Praca z wartościami daty i godziny

Sterownik mssql-python obsługuje typy daty i czasu programu SQL Server i odwzorowuje je jako obiekty modułu datetime w Pythonie. SQL Server oferuje wiele typów dat i godzin o różnej precyzji i możliwościach:

Typ SQL	Typ języka Python	Zakres	Dokładność
date	datetime.date	0001-01-01 do 9999-12-31	Jeden dzień
time	datetime.time	00:00:00.0000000 do 23:59:59.9999999	100 nanosekund
datetime	datetime.datetime	1753-01-01 do 9999-12-31	3,33 milisekundy
datetime2	datetime.datetime	0001-01-01 do 9999-12-31	100 nanosekund
smalldatetime	datetime.datetime	1900-01-01 do 2079-06-06	1 minuta
datetimeoffset	datetime.datetime (z tzinfo)	0001-01-01 do 9999-12-31	100 nanosekund + strefa czasowa

Wstaw wartości czasu datowego

Użyj obiektów datetime w Python

Poniższy przykład wstawia różne typy dat i godzin do SQL Server za pomocą modułu datetime Python:

from datetime import datetime, date, time
import mssql_python

conn = mssql_python.connect(connection_string)
cursor = conn.cursor()

# Create a temp table with date, time, and datetime columns
cursor.execute("""
    CREATE TABLE #Events (
        EventDate DATE,
        StartTime TIME,
        LogTime DATETIME2
    )
""")

# Insert date
cursor.execute(
    "INSERT INTO #Events (EventDate) VALUES (%(date)s)",
    {"date": date(2024, 12, 25)}
)

# Insert time
cursor.execute(
    "INSERT INTO #Events (StartTime) VALUES (%(time)s)",
    {"time": time(14, 30, 0)}
)

# Insert datetime
cursor.execute(
    "INSERT INTO #Events (LogTime) VALUES (%(ts)s)",
    {"ts": datetime(2024, 3, 15, 14, 30, 45)}
)

conn.commit()

Wstaw aktualny znacznik czasu

Możesz wstawić aktualną datę i godzinę za pomocą datetime.now() lub funkcji GETDATE() programu SQL Server:

from datetime import datetime

# Create temp table for the demo
cursor.execute("CREATE TABLE #Logs (Message NVARCHAR(200), CreatedAt DATETIME2)")

# Python current time
now = datetime.now()
cursor.execute("INSERT INTO #Logs (Message, CreatedAt) VALUES (%(msg)s, %(ts)s)",
               {"msg": "Event occurred", "ts": now})

# Or use SQL Server's GETDATE()
cursor.execute("INSERT INTO #Logs (Message, CreatedAt) VALUES (%(msg)s, GETDATE())",
               {"msg": "Event occurred"})
conn.commit()

datetime2 o wysokiej precyzji

Aby uzyskać wyższą precyzję znaczników czasu, użyj typu datetime2 , który obsługuje precyzję 100 nanosekund:

from datetime import datetime

# Create temp table with a datetime2(7) column
cursor.execute("CREATE TABLE #PreciseLogs (EventTime DATETIME2(7))")

# Microsecond precision (Python supports up to microseconds)
precise_time = datetime(2024, 3, 15, 14, 30, 45, 123456)

cursor.execute(
    "INSERT INTO #PreciseLogs (EventTime) VALUES (%(ts)s)",  # datetime2(7) column
    {"ts": precise_time}
)
conn.commit()

Pobierz wartości daty-czasu

Pobierz daty i godziny

Podczas pobierania wartości daty i godziny z SQL Server są one automatycznie konwertowane do obiektów Python datetime:

from datetime import date, time, datetime

# Create and populate a temp table with date, time, and datetime columns
cursor.execute("""
    CREATE TABLE #Events (
        ID INT,
        EventDate DATE,
        StartTime TIME,
        CreatedAt DATETIME2
    )
""")
cursor.execute(
    "INSERT INTO #Events (ID, EventDate, StartTime, CreatedAt) VALUES (1, %(d)s, %(t)s, %(dt)s)",
    {"d": date(2024, 12, 25), "t": time(14, 30, 0), "dt": datetime(2024, 3, 15, 14, 30, 45)}
)
conn.commit()

