基于日期时间调整循环迭代次数：夏令时数据爬取问题修复

核心问题分析 #

• 语法错误：if i == '2020-03-29' 末尾缺少冒号，直接触发SyntaxError。
• 变量名冲突：内层循环复用i作为变量，覆盖了外层的日期变量，会导致后续迭代逻辑混乱。
• 数据收集错误：当前代码每次循环仅保留最后一个小时的y值，而非收集当日所有小时的完整数据。
• 硬编码日期不灵活：仅判断单个夏令时日期，无法覆盖另外两个受影响的日期，且后续夏令时规则变化时需手动修改代码。

优化后的代码 #

from datetime import date, timedelta
from urllib.request import urlopen
import json

start_date = date(2020, 1, 1)
end_date = date(2022, 11, 1)

def daterange(start_date, end_date):
    for n in range(int((end_date - start_date).days)):
        yield start_date + timedelta(n)

parsing_range_svk = []
for single_date in daterange(start_date, end_date):
    single = single_date.strftime("%Y-%m-%d")
    parsing_range_svk.append(single)

svk = []
for date_str in parsing_range_svk:
    try:
        # 请求并解析目标JSON数据
        response = urlopen(f"https://www.svk.se/services/controlroom/v2/situation?date={date_str}&biddingArea=SE1")
        data_json_svk = json.loads(response.read())
        # 获取当日所有小时级数据的列表
        hourly_data = data_json_svk['Data'][0]['data']
        # 批量提取每个小时的'y'值
        daily_rows = [item['y'] for item in hourly_data]
        svk.append(daily_rows)
    except Exception as e:
        print(f"处理日期 {date_str} 时出错: {str(e)}")
        # 出错时可选择添加空列表或跳过该日期
        svk.append([])

关键优化点说明 #

• 修复语法问题：移除硬编码的日期判断，改用动态读取数据长度的方式，同时确保所有代码语法合规。
• 避免变量冲突：将外层日期变量重命名为date_str，内层用列表推导式简化逻辑，彻底杜绝变量覆盖问题。
• 完整收集数据：通过列表推导式一次性提取当日所有小时的y值，确保每个日期对应完整的小时数据列表。
• 自动适配小时数：直接读取返回数据中hourly_data的长度，不管是23还是24小时，都能自动适配，无需手动维护夏令时日期清单。
• 异常容错处理：增加try-except块，捕获请求失败、JSON解析错误或键不存在等异常，避免程序中途崩溃，同时记录错误信息便于排查。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20050294