Вопрос или проблема
Я ищу библиотеку, которая поможет мне обрабатывать диапазоны дат, представленные разнообразными строками дат.
Например, 2023Q1 должен быть обработан как daterange(start=date(2023,01,01),end=date(2023,04,01)) (конец не включен), тогда как 2023-02-03 должен быть daterange(start=date(2023,02,03),end=date(2023,02,04)) и т.д.
Ранее я использовал внутреннюю функцию pandas parsing.parse_datetime_string_with_reso, но использование непубличных API — это плохая идея, мне нужно что-то более стабильное.
К моему удивлению, я не смог найти библиотеку, которая выполняет эту задачу, не требуя каких-либо хака. Кто-нибудь сталкивался с этой проблемой и, возможно, решил её?
Я нашел что-то многообещающее, Python-EDTF: https://github.com/ixc/python-edtf
У него есть парсер, который создает богатое внутреннее представление, которое можно затем запрашивать различными способами, например lower_strict/upper_strict, и lower_fuzzy/upper_fuzzy. Он обрабатывает много вещей, которые выходят за пределы того, что, как я думаю, мне нужно, например, управление неоднозначными месяцами, когда дата известна.
В целом, в эту библиотеку, похоже, вложено много мысли.
Ответ или решение
Вопрос о том, как эффективно парсить даты и временные диапазоны из строковых представлений, встречается достаточно часто среди разработчиков, работающих с данными и временем. Ваша задача по преобразованию строк, таких как 2023Q1 или 2023-02-03, в удобные для использования диапазоны дат является распространенной, и в этом контексте библиотека Python-EDTF действительно выглядит многообещающим решением.
Подход к решению
Python-EDTF (Extended Date Time Format) предлагает продвинутый механизм для разбора дат, который может справляться не только с простыми датами, но и с более сложными временными диапазонами. Это особенно важно, так как вы хотите избежать использования нестабильных внутренних функций библиотек, таких как Pandas.
Преимущества использования Python-EDTF
-
Широкие возможности парсинга: Библиотека может обрабатывать разнообразные форматы дат, включая кварталы, годы и диапазоны, что соответствует вашим требованиям по парсингу строк вроде
2023Q1. -
Гибкость: Вы можете использовать параметры, такие как
lower_strict,upper_strict,lower_fuzzy, иupper_fuzzy, что позволяет вам уточнять диапазоны дат с учетом степени неопределенности. -
Обработка неоднозначностей: Библиотека справляется с некоторыми сложными сценариями, базируясь на строгих правилах парсинга, что делает её надежным инструментом для работы с неполными или недостаточно точными строками дат.
-
Разработка и поддержка: Поскольку Python-EDTF активно разрабатывается и обновляется, вы можете быть уверены, что будете использовать надежное и проверенное решение.
Примеры использования
Чтобы начать использовать данную библиотеку, вам нужно будет установить её:
pip install python-edtfЗатем можно использовать следующий код для парсинга строк:
import edtf
from datetime import date
def parse_date_range(datestring):
parsed = edtf.parse(datestring)
if isinstance(parsed, edtf.EDTFLowerUpper):
start_date = parsed.lower
end_date = parsed.upper
else:
raise ValueError("Не удаётся распознать заданный строковый формат даты.")
return {
'start': start_date,
'end': end_date
}
# Примеры
print(parse_date_range("2023Q1")) # Обрабатывается как диапазон
print(parse_date_range("2023-02-03")) # Обрабатывается как отдельная датаЗаключение
Использование библиотеки Python-EDTF позволяет с легкостью парсить широкий спектр строковых представлений дат, включая квартальные и полные даты. Это решение не только отвечает вашим потребностям, но и предлагает необходимую гибкость и надежность, чтобы избежать проблем, связанных с использованием нестабильных или непопулярных функций. Вы сможете эффективно обрабатывать даты и временные диапазоны, избегая "хаков", и при этом оставаться в рамках лучшего программного обеспечения.