楔子
dateutil是一个处理时间的库，可以非常智能的将字符串解析成时间类型，并且这也是pandas所依赖的库。下面来看一下用法：
parser
dateutil下面有一个parser模块，它是专门用来将字符串解析为时间类型的。
from dateutil import parser
直接导入即可，然后调用内部的parse方法。
>>> parser.parse("2018-3-25")
datetime.datetime(2018, 3, 25, 0, 0)
>>> parser.parse("2018-03-25")
datetime.datetime(2018, 3, 25, 0, 0)
>>> parser.parse("2018/3/25")
datetime.datetime(2018, 3, 25, 0, 0)
>>> parser.parse("2018/03/25")
datetime.datetime(2018, 3, 25, 0, 0)
我们看到还是很智能的，可以使用/或者-进行分隔。
# 即使没有分隔符也是可以的，但是必须是yyyymmdd这种形式，比如月份，如果是3月，那么要写03
# 因为在没有分隔符的情况，写成2018325的话，那么会把2018325都当成年来解析
>>> parser.parse("20180325")
datetime.datetime(2018, 3, 25, 0, 0)
# 如果只有两部分，那么会自动把前面的当成月、后面当成日(但是有特例，后面说)
# 没指定的部分，默认为当前日期对应的部分
>>> parser.parse("03-25")
datetime.datetime(2020, 3, 25, 0, 0)
# 我们看到月份超过了12，所以报错了
>>> parser.parse("13-5")
ValueError: month must be in 1..12
# 但是如果月份超过了31，那么就不再是月份了，而是会被当成年来解析，那么同理后面的就会变成月。
# 也就是前面的当成是年、后面的当成是月
# 当前是两千多年，所以解释成2032年，而5则解释成5月。而"日"则是25，因为它没有指定，所以和当前日期保持一致
>>> parser.parse("32-5")
datetime.datetime(2032, 5, 25, 0, 0)
# 但是超过70，那么会被解释成1970年，这与unix诞生时间有关
>>> parser.parse("70-5")
datetime.datetime(1970, 5, 25, 0, 0)
# 如果超过了100，那么就是其本身
>>> parser.parse("100-5")
datetime.datetime(100, 5, 25, 0, 0)
>>> parser.parse("1225")
# 由于没有分割符那么1225整体会被当成是年来解释，然后月和日则和当前日期保持一致，3月25日
# 所以如果只有两部分，最好指定分隔符。
# 不指定分隔符的情况最好只用于yyyymmdd这种形式，如果只有两部分、还不指定分隔符的话，范围太广了
datetime.datetime(1225, 3, 25, 0, 0)
# 213一样会被解释成年，其它部分和当前日期保持一致
>>> parser.parse("213")
datetime.datetime(213, 3, 25, 0, 0)
# 但如果小于31，那么会被解释成日
>>> parser.parse("32")
datetime.datetime(2032, 3, 25, 0, 0)
# 这里被解释成"日"了，当然前提是当前月份有31天
>>> parser.parse("31")
datetime.datetime(2020, 3, 31, 0, 0)
>>> parser.parse("06")
datetime.datetime(2020, 3, 6, 0, 0)
# 所以dateutil给我们做了很多的处理，但老实说我们基本不会处理像"31"、"1225"这种格式的字符串，因为它太模糊了，所以即便是这种数据，起码也要有分隔符
# 如果有分隔符，那么处理起来会非常简单
# 还是那句话，如果没有分隔符，还要dateutil来处理的话，那么最好是yyyymmdd的格式，其它情况要有分隔符：/或者-都可以
如果不是年月日的顺序呢？
# 首先看一下这种情况，如果都只有两位，那么会自动把最后一部分当成年来解析
# 前面的两部分则是月和日，也就是"月日年"
>>> parser.parse("12/25/18")
datetime.datetime(2018, 12, 25, 0, 0)
>>> parser.parse("12/10/11")
datetime.datetime(2011, 12, 10, 0, 0)
# 但18显然超过最大月份12，那么之前的月日年、则会变成日月年
>>> parser.parse("18/10/11")
datetime.datetime(2011, 10, 18, 0, 0)
# 同理年份写全也是一样的
>>> parser.parse("12/10/2011")
datetime.datetime(2011, 12, 10, 0, 0)
>>> parser.parse("18/10/2011")
datetime.datetime(2011, 10, 18, 0, 0)
# 但是年份只能位于开头或者结尾，不能在中间
# 如果年在结尾，那么会按照月日年来解析，但是月份大于12，那么会按照日月年来解析
# 如果年在开头，那么只会按照年月日来解析，不存在年日月这一说
此外dateutil还可以识别英文模式的字符串
>>> parser.parse("Mar 15 2018")
