在Python中迭代一系列日期

我有下面的代码来做这件事，但是我怎样才能做得更好呢？现在我认为它比嵌套循环好，但是当您在列表中有一个生成器时，它开始得到Perl一行

day\u count=（结束日期-开始日期）。days+1
如果d为什么有两个嵌套迭代？对于我来说，它只在一次迭代中生成相同的数据列表：

for single_date in (start_date + timedelta(n) for n in range(day_count)):
    print ...

并且没有存储任何列表，只对一个生成器进行迭代。而且生成器中的“if”似乎没有必要

毕竟，一个线性序列应该只需要一个迭代器，而不是两个

与John Machin讨论后更新：
也许最优雅的解决方案是使用生成器函数完全隐藏/抽象日期范围内的迭代：

from datetime import date, timedelta

def daterange(start_date, end_date):
    for n in range(int((end_date - start_date).days)):
        yield start_date + timedelta(n)

start_date = date(2013, 1, 1)
end_date = date(2015, 6, 2)
for single_date in daterange(start_date, end_date):
    print(single_date.strftime("%Y-%m-%d"))

注意：为了与内置的
range（）
函数保持一致，此迭代在到达
结束日期之前停止。因此，对于包含性迭代，请使用第二天，就像使用
range（）
一样，这可能更清楚：

from datetime import date, timedelta

start_date = date(2019, 1, 1)
end_date = date(2020, 1, 1)
delta = timedelta(days=1)
while start_date <= end_date:
    print(start_date.strftime("%Y-%m-%d"))
    start_date += delta

from datetime导入日期，timedelta
开始日期=日期（2019年1月1日）
结束日期=日期（2020年1月1日）
增量=时间增量（天数=1）
开始日期<代码>导入日期时间时
def daterange（开始、停止、步骤=datetime.TIMEDTA（天=1），包括=False）：
#inclusive=False，默认情况下表现类似于range
如果step.days>0：
启动<停止时：
产量起点
开始=开始+步骤
#不是+=！如果传入的对象是可变的，则不要修改它
#由于此功能不限于
#仅datetime模块中的类型
elif步骤天数<0:
启动>停止时：
产量起点
开始=开始+步骤
如果包含且开始==停止：
产量起点
# ...
对于daterange中的日期（开始日期、结束日期，包括=True）：
打印strftime（“%Y-%m-%d”，date.timetuple（））

通过支持负阶跃等，此函数的功能超出了您严格要求的范围。只要您将范围逻辑考虑在内，就不需要单独的
日计数
，最重要的是，当您从多个位置调用函数时，代码变得更容易阅读。
使用库：

此python库具有许多更高级的功能，其中一些非常有用，例如
相对增量
s-并作为单个文件（模块）实现，可以轻松地包含在项目中。
import datetime
import datetime

def daterange(start, stop, step_days=1):
    current = start
    step = datetime.timedelta(step_days)
    if step_days > 0:
        while current < stop:
            yield current
            current += step
    elif step_days < 0:
        while current > stop:
            yield current
            current += step
    else:
        raise ValueError("daterange() step_days argument must not be zero")

if __name__ == "__main__":
    from pprint import pprint as pp
    lo = datetime.date(2008, 12, 27)
    hi = datetime.date(2009, 1, 5)
    pp(list(daterange(lo, hi)))
    pp(list(daterange(hi, lo, -1)))
    pp(list(daterange(lo, hi, 7)))
    pp(list(daterange(hi, lo, -7))) 
    assert not list(daterange(lo, hi, -1))
    assert not list(daterange(hi, lo))
    assert not list(daterange(lo, hi, -7))
    assert not list(daterange(hi, lo, 7)) 

