Observação
O acesso a essa página exige autorização. Você pode tentar entrar ou alterar diretórios.
O acesso a essa página exige autorização. Você pode tentar alterar os diretórios.
O driver mssql-python lida com os tipos de data e hora do SQL Server e os mapeia para os datetime objetos do módulo do Python. O SQL Server oferece múltiplos tipos de data e hora com precisão e capacidades variadas:
| Tipo de SQL | Tipo de Python | Intervalo | Precisão |
|---|---|---|---|
| date | datetime.date |
0001-01-01 a 9999-12-31 | Um dia |
| Tempo | datetime.time |
00:00:00.0000000 a 23:59:59.99999999 | 100 nanossegundos |
| datetime | datetime.datetime |
1753-01-01 a 9999-12-31 | 3,33 milissegundos |
| datetime2 | datetime.datetime |
0001-01-01 a 9999-12-31 | 100 nanossegundos |
| smalldatetime | datetime.datetime |
1900-01-01 a 2079-06-06 | 1 minuto |
| datetimeoffset |
datetime.datetime (com Tzinfo) |
0001-01-01 a 9999-12-31 | 100 nanossegundos + fuso horário |
Insira valores de data e hora
Use objetos data-hora em Python
O exemplo a seguir insere diferentes tipos de data e hora no SQL Server usando o módulo do 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()
Insira a marca temporal atual
Você pode inserir a data e hora atuais usando datetime.now() ou a função do GETDATE() 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 de alta precisão
Para carimbos de tempo de maior precisão, use o datetime2 tipo que suporta precisão de 100 nanossegundos:
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()
Obter valores de data e hora
Buscar datas e horários
Ao recuperar valores de data-hora do SQL Server, eles são automaticamente convertidos em objetos Pythondatetime:
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
Acessar componentes de data e hora
Objetos data-hora em Python fornecem atributos para acessar componentes individuais de data e hora:
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)
Fusos horários
Datas e horas com offset versus datas e horas sem offset
Objetos datetime em Python são ou cientes do deslocamento UTC (têm tzinfo) ou não cientes do deslocamento UTC (sem informações de fuso horário). O SQL Server possui ambos os tipos de colunas:
| Tipo de SQL Server | Expectativas | Fuso horário das lojas? |
|---|---|---|
| datetime, datetime2, smalldatetime | Offset-naïve | No |
| datetimeoffset | Consciente do offset | Sim |
Enviar um datetime com reconhecimento de fuso horário para uma coluna datetime2 funciona, mas as informações de fuso horário são descartadas silenciosamente. Enviar uma data-hora ingênua para uma datetimeoffset coluna atribui UTC (+00:00) como deslocamento. Seja explícito sobre qual tipo você envia:
O exemplo a seguir mostra como criar e usar datetimes ingênuos em relação ao deslocamento e datetimes cientes do deslocamento:
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()
Para converter entre os dois:
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)
tipo datetimeoffset
O datetimeoffset SQL Server armazena informações de fuso horário. O exemplo a seguir demonstra como inserir e recuperar datas com base no fuso horário:
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
Conversão entre fusos horários
Use os métodos de fuso horário do Python para converter valores de datetimeoffset entre diferentes representações de fuso horário:
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 em SQL
A cláusula do AT TIME ZONE SQL Server converte valores de datatimeoffset entre fusos horários dentro de uma consulta:
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}")
Aritmética de datas
Calcular diferenças entre datas
Calcule o número de dias entre duas datas subtraindo objetos de data-hora:
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")
Adicionar intervalos
Use timedelta para somar ou subtrair dias, meses ou outros intervalos de uma data:
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 em SQL
A função do DATEADD SQL Server realiza a aritmética de datas diretamente nas consultas:
# Use SQL Server date functions
cursor.execute("""
SELECT
OrderDate,
DATEADD(day, 30, OrderDate) AS DueDate,
DATEADD(month, 1, OrderDate) AS NextMonth
FROM Sales.SalesOrderHeader
""")
Valores de formato
Formato para exibição
Formate valores de data e hora para exibição usando strftime() com especificadores de formato:
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
Analisar a partir de cadeias de caracteres
Converta representações de string para objetos data-hora em Python usando 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()
Formato ISO 8601
O formato ISO 8601 é útil para APIs e serialização JSON. Uso isoformat() e fromisoformat() para conversão:
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")
Padrões comuns
Consulta por intervalo de datas
Consulte registros dentro de um intervalo de datas específico parametrizando as datas de início e término:
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})
Consultar os registros de hoje
Consulte os registros criados hoje convertendo a coluna datetime para o tipo data e comparando com a data de hoje:
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)
""")
Tratar datas NULL
Verifique valores None antes de processar as colunas de data-hora, já que datas NULAS aparecem como None em Python:
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")
Armazenar registros de data e hora de auditoria
Crie colunas de auditoria para acompanhar quando os registros são criados e modificados:
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
})
Cenários específicos
Datas anteriores a 1753
Uso datetime2 para datas históricas (o datetime tipo só suporta datas de 1753). O exemplo a seguir insere uma data histórica:
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()
Valores apenas de tempo
Armazene valores de horário do dia usando o objeto do 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()
Calcular dias úteis
Uma função auxiliar pode calcular intervalos de datas ignorando os fins de semana:
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)