cursor.execute("SELECT EventDate, StartTime, CreatedAt FROM #Events WHERE ID = 1")
row = cursor.fetchone()

print(type(row.EventDate))   # <class 'datetime.date'>
print(type(row.StartTime))   # <class 'datetime.time'>
print(type(row.CreatedAt))   # <class 'datetime.datetime'>

print(row.EventDate)    # 2024-12-25
print(row.StartTime)    # 14:30:00
print(row.CreatedAt)    # 2024-03-15 14:30:45

Uzyskaj dostęp do komponentów datetime

Obiekty Python datetime dostarczają atrybuty umożliwiające dostęp do poszczególnych komponentów daty i czasu:

cursor.execute("SELECT OrderDate FROM Sales.SalesOrderHeader WHERE SalesOrderID = 43659")
row = cursor.fetchone()
dt = row.OrderDate

# Date components
print(dt.year)
print(dt.month)
print(dt.day)

# Time components
print(dt.hour)
print(dt.minute)
print(dt.second)
print(dt.microsecond)

Strefy czasowe

Obiekty datetime z uwzględnieniem przesunięcia a obiekty datetime bez uwzględnienia przesunięcia

Obiekty typu datetime w języku Python są albo świadome przesunięcia strefy czasowej (mają tzinfo), albo go nie uwzględniają (brak informacji o strefie czasowej). SQL Server ma oba rodzaje kolumn:

Typ programu SQL Server	Oczekuje	Strefa czasowa sklepów?
datetime, datetime2, smalldatetime	nieuwzględniający przesunięcia strefy czasowej	No
datetimeoffset	z uwzględnieniem przesunięcia	Yes

Wysłanie daty o czasie uwzględniającym strefę czasową do kolumny datetime2 działa, ale informacje o strefie czasowej są cicho pomijane. Wysłanie naiwnej daty do kolumny datetimeoffset przypisuje UTC (+00:00) jako przesunięcie. Bądź precyzyjny, jaki rodzaj wysyłasz:

Poniższy przykład pokazuje, jak tworzyć i używać obiektów datetime bez informacji o przesunięciu UTC oraz z informacją o przesunięciu UTC:

from datetime import datetime, timezone, timedelta

# Create temp tables: one datetime2 column and one datetimeoffset column
cursor.execute("CREATE TABLE #Logs (LogTime DATETIME2)")
cursor.execute("CREATE TABLE #GlobalEvents (EventTime DATETIMEOFFSET)")

# Offset-naive - use for datetime2 columns
naive_dt = datetime(2024, 3, 15, 14, 30, 45)
cursor.execute(
    "INSERT INTO #Logs (LogTime) VALUES (%(log_time)s)",  # datetime2 column
    {"log_time": naive_dt}
)

# Offset-aware - use for datetimeoffset columns
eastern = timezone(timedelta(hours=-5))
aware_dt = datetime(2024, 3, 15, 14, 30, 45, tzinfo=eastern)
cursor.execute(
    "INSERT INTO #GlobalEvents (EventTime) VALUES (%(event_time)s)",  # datetimeoffset column
    {"event_time": aware_dt}
)
conn.commit()

Aby dokonać konwersji między tymi dwoma:

from datetime import datetime, timezone

# Make naive datetime timezone-aware
naive = datetime(2024, 3, 15, 14, 30)
aware = naive.replace(tzinfo=timezone.utc)

# Strip timezone from aware datetime
aware = datetime.now(timezone.utc)
naive = aware.replace(tzinfo=None)

typ datetimeoffset

Element datetimeoffset programu SQL Server przechowuje informacje o strefie czasowej. Poniższy przykład pokazuje wstawianie i pobieranie wartości daty i czasu z uwzględnieniem strefy czasowej:

from datetime import datetime, timezone, timedelta

# Create temp table with a datetimeoffset column
cursor.execute("CREATE TABLE #GlobalEvents (ID INT, EventTime DATETIMEOFFSET)")