def日期范围（开始、停止、步骤天数=1）：
电流=启动
步长=datetime.timedelta（步长天数）
如果步骤天>0：
当电流<停止时：
屈服电流
电流+=阶跃
elif步骤天数<0:
当前>停止时：
屈服电流
电流+=阶跃
其他：
raise VALUERROR（“daterange（）步骤\天数参数不能为零”）
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
从pprint导入pprint作为pp
lo=日期时间。日期（2008年12月27日）
hi=datetime.date（2009年1月5日）
pp（列表（日期范围（lo，hi）））
pp（列表（日期范围（hi，lo，-1）））
pp（列表（日期范围（lo，hi，7）））
pp（列表（日期范围（hi，lo，-7）））
断言非列表（日期范围（lo，hi，-1））
断言非列表（日期范围（hi，lo））
断言非列表（日期范围（lo，hi，-7））
断言非列表（日期范围（hi、lo、7））
范围内的i（16）：
打印datetime.date.today（）+datetime.timedelta（天=i）
对于按天递增的范围，以下内容如何：

for d in map( lambda x: startDate+datetime.timedelta(days=x), xrange( (stopDate-startDate).days ) ):
  # Do stuff here


startDate和stopDate是datetime.date对象

对于通用版本：

for d in map( lambda x: startTime+x*stepTime, xrange( (stopTime-startTime).total_seconds() / stepTime.total_seconds() ) ):
  # Do stuff here


startTime和stopTime是datetime.date或datetime.datetime对象
（两者应为同一类型）
stepTime是一个timedelta对象

请注意，只有在python 2.7之后才支持.total_seconds（），如果您仍使用早期版本，则可以编写自己的函数：

def total_seconds( td ):
  return float(td.microseconds + (td.seconds + td.days * 24 * 3600) * 10**6) / 10**6

为什么不试试：

import datetime as dt

start_date = dt.datetime(2012, 12,1)
end_date = dt.datetime(2012, 12,5)

total_days = (end_date - start_date).days + 1 #inclusive 5 days

for day_number in range(total_days):
    current_date = (start_date + dt.timedelta(days = day_number)).date()
    print current_date

一般来说，熊猫是时间序列的最佳选择，它直接支持日期范围

import pandas as pd
daterange = pd.date_range(start_date, end_date)

然后，您可以在日期范围内循环以打印日期：

for single_date in daterange:
    print (single_date.strftime("%Y-%m-%d"))

它还提供了许多选项，使生活更轻松。例如，如果您只想要工作日，您只需在bdate_范围内进行交换。请参阅

Pandas的强大之处在于它的数据帧，它支持矢量化操作（与numpy非常相似），使得跨大量数据的操作非常快速和简单

编辑：
您也可以完全跳过for循环，直接打印，这样更容易、更高效：

print(daterange)

此功能有一些额外的功能：


可以为开始或结束传递与日期\格式匹配的字符串，并将其转换为日期对象
可以为开始或结束传递日期对象
如果结束时间早于开始时间，则检查错误

import datetime
from datetime import timedelta


DATE_FORMAT = '%Y/%m/%d'

def daterange(start, end):
      def convert(date):
            try:
                  date = datetime.datetime.strptime(date, DATE_FORMAT)
                  return date.date()
            except TypeError:
                  return date

      def get_date(n):
            return datetime.datetime.strftime(convert(start) + timedelta(days=n), DATE_FORMAT)

      days = (convert(end) - convert(start)).days
      if days <= 0:
            raise ValueError('The start date must be before the end date.')
      for n in range(0, days):
            yield get_date(n)


start = '2014/12/1'
end = '2014/12/31'
print list(daterange(start, end))

start_ = datetime.date.today()
end = '2015/12/1'
print list(daterange(start, end))

导入日期时间
从日期时间导入时间增量
日期\格式=“%Y/%m/%d”
def日期范围（开始、结束）：
def转换（日期）：
尝试：
date=datetime.datetime.strtime（日期，日期格式）
返回日期。日期（）
除类型错误外：
返回日期
def获取日期（n）：
return datetime.datetime.strftime（转换（开始）+timedelta（天数=n），日期格式）
天=（转换（结束）-转换（开始））。天
如果天数显示从今天开始的最后n天：

import datetime
for i in range(0, 100):
    print((datetime.date.today() + datetime.timedelta(i)).isoformat())

输出：

2016-06-29
2016-06-30
2016-07-01
2016-07-02
2016-07-03
2016-07-04

Numpy的
arange
功能可应用于日期：

import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
d0 = datetime(2009, 1,1)
d1 = datetime(2010, 1,1)
dt = timedelta(days = 1)
dates = np.arange(d0, d1, dt).astype(datetime)

astype
的用途是将
numpy.datetime64
转换为
datetime.datetime
对象数组。
以下是通用日期范围函数的代码，类似于Ber的答案，但更灵活：

def count_timedelta(delta, step, seconds_in_interval):
    """Helper function for iterate.  Finds the number of intervals in the timedelta."""
    return int(delta.total_seconds() / (seconds_in_interval * step))


def range_dt(start, end, step=1, interval='day'):
    """Iterate over datetimes or dates, similar to builtin range."""
    intervals = functools.partial(count_timedelta, (end - start), step)

    if interval == 'week':
        for i in range(intervals(3600 * 24 * 7)):
            yield start + datetime.timedelta(weeks=i) * step

    elif interval == 'day':
        for i in range(intervals(3600 * 24)):
            yield start + datetime.timedelta(days=i) * step

    elif interval == 'hour':
        for i in range(intervals(3600)):
            yield start + datetime.timedelta(hours=i) * step

    elif interval == 'minute':
        for i in range(intervals(60)):
            yield start + datetime.timedelta(minutes=i) * step

    elif interval == 'second':
        for i in range(intervals(1)):
            yield start + datetime.timedelta(seconds=i) * step

    elif interval == 'millisecond':
        for i in range(intervals(1 / 1000)):
            yield start + datetime.timedelta(milliseconds=i) * step

    elif interval == 'microsecond':
        for i in range(intervals(1e-6)):
            yield start + datetime.timedelta(microseconds=i) * step

    else:
        raise AttributeError("Interval must be 'week', 'day', 'hour' 'second', \
            'microsecond' or 'millisecond'.")

这是我能想到的最人性化的解决方案

import datetime

def daterange(start, end, step=datetime.timedelta(1)):
    curr = start
    while curr < end:
        yield curr
        curr += step

导入日期时间
def daterange（开始、结束、步骤=datetime.timedelta（1））：
curr=开始
当前<结束时：
收益率货币
电流+=步进
我也有类似的问题，但我需要每月迭代，而不是每天迭代。
def count_timedelta(delta, step, seconds_in_interval):
    """Helper function for iterate.  Finds the number of intervals in the timedelta."""
    return int(delta.total_seconds() / (seconds_in_interval * step))


def range_dt(start, end, step=1, interval='day'):
    """Iterate over datetimes or dates, similar to builtin range."""
    intervals = functools.partial(count_timedelta, (end - start), step)

    if interval == 'week':
        for i in range(intervals(3600 * 24 * 7)):
            yield start + datetime.timedelta(weeks=i) * step

    elif interval == 'day':
        for i in range(intervals(3600 * 24)):
            yield start + datetime.timedelta(days=i) * step

    elif interval == 'hour':
        for i in range(intervals(3600)):
            yield start + datetime.timedelta(hours=i) * step

    elif interval == 'minute':
        for i in range(intervals(60)):
            yield start + datetime.timedelta(minutes=i) * step

    elif interval == 'second':
        for i in range(intervals(1)):
            yield start + datetime.timedelta(seconds=i) * step

    elif interval == 'millisecond':
        for i in range(intervals(1 / 1000)):
            yield start + datetime.timedelta(milliseconds=i) * step

    elif interval == 'microsecond':
        for i in range(intervals(1e-6)):
            yield start + datetime.timedelta(microseconds=i) * step

    else:
        raise AttributeError("Interval must be 'week', 'day', 'hour' 'second', \
            'microsecond' or 'millisecond'.")

import datetime

def daterange(start, end, step=datetime.timedelta(1)):
    curr = start
    while curr < end:
        yield curr
        curr += step

import calendar
from datetime import datetime, timedelta

def days_in_month(dt):
    return calendar.monthrange(dt.year, dt.month)[1]

def monthly_range(dt_start, dt_end):
    forward = dt_end >= dt_start
    finish = False
    dt = dt_start

    while not finish:
        yield dt.date()
        if forward:
            days = days_in_month(dt)
            dt = dt + timedelta(days=days)            
            finish = dt > dt_end
        else:
            _tmp_dt = dt.replace(day=1) - timedelta(days=1)
            dt = (_tmp_dt.replace(day=dt.day))
            finish = dt < dt_end

date_start = datetime(2016, 6, 1)
date_end = datetime(2017, 1, 1)

for p in monthly_range(date_start, date_end):
    print(p)

