我们如何加速 Python 中的日期解析？

使用 strptime 加速日期解析

使用 Python 的 datetime.datetime.strptime() 解析 'YYYY-MM-DD' 格式的日期处理大量日期时，函数可能会成为性能瓶颈。本文探讨了一种加速日期解析过程的有效替代方法。

标准 strptime() 方法依赖于一套全面的格式规范来解释日期字符串。虽然这种灵活性很有价值，但它带来了计算开销。为了缓解这个问题，在以一致的格式处理日期时，建议采用更简化的方法。

建议的解决方案包括使用 Python 的字符串操作功能将日期字符串手动解析为其组成部分（年、月、日） 。通过避免 strptime() 的复杂格式规范，可以获得显着的性能提升。

作为一个具体示例，将 strptime() 与手动解析方法进行比较的基准测试产生了显着的结果：

datetime.datetime.strptime(a, '%Y-%m-%d').date()       # 8.87us

datetime.date(*map(int, a.split('-')))                 # 1.28us

手动解析方法的性能比 strptime() 提高了 7 倍，有效解决了性能问题。

通过显式字符串切片可以进一步优化：

datetime.date(int(a[:4]), int(a[5:7]), int(a[8:10]))   # 1.06us

此方法，利用每个日期组件在字符串中占据固定位置的事实，与 strptime() 相比，实现了令人印象深刻的 8 倍改进。

通过采用手动解析方法或其具有显式切片的增强版本，它变成可以处理大量“YYYY-MM-DD”格式的日期，并且速度显着提高。

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