# Create timezone-aware datetime
eastern = timezone(timedelta(hours=-5))
dt_eastern = datetime(2024, 3, 15, 14, 30, tzinfo=eastern)

cursor.execute(
    "INSERT INTO #GlobalEvents (ID, EventTime) VALUES (1, %(ts)s)",  # datetimeoffset column
    {"ts": dt_eastern}
)
conn.commit()

# Retrieve timezone-aware datetime
cursor.execute("SELECT EventTime FROM #GlobalEvents WHERE ID = 1")
row = cursor.fetchone()
print(row.EventTime)          # 2024-03-15 14:30:00-05:00
print(row.EventTime.tzinfo)   # UTC-05:00

Przejście między strefami czasowymi

Użyj metod stref czasowych Python, aby przeliczyć wartości datetimeoffset między różnymi reprezentacjami stref czasowych:

from datetime import datetime, timezone, timedelta

# Create and populate a temp table with a datetimeoffset column
cursor.execute("CREATE TABLE #GlobalEvents (EventTime DATETIMEOFFSET)")
eastern = timezone(timedelta(hours=-5))
cursor.execute(
    "INSERT INTO #GlobalEvents (EventTime) VALUES (%(ts)s)",
    {"ts": datetime(2024, 3, 15, 14, 30, tzinfo=eastern)}
)
conn.commit()

# Retrieve as-stored
cursor.execute("SELECT EventTime FROM #GlobalEvents")
row = cursor.fetchone()
stored_time = row.EventTime  # Has timezone info

# Convert to UTC
utc_time = stored_time.astimezone(timezone.utc)
print(utc_time)

# Convert to local timezone
local_time = stored_time.astimezone()  # System timezone
print(local_time)

AT TIME ZONE w SQL

Klauzula AT TIME ZONE w SQL Server przekształca wartości datetimeoffset między strefami czasowymi w obrębie zapytania:

from datetime import datetime, timezone, timedelta

# Create and populate a temp table with a datetimeoffset column
cursor.execute("CREATE TABLE #GlobalEvents (EventTime DATETIMEOFFSET)")
eastern = timezone(timedelta(hours=-5))
cursor.execute(
    "INSERT INTO #GlobalEvents (EventTime) VALUES (%(ts)s)",
    {"ts": datetime(2024, 3, 15, 14, 30, tzinfo=eastern)}
)
conn.commit()

# Convert timezone in SQL Server (2016+)
cursor.execute("""
    SELECT 
        EventTime,
        EventTime AT TIME ZONE 'Pacific Standard Time' AS PacificTime,
        EventTime AT TIME ZONE 'UTC' AS UTCTime
    FROM #GlobalEvents
""")

for row in cursor:
    print(f"Original: {row.EventTime}")
    print(f"Pacific: {row.PacificTime}")
    print(f"UTC: {row.UTCTime}")

Arytmetyka datowa

Obliczanie różnic w dacie

Oblicz liczbę dni między dwiema datami, odejmując obiekty datetime:

from datetime import timedelta

cursor.execute("SELECT OrderDate, ShipDate FROM Sales.SalesOrderHeader WHERE SalesOrderID = 43659")
row = cursor.fetchone()

# Days between dates
if row.ShipDate and row.OrderDate:
    difference = row.ShipDate - row.OrderDate
    print(f"Shipped in {difference.days} days")

Dodawaj interwały

Użyj timedelta do dodawania lub odejmowania dni, miesięcy lub innych odstępów od daty i czasu:

from datetime import datetime, timedelta

# Create and populate a temp table
cursor.execute("""
    CREATE TABLE #Subscriptions (
        ID INT,
        CreatedAt DATETIME2,
        ExpiresAt DATETIME2
    )
""")
cursor.execute(
    "INSERT INTO #Subscriptions (ID, CreatedAt) VALUES (1, %(created)s)",
    {"created": datetime(2024, 1, 1, 12, 0, 0)}
)
conn.commit()

cursor.execute("SELECT CreatedAt FROM #Subscriptions WHERE ID = 1")
row = cursor.fetchone()

