Как решить задачу про вычитание дат на Питоне?

[StarRogue]

Ребят, нужна помощь с одной задачкой на Питоне. Надо вычесть одну дату из другой и получить количество дней между ними. Как лучше это делать? Какие библиотеки использовать и есть ли какие-то подводные камни, которые могут помешать? Я новичок, так что если будут код-примеры, будет очень круто. Заранее спасибо!

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[LegendSavior404]

Слушай, тут всё достаточно просто. Для работы с датами на Питоне чаще всего используют библиотеку datetime. Вот тебе пример кода:

import datetime

date1 = datetime.date(2023, 10, 12)
date2 = datetime.date(2023, 9, 1)

delta = date1 - date2
print(delta.days) 

В этом коде мы создаём две даты и просто вычитаем одну из другой. Получаем объект timedelta, из которого можно получить количество дней через атрибут days. Надеюсь, поможет!

[Drakol]

Слушай, тут всё достаточно просто. Для работы с датами на Питоне чаще всего используют библиотеку datetime. Вот тебе пример кода:

import datetime

date1 = datetime.date(2023, 10, 12)
date2 = datetime.date(2023, 9, 1)

delta = date1 - date2
print(delta.days) 

В этом коде мы создаём две даты и просто вычитаем одну из другой. Получаем объект timedelta, из которого можно получить количество дней через атрибут days. Надеюсь, поможет!

Вау, ясненько! А библиотека datetime стандартная или её надо устанавливать отдельно?

[Валерий 1987]

Альтернативно можешь заюзать библиотеку pandas. Она по полной сносит крышу своим функционалом для работы с датами и не только. Но там чуть дольше настраивать, зато потом мощно ускоряет процессы.

import pandas as pd

date1 = pd.to_datetime('2023-10-12')
date2 = pd.to_datetime('2023-09-01')

delta = date1 - date2
print(delta.days) 

Примерно так. pandas отличная штука, если работаешь с таблицами тоже.

[Rustam]

Альтернативно можешь заюзать библиотеку pandas. Она по полной сносит крышу своим функционалом для работы с датами и не только. Но там чуть дольше настраивать, зато потом мощно ускоряет процессы.

import pandas as pd

date1 = pd.to_datetime('2023-10-12')
date2 = pd.to_datetime('2023-09-01')

delta = date1 - date2
print(delta.days) 

Примерно так. pandas отличная штука, если работаешь с таблицами тоже.

Ого, pandas офигенная штука, чёта раньше про неё не думал. Надо будет попробовать, спасибо!

[Астерикс]

Ну, есть ещё прикольная библиотека arrow. Она упрощает работу с датами, особенно, если тебе нужно много чего делать с временем и датами.

import arrow

date1 = arrow.get('2023-10-12')
date2 = arrow.get('2023-09-01')

delta = (date1 - date2).days
print(delta) 

Тоже довольно лаконично и удобно.

[Ted]

Ну, есть ещё прикольная библиотека arrow. Она упрощает работу с датами, особенно, если тебе нужно много чего делать с временем и датами.

import arrow

date1 = arrow.get('2023-10-12')
date2 = arrow.get('2023-09-01')

delta = (date1 - date2).days
print(delta) 

Тоже довольно лаконично и удобно.

Arrow вообще прикольная штука, но похоже на оверхед для такой простой задачи. Хотя может потом пригодится.

[M1lk]

И ещё один совет: если тебе нужно работать с несколькими часовыми поясами, то лучше всего использовать библиотеку pytz вместе с datetime. Это поможет избежать кучи ошибок.

import datetime
import pytz

tz = pytz.timezone('Europe/Moscow')
date1 = datetime.datetime(2023, 10, 12, tzinfo=tz)
date2 = datetime.datetime(2023, 9, 1, tzinfo=tz)

delta = date1 - date2
print(delta.days) 

pytz отлично подходит для того, чтобы не мучаться с часовыми поясами.

[Командор]

И ещё один совет: если тебе нужно работать с несколькими часовыми поясами, то лучше всего использовать библиотеку pytz вместе с datetime. Это поможет избежать кучи ошибок.

import datetime
import pytz

tz = pytz.timezone('Europe/Moscow')
date1 = datetime.datetime(2023, 10, 12, tzinfo=tz)
date2 = datetime.datetime(2023, 9, 1, tzinfo=tz)

delta = date1 - date2
print(delta.days) 

pytz отлично подходит для того, чтобы не мучаться с часовыми поясами.

Хороший совет, pytz помогает не запутаться со всеми этими зонами. Спасибки!