如何在Python中从datetime列表查找指定数量的最近日期？

看起来你需要从有序的日期列表里筛选出和目标日期最接近的N个日期，还要处理列表首尾的边界情况对吧？我这里有两个实用的解法，分别适用于不同场景：

方法一：通用解法（兼容有序/无序列表） #

如果你的日期列表是无序的，或者不介意结果按差值排序，这个方法简单直接：给每个日期计算和目标日期的绝对差值，排序后取前N个即可。

import datetime

def find_nearest(datelist, target_date, n=5):
    # 生成(差值绝对值, 原日期)的列表
    date_with_diff = [(abs(date - target_date), date) for date in datelist]
    # 按差值从小到大排序
    date_with_diff.sort()
    # 提取前n个日期返回
    return [date for _, date in date_with_diff[:n]]

测试你的示例：

datelist = [datetime.date(2017, 3, 4), datetime.date(2017, 3, 6), datetime.date(2017, 3, 12), 
            datetime.date(2017, 3, 27), datetime.date(2017, 3, 27), datetime.date(2017, 3, 29), 
            datetime.date(2017, 3, 29), datetime.date(2017, 4, 2), datetime.date(2017, 4, 4)]
my_date = datetime.date(2017, 4, 2)
print(find_nearest(datelist, my_date, n=5))

输出会是按差值排序的结果：[datetime.date(2017, 4, 2), datetime.date(2017, 4, 4), datetime.date(2017, 3, 29), datetime.date(2017, 3, 29), datetime.date(2017, 3, 27)]

方法二：针对有序列表的高效解法（保持原时间顺序） #

从你的示例来看，日期列表是按时间递增排序的，而且你希望结果也保持时间顺序，那这个方法更适合——用二分查找快速定位目标位置，再向两边扩展选取最近的元素，完美处理首尾边界：

import datetime
import bisect

def find_nearest_sorted(datelist, target_date, n=5):
    # 用二分查找找到目标日期的插入位置
    insert_idx = bisect.bisect_left(datelist, target_date)
    left = insert_idx - 1
    right = insert_idx
    result = []

    # 向左右两边扩展，每次选差值更小的元素，直到凑够n个
    while len(result) < n and (left >= 0 or right < len(datelist)):
        # 优先选左边的情况：左边存在，且要么右边越界，要么左边差值更小/相等
        if left >= 0 and (right >= len(datelist) or abs(datelist[left] - target_date) <= abs(datelist[right] - target_date)):
            result.append(datelist[left])
            left -= 1
        else:
            result.append(datelist[right])
            right += 1

    # 因为是从中间向两边收集的，最后按时间排序恢复顺序
    result.sort()
    return result

测试你的示例：

datelist = [datetime.date(2017, 3, 4), datetime.date(2017, 3, 6), datetime.date(2017, 3, 12), 
            datetime.date(2017, 3, 27), datetime.date(2017, 3, 27), datetime.date(2017, 3, 29), 
            datetime.date(2017, 3, 29), datetime.date(2017, 4, 2), datetime.date(2017, 4, 4)]
my_date = datetime.date(2017, 4, 2)
print(find_nearest_sorted(datelist, my_date, n=5))

输出完全符合你的期望：[datetime.date(2017, 3, 27), datetime.date(2017, 3, 29), datetime.date(2017, 3, 29), datetime.date(2017, 4, 2), datetime.date(2017, 4, 4)]

边界情况测试 #

这个方法能完美处理首尾场景：

# 目标日期早于所有日期，取前3个
my_date = datetime.date(2017, 2, 1)
print(find_nearest_sorted(datelist, my_date, n=3))
# 输出: [datetime.date(2017, 3, 4), datetime.date(2017, 3, 6), datetime.date(2017, 3, 12)]

# 目标日期晚于所有日期，取最后4个
my_date = datetime.date(2017, 5, 1)
print(find_nearest_sorted(datelist, my_date, n=4))
# 输出: [datetime.date(2017, 3, 29), datetime.date(2017, 3, 29), datetime.date(2017, 4, 2), datetime.date(2017, 4, 4)]

选择建议 #

• 如果你的日期列表无序，或者不关心结果顺序：用方法一，实现简单；
• 如果列表是有序的，且需要结果保持时间顺序：用方法二，时间复杂度更低（O(log M + N)，M是列表长度），效率更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tda