探索 Python 库：Arrow
介绍
作为 Python 用户，您可能在处理日期和时间格式时遇到很多麻烦，例如将一种日期时间格式转换为另一种时区格式，使用手动构建的函数来改变天、小时、分钟等。您可能最终会使用许多库，例如datetime、time、dateutil等，但仍然需要编写大量额外的代码。相反，如果您学习一个库，它提供了所有主要的库功能，最重要的是，它提供了额外的功能，让您可以减少代码编写量，那会怎样？
在本指南中，您将通过探索以下主题来了解Arrow库：
- 建筑数据
- 处理数据
- 人性化数据
- 提取数据
- 语言转换
在深入研究这些主题之前，您应该使用命令pip install arrow安装 Arrow 库。本指南中的所有代码示例都假定您已使用命令import arrow导入了该库。
建筑数据
如果您想要获取某个时区的时间戳，请在now()函数中提及其表达式。表达式可以是US/Pacific、US/Mountain、Europe/Berlin等。如果您未在now()函数中提及时区，您将收到时区的数据。下面是一个获取时间戳并提取其各个组成部分（如小时、天、秒等）的示例。
arw = arrow.now('Europe/Berlin')
print(arw)
# 2020-06-08T23:03:01.688314+02:00
print( arw.day, arw.month, arw.year, arw.hour, arw.minute, arw.second )
# (8, 6, 2020, 23, 6, 56)
接下来，尝试使用get()函数将时间戳值转换为箭头时间戳。原始时间戳可以是int或float数据类型。
arw = arrow.get(1592901654)
print(arw)
# 2020-06-23T08:40:54+00:00
处理数据
有时您可能会得到错误的数据，或者您可能想要完全更新时间戳。无论是哪种情况，您都可以直接使用 Arrow 的replace()和shift()函数执行此类操作。
这里有几个有趣的例子来解释这两种功能。
您之前的马拉松数据库的最佳记录时间为 2:19:10。现在，一位新跑步者打破了记录，将其设置为 2:09:10。您将如何更新数据库中的新记录？在继续之前，请注意，除分钟外，两条记录中的小时和秒数据都是相同的。因此，您只需要更新分钟数据：
arw = arrow.get(1592705950)
print(arw, '|', arw.replace(minute=9))
# 2020-06-21T02:19:10+00:00 | 2020-06-21T02:09:10+00:00
假设雨季从今天开始，并且可能持续到接下来的两周。你有今天的时间戳，如何将其更新到接下来的两周？好吧，你可以使用 shift ()函数为你进行计算，如本例所示：
arw = arrow.get(1592705950)
print(arw, '|', arw.shift(weeks=2))
# 2020-06-21T02:19:10+00:00 | 2020-07-05T02:19:10+00:00
人性化数据
您是否曾想过，是否可以以“两天后”而不是“2020-05-25T14:45:53.516031-07:00”的格式接收时间和日期？除了这个小例子，您还可以做更多的事情。Arrow 库通过结合语言（不仅仅是英语！）和数字为您提供了保留日期和时间的好处。以下是一些示例，解释了 humanize ()函数如何节省您读取日期和时间的时间：
arw = arrow.now('US/Pacific')
print(arw.humanize())
# just now
arw = arw.shift(weeks=-2)
print(arw)
print(arw.humanize())
# 2 weeks ago
arw = arw.replace(minute=30)
print(arw.humanize()) # No change
# 2 weeks ago
arw = arw.shift(years=+4)
print(arw.humanize(granularity=["year", "day", "hour", "minute"]))
# in 3 years 351 days 5 hours and 47 minutes
正如您在代码的最后一行中看到的，您可以精确选择结果应以哪个时间范围形成。默认情况下，它将是您更改的最后一个粒度，否则它将遵循函数中提到的粒度。
提取数据
假设您有一个句子，其中包含需要提取的日期或时间值。通常，您可能会编写正则表达式来匹配记录并获取数据。但是，Arrow 库会为您处理这个问题。使用基本的get()函数以及格式，您将收到如下所示的数据：
sentence = "I went to picnic with my college friends on 2020-01-28. We all spent a good time together"
arw = arrow.get(sentence, "YYYY-MM-DD")
print(arw)
# 2020-01-28T00:00:00+00:00
对于更复杂的数据，您仍然可以依靠正则表达式来提取数据，如下所示：
sentence = "I went to picnic with my college friends on 2020 Jan 28 8 o'clock. We all spent a good time together"
fmt = r"YYYY[\s+]MMM[\s+]DD[\s+]H"
print(arrow.get(sentence, fmt))
# 2020-01-28T08:00:00+00:00
在上面的例子中，数据被随机空格分隔，但我们仍然可以提取它。请确保使用正确的令牌。请参阅此处了解支持的令牌。
语言转换
Arrow 库有一个专用模块locales.py，支持多种语言来显示最终结果。在此示例中，选择了法语和希腊语来显示其正常运行：
arw = arrow.utcnow()
print(arw.shift(years=5, months=8, weeks=1).humanize(granularity=['year', 'day','month','minute','second'], locale='en'))
# in 5 years 8 months 7 days 1080 minutes and 0 seconds
arw = arrow.utcnow()
print(arw.shift(years=5, months=8, weeks=1).humanize(granularity=['year', 'day','month','minute','second'], locale='fr'))
# dans 5 ans 8 mois 7 jours 1080 minutes et 0 quelques secondes
arw = arrow.utcnow()
print(arw.shift(years=5, months=8, weeks=1).humanize(granularity=['year', 'day','month','minute','second'], locale='el'))
# σε 5 χρόνια 8 μήνες 7 μέρες 1080 λεπτά και 0 δευτερόλεπτα
结论
Arrow 库为您提供与日期和时间数据相关的所有问题的一站式解决方案。它结合了各种库的功能，并提供了一个附加模块locale，以根据您的语言要求显示结果。
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