# Calculate expiration (30 days from creation)
expiration = row.CreatedAt + timedelta(days=30)
print(f"Expires: {expiration}")

# Update with calculated date
cursor.execute(
    "UPDATE #Subscriptions SET ExpiresAt = %(exp)s WHERE ID = %(id)s",
    {"exp": expiration, "id": 1}
)
conn.commit()

DATEADD w SQL

Funkcja DATEADD SQL Server wykonuje arytmetykę daty bezpośrednio w zapytaniach:

# Use SQL Server date functions
cursor.execute("""
    SELECT 
        OrderDate,
        DATEADD(day, 30, OrderDate) AS DueDate,
        DATEADD(month, 1, OrderDate) AS NextMonth
    FROM Sales.SalesOrderHeader
""")

Formatowanie wartości

Format wyświetlania

Formatuj wartości daty i godziny na potrzeby wyświetlania za pomocą specyfikatorów formatu w elemencie strftime():

from datetime import datetime

cursor.execute("SELECT TOP(10) OrderDate FROM Sales.SalesOrderHeader")

for row in cursor:
    # strftime formatting
    print(row.OrderDate.strftime("%Y-%m-%d"))           # 2024-03-15
    print(row.OrderDate.strftime("%B %d, %Y"))          # March 15, 2024
    print(row.OrderDate.strftime("%m/%d/%Y %I:%M %p"))  # 03/15/2024 02:30 PM

Parsowanie z ciągów znaków

Konwertuj reprezentacje tekstowe na obiekty datetime w Pythonie za pomocą strptime():

from datetime import datetime

# Create temp table for the demo
cursor.execute("CREATE TABLE #Events (EventDate DATE)")

# Parse incoming date strings
date_string = "2024-03-15"
parsed_date = datetime.strptime(date_string, "%Y-%m-%d").date()

cursor.execute(
    "INSERT INTO #Events (EventDate) VALUES (%(date)s)",
    {"date": parsed_date}
)
conn.commit()

Format ISO 8601

Format ISO 8601 jest przydatny do API i serializacji JSON. Użyj isoformat() i fromisoformat() do konwersji:

from datetime import datetime

# Create and populate a temp table
cursor.execute("CREATE TABLE #Logs (ID INT, CreatedAt DATETIME2)")
cursor.execute(
    "INSERT INTO #Logs (ID, CreatedAt) VALUES (1, %(ts)s)",
    {"ts": datetime(2024, 3, 15, 14, 30, 45)}
)
conn.commit()

cursor.execute("SELECT CreatedAt FROM #Logs WHERE ID = 1")
row = cursor.fetchone()

# ISO format for APIs/JSON
iso_string = row.CreatedAt.isoformat()
print(iso_string)  # 2024-03-15T14:30:45

# Parse ISO format
dt = datetime.fromisoformat("2024-03-15T14:30:45")

Często używane wzorce

Zapytanie według zakresu dat

Zapytaj rekordy w określonym przedziale dat, parametryzując daty rozpoczęcia i końca:

from datetime import date, datetime

# Query by date range
start_date = date(2024, 1, 1)
end_date = date(2024, 12, 31)

cursor.execute("""
    SELECT SalesOrderID, OrderDate, TotalDue
    FROM Sales.SalesOrderHeader
    WHERE OrderDate >= %(start)s AND OrderDate < %(end)s
""", {"start": start_date, "end": end_date})

Wyszukaj dzisiejsze rekordy

Wyszukaj rekordy utworzone dzisiaj, rzutując kolumnę typu datetime na datę i porównując ją z dzisiejszą datą:

from datetime import date

# Create and populate a temp table with a row logged today
cursor.execute("CREATE TABLE #Logs (LogTime DATETIME2)")
cursor.execute("INSERT INTO #Logs (LogTime) VALUES (GETDATE())")
conn.commit()

cursor.execute("""
    SELECT * FROM #Logs 
    WHERE CAST(LogTime AS DATE) = %(today)s
""", {"today": date.today()})

