Изменить различные строки на отметку времени Python 3?

Question

Учитывая все возможные форматы времени, которые я могу получить от моего пользователя (чатбот):

09:03
9:23A.M.
9:23 A.m.
13:44 pm
20:00 P.m
15:40
00:00
12:33
4:33p.M
...

Я хочу преобразовать их в подходящее время. Не будет одного формата, который я смогу использовать.

Посоветуйте, пожалуйста, как решить эту проблему?

Я пробовал использовать strptime из пакета datetime, но мне нужно указать формат и это может быть по-разному каждый раз.

Answer 1

Найдите мой ответ благодаря этому удивительному источнику! Публикация для других:

dateutil

Модуль dateutil является расширением модуля datetime. Нам не нужно передавать код синтаксического анализа для анализа строки. Например:

from dateutil.parser import parse

datetime = parse('2018-06-29 22:21:41')

print(datetime)
This parse function will parse the string automatically and store it in the datetime variable. Parsing is done automatically. You don't have to mention any format string. Let's try to parse different types of strings using dateutil:

from dateutil.parser import parse

date_array = [
    '2018-06-29 08:15:27.243860',
    'Jun 28 2018  7:40AM',
    'Jun 28 2018 at 7:40AM',
    'September 18, 2017, 22:19:55',
    'Sun, 05/12/1999, 12:30PM',
    'Mon, 21 March, 2015',
    '2018-03-12T10:12:45Z',
    '2018-06-29 17:08:00.586525+00:00',
    '2018-06-29 17:08:00.586525+05:00',
    'Tuesday , 6th September, 2017 at 4:30pm'
]

for date in date_array:
    print('Parsing: ' + date)
    dt = parse(date)
    print(dt.date())
    print(dt.time())
    print(dt.tzinfo)
    print('\n')

Output:

$ python3 dateutil-1.py
Parsing: 2018-06-29 08:15:27.243860
2018-06-29
08:15:27.243860
None

Parsing: Jun 28 2018  7:40AM
2018-06-28
07:40:00
None

Parsing: Jun 28 2018 at 7:40AM
2018-06-28
07:40:00
None

Parsing: September 18, 2017, 22:19:55
2017-09-18
22:19:55
None

Parsing: Sun, 05/12/1999, 12:30PM
1999-05-12
12:30:00
None

Parsing: Mon, 21 March, 2015
2015-03-21
00:00:00
None

Parsing: 2018-03-12T10:12:45Z
2018-03-12
10:12:45
tzutc()

Parsing: 2018-06-29 17:08:00.586525+00:00
2018-06-29
17:08:00.586525
tzutc()

Parsing: 2018-06-29 17:08:00.586525+05:00
2018-06-29
17:08:00.586525
tzoffset(None, 18000)

Parsing: Tuesday , 6th September, 2017 at 4:30pm
2017-09-06
16:30:00
None

Вы можете увидеть, что практически любой тип строки может быть легко проанализирован с помощью модуля dateutil.

Maya

Maya также очень легко анализирует строку и для изменения часовых поясов. Ниже приведены несколько простых примеров:

import maya

dt = maya.parse('2018-04-29T17:45:25Z').datetime()
print(dt.date())
print(dt.time())
print(dt.tzinfo)
Output:

$ python3 maya-1.py
2018-04-29
17:45:25
UTC
For converting the time to a different timezone:

import maya

dt = maya.parse('2018-04-29T17:45:25Z').datetime(to_timezone='America/New_York', naive=False)
print(dt.date())
print(dt.time())
print(dt.tzinfo)
Output:

$ python3 maya-2.py
2018-04-29
13:45:25
America/New_York

Разве это не так просто в использовании? Давайте попробуем maya с тем же набором строк, который мы использовали с dateutil:

import maya

date_array = [
    '2018-06-29 08:15:27.243860',
    'Jun 28 2018  7:40AM',
    'Jun 28 2018 at 7:40AM',
    'September 18, 2017, 22:19:55',
    'Sun, 05/12/1999, 12:30PM',
    'Mon, 21 March, 2015',
    '2018-03-12T10:12:45Z',
    '2018-06-29 17:08:00.586525+00:00',
    '2018-06-29 17:08:00.586525+05:00',
    'Tuesday , 6th September, 2017 at 4:30pm'
]

for date in date_array:
    print('Parsing: ' + date)
    dt = maya.parse(date).datetime()
    print(dt)
    print(dt.date())
    print(dt.time())
    print(dt.tzinfo)
Output:

$ python3 maya-3.py
Parsing: 2018-06-29 08:15:27.243860
2018-06-29 08:15:27.243860+00:00
2018-06-29
08:15:27.243860
UTC

Parsing: Jun 28 2018  7:40AM
2018-06-28 07:40:00+00:00
2018-06-28
07:40:00
UTC

Parsing: Jun 28 2018 at 7:40AM
2018-06-28 07:40:00+00:00
2018-06-28
07:40:00
UTC

Parsing: September 18, 2017, 22:19:55
2017-09-18 22:19:55+00:00
2017-09-18
22:19:55
UTC

Parsing: Sun, 05/12/1999, 12:30PM
1999-05-12 12:30:00+00:00
1999-05-12
12:30:00
UTC

Parsing: Mon, 21 March, 2015
2015-03-21 00:00:00+00:00
2015-03-21
00:00:00
UTC

Parsing: 2018-03-12T10:12:45Z
2018-03-12 10:12:45+00:00
2018-03-12
10:12:45
UTC

Parsing: 2018-06-29 17:08:00.586525+00:00
2018-06-29 17:08:00.586525+00:00
2018-06-29
17:08:00.586525
UTC

Parsing: 2018-06-29 17:08:00.586525+05:00
2018-06-29 12:08:00.586525+00:00
2018-06-29
12:08:00.586525
UTC

Parsing: Tuesday , 6th September, 2017 at 4:30pm
2017-09-06 16:30:00+00:00
2017-09-06
16:30:00
UTC

Как видите, все форматы дат были проанализированы, но заметили ли вы разницу? Если мы не предоставляем информацию о часовом поясе, он автоматически преобразует ее в UT C. Итак, важно отметить, что нам нужно предоставить параметры to_timezone и naive, если время не в UT C.