决方案，即使结束时间小于开始时间(超过午夜间隔)，例如23:55:00-00:25:00(半小时持续时间)，也支持查找差异:

#!/usr/bin/env python
from datetime import datetime, time as datetime_time, timedelta

def time_diff(start, end):
    if isinstance(start, datetime_time): # convert to datetime
        assert isinstance(end, datetime_time)
        start, end = [datetime.combine(datetime.min, t) for t in [start, end]]
    if start <= end: # e.g., 10:33:26-11:15:49
        return end - start
    else: # end < start e.g., 23:55:00-00:25:00
        end += timedelta(1) # +day
        assert end > start
        return end - start

for time_range in ['10:33:26-11:15:49', '23:55:00-00:25:00']:
    s, e = [datetime.strptime(t, '%H:%M:%S') for t in time_range.split('-')]
    print(time_diff(s, e))
    assert time_diff(s, e) == time_diff(s.time(), e.time())

输出

0:42:23
0:30:00

Time_diff()返回一个timedelta对象，你可以直接将它(作为序列的一部分)传递给mean()函数，例如:

#!/usr/bin/env python
from datetime import timedelta

def mean(data, start=timedelta(0)):
    """Find arithmetic average."""
    return sum(data, start) / len(data)

data = [timedelta(minutes=42, seconds=23), # 0:42:23
        timedelta(minutes=30)] # 0:30:00
print(repr(mean(data)))
# -> datetime.timedelta(0, 2171, 500000) # days, seconds, microseconds

mean()结果也是timedelta()对象，您可以将其转换为秒(td.total_seconds()方法(自Python 2.7起))，小时(td / timedelta(hours=1) (Python 3))等。

我喜欢这家伙的做法——https://amalgjose.com/2015/02/19/python-code-for-calculating-the-difference-between-two-time-stamps。 不确定它是否有缺点。

但对我来说看起来很整洁:)

from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta

t_a = datetime.now()
t_b = datetime.now()

def diff(t_a, t_b):
    t_diff = relativedelta(t_b, t_a)  # later/end time comes first!
    return '{h}h {m}m {s}s'.format(h=t_diff.hours, m=t_diff.minutes, s=t_diff.seconds)

关于这个问题，您仍然需要使用datetime.strptime()，就像其他人前面说的那样。

下面是一个解决方案，即使结束时间小于开始时间(超过午夜间隔)，例如23:55:00-00:25:00(半小时持续时间)，也支持查找差异:

#!/usr/bin/env python
from datetime import datetime, time as datetime_time, timedelta

def time_diff(start, end):
    if isinstance(start, datetime_time): # convert to datetime
        assert isinstance(end, datetime_time)
        start, end = [datetime.combine(datetime.min, t) for t in [start, end]]
    if start <= end: # e.g., 10:33:26-11:15:49
        return end - start
    else: # end < start e.g., 23:55:00-00:25:00
        end += timedelta(1) # +day
        assert end > start
        return end - start

for time_range in ['10:33:26-11:15:49', '23:55:00-00:25:00']:
    s, e = [datetime.strptime(t, '%H:%M:%S') for t in time_range.split('-')]
    print(time_diff(s, e))
    assert time_diff(s, e) == time_diff(s.time(), e.time())

输出

0:42:23
0:30:00

Time_diff()返回一个timedelta对象，你可以直接将它(作为序列的一部分)传递给mean()函数，例如:

#!/usr/bin/env python
from datetime import timedelta

def mean(data, start=timedelta(0)):
    """Find arithmetic average."""
    return sum(data, start) / len(data)

data = [timedelta(minutes=42, seconds=23), # 0:42:23
        timedelta(minutes=30)] # 0:30:00
print(repr(mean(data)))
# -> datetime.timedelta(0, 2171, 500000) # days, seconds, microseconds

mean()结果也是timedelta()对象，您可以将其转换为秒(td.total_seconds()方法(自Python 2.7起))，小时(td / timedelta(hours=1) (Python 3))等。

看一下datetime模块和timedelta对象。您最终应该为开始和停止时间构造一个datetime对象，当您减去它们时，您将得到一个timedelta。

下面是如果字符串也包含天数的代码[-1 day 32:43:02]:

print(
    (int(time.replace('-', '').split(' ')[0]) * 24) * 60 
    + (int(time.split(' ')[-1].split(':')[0]) * 60)
    + int(time.split(' ')[-1].split(':')[1])
)

通常，您需要处理多个case，并且可能使用pd.DataFrame(data)格式。然后:

import pandas as pd

df['duration'] = pd.to_datetime(df['stop time']) - pd.to_datetime(df['start time'])

不需要任何手动转换就可以得到时差。

取自将DataFrame列类型从字符串转换为日期时间。

如果你很懒，不介意熊猫的开销，那么你可以这样做，即使只是一个条目。