# Or using SQL Server function
cursor.execute("""
    SELECT * FROM #Logs 
    WHERE CAST(LogTime AS DATE) = CAST(GETDATE() AS DATE)
""")

Obsługa wartości NULL dla dat

Sprawdź, czy występują wartości None przed przetwarzaniem kolumn typu datetime, ponieważ daty NULL są reprezentowane w Pythonie jako None:

cursor.execute("SELECT TOP 5 FirstName, ModifiedDate FROM Person.Person")

for row in cursor:
    if row.ModifiedDate is None:
        print(f"{row.FirstName}: Date not on file")
    else:
        age = (date.today() - row.ModifiedDate.date()).days // 365
        print(f"{row.FirstName}: modified {age} years ago")

Znaczniki czasu audytu magazynu

Utwórz kolumny audytowe, aby śledzić, kiedy rekordy są tworzone i modyfikowane:

from datetime import datetime

# Create temp table for audit timestamp demo
cursor.execute("""
    CREATE TABLE #AuditOrders (
        ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
        CustomerID INT,
        Total DECIMAL(10,2),
        CreatedAt DATETIME2,
        ModifiedAt DATETIME2
    )
""")

def create_order(cursor, customer_id: int, total: float) -> int:
    now = datetime.now()
    cursor.execute("""
        INSERT INTO #AuditOrders (CustomerID, Total, CreatedAt, ModifiedAt)
        VALUES (%(cust)s, %(total)s, %(created)s, %(modified)s);
        SELECT SCOPE_IDENTITY();
    """, {
        "cust": customer_id,
        "total": total,
        "created": now,
        "modified": now
    })
    return cursor.fetchval()

def update_order(cursor, order_id: int, total: float):
    cursor.execute("""
        UPDATE #AuditOrders
        SET Total = %(total)s, ModifiedAt = %(modified)s
        WHERE ID = %(id)s
    """, {
        "total": total,
        "modified": datetime.now(),
        "id": order_id
    })

Konkretne scenariusze

Daty przed 1753 rokiem

Zastosowanie datetime2 dla dat historycznych (typ ten datetime obsługuje tylko daty od 1753 roku). Poniższy przykład zawiera datę historyczną:

from datetime import datetime

# Create temp table with a datetime2 column
cursor.execute("CREATE TABLE #HistoricalEvents (EventDate DATETIME2, Description NVARCHAR(200))")

# Historical date (works with datetime2, fails with datetime)
historical = datetime(1500, 1, 1)

cursor.execute(
    "INSERT INTO #HistoricalEvents (EventDate, Description) VALUES (%(date)s, %(desc)s)",
    {"date": historical, "desc": "Archived historical record"}
)
conn.commit()

Wartości tylko czasowe

Przechowywanie wartości pory dnia za pomocą obiektu time Python:

from datetime import time

# Create temp table with time columns
cursor.execute("""
    CREATE TABLE #BusinessHours (
        DayOfWeek NVARCHAR(10),
        OpenTime TIME,
        CloseTime TIME
    )
""")

# Store time of day without date
opening_time = time(9, 0, 0)   # 9:00 AM
closing_time = time(17, 30, 0) # 5:30 PM

cursor.execute("""
    INSERT INTO #BusinessHours (DayOfWeek, OpenTime, CloseTime)
    VALUES (%(day)s, %(open)s, %(close)s)
""", {"day": "Monday", "open": opening_time, "close": closing_time})
conn.commit()

Obliczanie dni roboczych

Funkcja pomocnicza może obliczać interwały dat, pomijając weekendy:

from datetime import date, timedelta

def add_business_days(start: date, days: int) -> date:
    """Add business days (skip weekends)."""
    current = start
    remaining = days
    while remaining > 0:
        current += timedelta(days=1)
        if current.weekday() < 5:  # Monday = 0, Friday = 4
            remaining -= 1
    return current

order_date = date(2024, 3, 15)  # Friday
due_date = add_business_days(order_date, 5)  # Skip weekend
print(f"Due date: {due_date}")  # 2024-03-22 (next Friday)

Treści powiązane

• Mapowania typów danych
• Obsługa wartości NULL
• Pobieranie danych