有日期时间±无穷大吗？答案

【问题标题】：Is there a datetime ± infinity?有日期时间±无穷大吗？
【发布时间】：2014-04-16 20:32:40
【问题描述】：

对于浮点数，我们有像 -inf（和 +inf）这样的特殊对象，它们可以保证比较小于（和大于）其他数字。

我需要类似的日期时间，有这样的东西吗？ In-db 排序必须与 django 查询集过滤器一起正常工作，理想情况下它应该与 db 无关（但至少它必须与 mysql 和 sqlite 一起工作）和时区无关。

目前我正在使用 null/None，但它会创建非常混乱的查询，因为 None 正在完成 -inf 和 +inf 的工作，我必须明确在查询中考虑所有这些情况。

【问题讨论】：

日期通常存储为平台的整数（秒分辨率）或整数+整数结构（以提供亚秒分辨率），这意味着你有一个上限和下限，但不是特殊的“inf”，“ NaN”等，实际上是用浮点标准编码的。

【解决方案1】：

试试这个：

>>> import datetime
>>> datetime.datetime.max
datetime.datetime(9999, 12, 31, 23, 59, 59, 999999)

对于datetime、date 和time，您可以获得min/max。

【讨论】：

【解决方案2】：

这些保证是最小和最大的datetime值，但datetime.datetime.min == datetime.datetime.min仍然是True；其他一切都更大。 datatime.datetime.max 值则相反。

datetime.date 和 datetime.time 也有 min 和 max 值。

【讨论】：

这些与 db 无关？
@wim：这些是 datetime 对象；如果您现在将 datetime 对象传递给您的 Django 查询，那么这些没有什么不同。它们只是您可以创建的最小和最大的datetime 对象。
这些值仍有可能超出基础数据库的范围（因此将它们作为常量进行比较可能会失败），或者数据库可以表示（并且可能包含）超出此范围的日期时间范围。考虑这种情况可能会很好。
@lanzz：确实；比较也适用于 1000 年之前的日期；至少在我的 5.6 设置中。好像那里的文档已经过时了。

【解决方案3】：

如果有人在 Pandas 数据框中使用日期：

>>> import pandas as pd
>>> pd.Timestamp.min
Timestamp('1677-09-21 00:12:43.145225')
>>> pd.Timestamp.max
Timestamp('2262-04-11 23:47:16.854775807')

【讨论】：