datetime.datetime(2018, 3, 15, 0, 0)
rrule
rrule是用于生成多个连续的日期，如果你知道pandas的data_range，那么这个很好理解。
>>> from dateutil import rrule
>>> list(rrule.rrule(freq=rrule.DAILY, dtstart=parser.parse("2018-1-1"), until=parser.parse("2018-1-5")))
[datetime.datetime(2018, 1, 1, 0, 0),
datetime.datetime(2018, 1, 2, 0, 0),
datetime.datetime(2018, 1, 3, 0, 0),
datetime.datetime(2018, 1, 4, 0, 0),
datetime.datetime(2018, 1, 5, 0, 0)]
freq：YEARLY, MONTHLY, WEEKLY, DAILY, HOURLY, MINUTELY, SECONDLY，年、月、星期、天、小时、分、秒，即间隔，我们上面的例子是DAILY，每一天生成一个dtstart：起始时间until：结束时间
>>> list(rrule.rrule(freq=rrule.DAILY, count=3, dtstart=parser.parse("2018-1-1"), until=parser.parse("2018-1-5")))
[datetime.datetime(2018, 1, 1, 0, 0),
datetime.datetime(2018, 1, 2, 0, 0),
datetime.datetime(2018, 1, 3, 0, 0),
]
count：只生成多少个
>>> list(rrule.rrule(freq=rrule.DAILY, interval=2, dtstart=parser.parse("2018-1-1"), until=parser.parse("2018-1-5")))
[datetime.datetime(2018, 1, 1, 0, 0),
datetime.datetime(2018, 1, 3, 0, 0),
datetime.datetime(2018, 1, 5, 0, 0)]
interval：间隔，freq指的是天，加上interval=2，所以就是每隔两天
>>> list(rrule.rrule(freq=rrule.DAILY, byweekday=(rrule.MO, rrule.SU), dtstart=parser.parse("2018-1-1"), until=parser.parse("2018-1-5")))
[datetime.datetime(2018, 1, 1, 0, 0)]
byweekday=(rrule.MO, rrule.SU)，表示只保留周一和周日
rrule还可以计算两个日期之间查了多少天、多少月、多少年等等，默认的timedelta则最大只能计算到天。
>>> rrule.rrule(freq=rrule.DAILY, dtstart=parser.parse("2018-1-1"), until=parser.parse("2019-1-5")).count()
370
>>> rrule.rrule(freq=rrule.MONTHLY, dtstart=parser.parse("2018-1-1"), until=parser.parse("2019-1-5")).count()
13
>>> rrule.rrule(freq=rrule.YEARLY, dtstart=parser.parse("2018-1-1"), until=parser.parse("2019-1-5")).count()
2
我们看到还是使用rrule.rrule，如果调用count方法就会计算差值，至于计算什么差值，则取决于freq。
但是它的计算方式要注意，比如计算年，就先按照年来减，然后看月，如果until的"月和日"组合起来大于等于dtstart的"月和日"，那么年会加1
>>> rrule.rrule(freq=rrule.YEARLY, dtstart=parser.parse("2018-1-1"), until=parser.parse("2019-1-1")).count()
2
明明都是1月1号，但是两者差了两年。对于月也是同理，先减去月，然后看日，如果until的日大于等于dtstart的日，那么月也会加1
>>> rrule.rrule(freq=rrule.MONTHLY, dtstart=parser.parse("2018-1-1"), until=parser.parse("2018-3-1")).count()
3
>>> rrule.rrule(freq=rrule.MONTHLY, dtstart=parser.parse("2018-1-2"), until=parser.parse("2018-3-1")).count()
2
所以不单单是减完就结束了，还会进行一次判断(减的是年就判断"月和日"、减的是月就判断日)，如果until不小于dtstart，那么上一步减完的结果会加1。
但是说实话，这种做法个人觉得很不友好，所以我们计算两个日期之间的差值一般不会使用rrule，rrule主要还是用于生成多个连续日期。
relativedelta
个人非常推荐的一个方法，我们来看一下用法。
from dateutil.relativedelta import relativedelta
from datetime import datetime
# 可以自动计算两个日期之间的差值
print(
