如何从指定数据表提取日期并按当日拆分生成对应CSV文件

核心逻辑调整 #

• 先获取当前MST时区的当日纯日期，避免时区偏差导致的日期判断错误
• 逐行遍历SQL返回结果，提取AppointmentDateTime字段转换为纯日期格式，和当日日期做比对
• 分别存入两个结果列表后，导出为两个独立的CSV文件

完整修改后的代码 #

import os
import csv
from datetime import date, datetime
import dateutil.tz
# 原有数据库连接依赖保留即可，此处省略你原有的cnxn初始化逻辑

cur = cnxn.cursor()

query = """ 
SELECT A.CaseNumber,A.AppointmentDateTime,A.AppointmentType,A.AppointmentInterviewType,B.ClientInfoData 
FROM ASPEN.tbl_Appointment A LEFT JOIN ASPEN.tbl_ClientInfo B ON A.CaseNumber = B.CaseNumber 
ORDER BY B.CaseNumber, B.ClientInfoSortOrder
"""

cur.execute(query)
rows = cur.fetchall()

# 获取MST时区当日纯日期，和原代码时区保持一致
mst = dateutil.tz.gettz('US/Mountain')
today = datetime.now(tz=mst).date()

# 初始化两个结果列表，分别存储当日之前、当日之后的数据
before_today_rows = []
after_today_rows = []

# 逐行判断拆分
for row in rows:
    # AppointmentDateTime为查询结果第二个字段，索引为1，字段顺序调整时需同步修改此处索引
    appt_date = row[1].date() if row[1] is not None else None
    # 空预约日期的处理逻辑可按需调整，此处默认归入当日之前分类
    if not appt_date:
        before_today_rows.append(row)
        continue
    if appt_date < today:
        before_today_rows.append(row)
    # 如需将当日数据归入某一类，直接调整判断条件即可，例如>=today就是把当日算入之后的分类
    elif appt_date > today:
        after_today_rows.append(row)

# 分别导出两个CSV文件
bucket_name = os.environ['BUCKET_NAME']
# 导出当日之前的数据
before_file_path = '/tmp/before_today_appointment.csv'
with open(before_file_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as fp:
    writer = csv.writer(fp)
    # 可选：取消下方注释写入表头，导出的CSV会自带列名更便于使用
    # writer.writerow(['CaseNumber','AppointmentDateTime','AppointmentType','AppointmentInterviewType','ClientInfoData'])
    writer.writerows(before_today_rows)

# 导出当日之后的数据
after_file_path = '/tmp/after_today_appointment.csv'
with open(after_file_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as fp:
    writer = csv.writer(fp)
    # writer.writerow(['CaseNumber','AppointmentDateTime','AppointmentType','AppointmentInterviewType','ClientInfoData'])
    writer.writerows(after_today_rows)

注意事项 #

• 若数据库返回的AppointmentDateTime字段本身就是date类型而非datetime类型，直接去掉.date()转换即可
• 代码中新增的newline=''参数，可避免Windows系统下CSV出现多余空行的问题

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