2016-06-01
2016-07-01
2016-08-01
2016-09-01
2016-10-01
2016-11-01
2016-12-01
2017-01-01

date_start = datetime(2017, 1, 1)
date_end = datetime(2016, 6, 1)

for p in monthly_range(date_start, date_end):
    print(p)

2017-01-01
2016-12-01
2016-11-01
2016-10-01
2016-09-01
2016-08-01
2016-07-01
2016-06-01

import pandas as pd

print pd.date_range(start='1/1/2010', end='1/08/2018', freq='M')

> pip install DateTimeRange

from datetimerange import DateTimeRange

def dateRange(start, end, step):
        rangeList = []
        time_range = DateTimeRange(start, end)
        for value in time_range.range(datetime.timedelta(days=step)):
            rangeList.append(value.strftime('%m/%d/%Y'))
        return rangeList

    dateRange("2018-09-07", "2018-12-25", 7)  

    Out[92]: 
    ['09/07/2018',
     '09/14/2018',
     '09/21/2018',
     '09/28/2018',
     '10/05/2018',
     '10/12/2018',
     '10/19/2018',
     '10/26/2018',
     '11/02/2018',
     '11/09/2018',
     '11/16/2018',
     '11/23/2018',
     '11/30/2018',
     '12/07/2018',
     '12/14/2018',
     '12/21/2018']

def date_range(start, stop, step=1, inclusive=False):
    day_count = (stop - start).days
    if inclusive:
        day_count += 1

    if step > 0:
        range_args = (0, day_count, step)
    elif step < 0:
        range_args = (day_count - 1, -1, step)
    else:
        raise ValueError("date_range(): step arg must be non-zero")

    for i in range(*range_args):
        yield start + timedelta(days=i)

import datetime
from dateutil.rrule import DAILY,rrule

date=datetime.datetime(2019,1,10)

date1=datetime.datetime(2019,2,2)

for i in rrule(DAILY , dtstart=date,until=date1):
     print(i.strftime('%Y%b%d'),sep='\n')

2019Jan10
2019Jan11
2019Jan12
2019Jan13
2019Jan14
2019Jan15
2019Jan16
2019Jan17
2019Jan18
2019Jan19
2019Jan20
2019Jan21
2019Jan22
2019Jan23
2019Jan24
2019Jan25
2019Jan26
2019Jan27
2019Jan28
2019Jan29
2019Jan30
2019Jan31
2019Feb01
2019Feb02

from datetime import date,timedelta
delta = timedelta(days=1)
start = date(2020,1,1)
end=date(2020,9,1)
loop_date = start
while loop_date<=end:
    print(loop_date)
    loop_date+=delta

import pendulum

start = pendulum.from_format('2020-05-01', 'YYYY-MM-DD', formatter='alternative')
end = pendulum.from_format('2020-05-02', 'YYYY-MM-DD', formatter='alternative')

period = pendulum.period(start, end)

for dt in period:
    print(dt.to_date_string())

from datetime import date, timedelta
from itertools import count, takewhile

for d in takewhile(lambda x: x<=date(2009,6,9), map(lambda x:date(2009,5,30)+timedelta(days=x), count())):
    print(d)

from arrow import Arrow

>>> start = datetime(2013, 5, 5, 12, 30)
>>> end = datetime(2013, 5, 5, 17, 15)
>>> for r in Arrow.range('hour', start, end):
...     print repr(r)
...
<Arrow [2013-05-05T12:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T13:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T14:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T15:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T16:30:00+00:00]>

>>> start = Arrow(2013, 5, 5)
>>> end = Arrow(2013, 5, 5)
>>> for r in Arrow.range('day', start, end):
...     print repr(r)