relativedelta(datetime(2018, 1, 5), datetime(2018, 1, 1))
) # relativedelta(days=+4)
print(
relativedelta(datetime(2018, 2, 5), datetime(2018, 1, 9))
) # relativedelta(days=+27)
print(
relativedelta(datetime(2018, 2, 5), datetime(2018, 1, 1))
) # relativedelta(months=+1, days=+4)
print(
relativedelta(datetime(2019, 2, 5), datetime(2018, 1, 1))
) # relativedelta(years=+1, months=+1, days=+4)
输入两个日期，然后会计算两个日期之间的差值，然后可以获取如下属性，：
years: 计算差了多少年months：计算差了多少月days：计算差了多少天hours：计算差了多少小时minutes：计算差了多少分钟seconds：计算差了多少秒microseconds：计算差了多少毫秒
注意：上面的指的是两个日期对应部分的差值，比如：2018-3-1和2017-1-1，之间差了两个月，并不是12+2=14，它获取的是对应部分的差值
from dateutil.relativedelta import relativedelta
from datetime import datetime
dt1 = datetime(2018, 12, 11, 19, 15, 25)
dt2 = datetime(2017, 8, 3, 17, 24, 51)
diff = relativedelta(dt1, dt2)
print(diff) # relativedelta(years=+1, months=+4, days=+8, hours=+1, minutes=+50, seconds=+34)
print(diff.years) # 1
print(diff.months) # 4
print(diff.days) # 8
print(diff.hours) # 1
print(diff.minutes) # 50
print(diff.seconds) # 34
我们看到上面计算的结果不是我们期待的，我们希望在计算差了多少个月的时候，是希望把年算进去的，那么怎么办呢？使用pandas
import pandas as pd
for freq in ("Y", "M", "W", "D", "H", "T", "S"):
"""
Y: 年
M: 月
W: 星期
D: 天
H: 时
T: 分
S: 秒
"""
dt1 = pd.Period("2018-11-12 12:11:10", freq)
dt2 = pd.Period("2017-11-12 11:18:35", freq)
print((dt1 - dt2).n)
"""
1
12
53
365
8761
525653
31539155
"""
这一般是我们期望的结果，计算月的时候，会将差的年份乘上12再和差的月份相加，同理计算天的时候，会将年和月算进去。计算小时，则是将年、月、日都算进去。
因此计算两个日期之间的差值的时候，如果是精确到天，那么我们可以直接将日期相减，得到timedelta。但是精确到年和月，那么我们知道可以使用rrule，但是它涉及到一个问题，就是我们说过的: 2018-2-2和2018-1-1应该差了一个月零一天，但是得到结果是两个月，而relativedelta则是计算每个单独的部分之间的差值，所以我个人推荐使用pandas
那relativedelta都用在什么地方呢？如下：
from dateutil.relativedelta import relativedelta
from datetime import datetime, timedelta
dt1 = datetime(2018, 12, 11, 19, 15, 25)
# 给dt1加上5个月，变成了19年5五月
diff = relativedelta(months=5)
print(diff + dt1) # 2019-05-11 19:15:25
# 给dt1加上2年15天
diff = relativedelta(years=2, days=15)
print(diff + dt1) # 2020-12-26 19:15:25
# 给dt1加上14个小时、38分、12秒
diff = relativedelta(hours=14, minutes=38, seconds=12)
print(dt1 + diff) # 2018-12-12 09:53:37
# 给dt1加上3星期
diff = relativedelta(weeks=3)
print(dt1 + diff) # 2019-01-01 19:15:25
"""
所以我们可以给指定部分加上或减去任意的时间间隔
当然datetime和timedelta也可以相加减，但是timedelta无法指定月和年
"""
# 另外我们指定间隔的时候是可以无视范围的，比如一个月最多有31天，但是我们指定45也是可以的
# 比如：dt1是2018年12月11，那么加上45天。会先拿出21天变成2019年1月1号，因为12月有31天
# 然后剩余24天，2019-1-1再加上24天，所以是2019年1月25号
diff = relativedelta(days=45)
print(dt1 + diff) # 2019-01-25 19:15:25
所以relativedelta最大的用处就是能够给一个日期加上指定的时间间隔。