Курс Python → Работа с датами в Python

Библиотека dateparser – это удобный инструмент для работы с датами в массиве данных. Она позволяет определять и находить даты в различных форматах записи, будь то строгий формат типа «25.06.1999» или более «человекопонятный» типа «вчера» или «месяц назад». Это делает работу с датами более гибкой и удобной, освобождая от необходимости приводить все даты к одному стандарту.

Основное применение библиотеки dateparser заключается в парсинге данных, где необходимо извлечь информацию о датах из текстовых строк. Например, при анализе новостных статей, логов сервера или социальных медиа данных часто встречаются упоминания о датах в различных форматах. Благодаря dateparser можно автоматически извлечь и преобразовать эти даты в удобный для анализа вид.

Для использования библиотеки dateparser в Python необходимо установить ее с помощью pip, выполнив команду pip install dateparser. После этого можно импортировать библиотеку в свой проект и начать использовать ее функции для работы с датами. Например, можно передать строку с датой в качестве аргумента функции dateparser.parse() и получить объект даты в результате.

import dateparser
date_string = "25 июня 1999 года"
parsed_date = dateparser.parse(date_string)
print(parsed_date)

Приведенный выше код демонстрирует пример использования библиотеки dateparser для парсинга строки с датой «25 июня 1999 года». Функция dateparser.parse() автоматически распознает формат даты и преобразует ее в объект даты, который затем можно использовать в дальнейшем анализе данных.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Списки в Python
  2. Работа с файлами в Python
  3. Lambda Functions in Python
  4. Транспонирование матрицы в Python
  5. Глубокое копирование объектов
  6. Извлечение новостей с newspaper3k
  7. Скачать видео с YouTube
  8. Метод get для словарей
  9. Метод join() для объединения элементов
  10. Установка и использование pyshorteners
  11. kwargs в Python
  12. Переменные класса и экземпляра
  13. Метод join() для объединения элементов
  14. F-строки в Python 3.8
  15. Генерация чисел с range()
  16. Отношения подклассов в Python
  17. Работа с срезами в Numpy
  18. Избегание циклических зависимостей классов в Python
  19. Методы и функции в Python
  20. Различия символов в Python
  21. Метод __getitem__ в Python
  22. Подробная информация о %pinfo
  23. Асинхронный код в Python
  24. Множественное присваивание в Python
  25. Метод invert для побитового отрицания
  26. Перехват исключений в Python
  27. Регистрация на хакатоне
  28. Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
  29. Проверка версии Python
  30. Мощь вложенных функций в Python
  31. Хешируемые ключи в Python
  32. Работа с файлами и директориями в Python.
  33. Операторы увеличения и уменьшения переменной
  34. Официальный канал Python в Telegram
  35. Срезы в Python
  36. Обработка ошибки IndexError
  37. Равенство и идентичность в Python
  38. Создание коллекций из генератора
  39. Передача словаря через **kwargs
  40. Обработка ошибок в JSON данных
  41. Логирование с Loguru
  42. Комментарии в Python
  43. Оболочка Python
  44. Упрощение условных выражений с тернарным оператором
  45. Возвращение нескольких значений через кортеж или класс
  46. Метод setitem в Python
  47. Метод rpow в Python
  48. Python Метод Union Множеств
  49. Сериализация и десериализация объектов

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию