pyodbc读取Access时间数据的技巧与解决方法

大家好，今天本人给大家带来文章《pyodbc读取Access时间数据的注意事项与解决方法》，文中内容主要涉及到，如果你对文章方面的知识点感兴趣，那就请各位朋友继续看下去吧~希望能真正帮到你们，谢谢！

理解 MS Access 的时间数据类型

在使用 pyodbc 连接 Microsoft Access 数据库并查询时间（TIME）类型字段时，开发者可能会发现返回的数据格式并非预期的 HH:MM:SS 字符串，而是 datetime.datetime 对象，且日期部分固定为 1899-12-30。这并非 pyodbc 的错误，而是 Access 数据库内部处理时间类型数据的方式所致。

Access 数据库并没有一个独立的 TIME 数据类型。所有日期和时间信息都存储在 DateTime 类型中。当用户在 Access 中创建一个只包含时间信息的字段（例如在设计视图中选择“日期/时间”类型，并设置格式为“时间”），Access 实际上是在内部将其存储为一个完整的 DateTime 值，其中日期部分被默认设置为 1899年12月30日。这个日期是 Access 用于表示“零日期”或仅时间值的基准日期。

因此，当 pyodbc 查询这类字段时，它忠实地返回了数据库中存储的完整 datetime.datetime 对象，包括了那个默认的基准日期。

示例场景与数据表现

假设我们有一个名为 Insersion 的表，其中包含一个 time_inserted 字段，其 DDL 定义如下：

CREATE TABLE Insersion (
    insersionID COUNTER PRIMARY KEY, 
    date_inserted DATE, 
    time_inserted TIME, 
    floaterID INT, 
    wholeID INT, 
    FOREIGN KEY (floaterID) REFERENCES [Float] (floaterID), 
    FOREIGN KEY (wholeID) REFERENCES [whole] (wholeID), 
    conversionType VARCHAR(30)
)

当使用 pyodbc 执行以下查询时：

SELECT [F].float, [I].time_inserted
FROM [Float] AS F, Insersion AS I
WHERE F.floaterID = I.floaterID;

Python 代码迭代结果会显示：

# 预期：12:14:29
# 实际：datetime.datetime(1899, 12, 30, 12, 14, 29)

# 预期：12:16:39
# 实际：datetime.datetime(1899, 12, 30, 12, 16, 39)

可以看到，time_inserted 字段被解析为 datetime.datetime 对象，其日期部分始终是 1899-12-30。

提取所需时间信息

既然我们知道 pyodbc 返回的是一个标准的 datetime.datetime 对象，我们可以利用 Python datetime 模块提供的功能来提取所需的时间部分。最常用的方法有两种：使用 strftime() 方法进行格式化，或直接访问 hour, minute, second 等属性。

1. 使用 strftime() 进行格式化

strftime() 方法允许我们将 datetime 对象格式化为任意字符串形式。对于时间，常用的格式代码有：

• %H: 24小时制的小时（00-23）
• %M: 分钟（00-59）
• %S: 秒（00-59）

import pyodbc
import datetime

# 假设 conn 是已建立的 pyodbc 数据库连接
# conn = pyodbc.connect('DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=your_database.accdb;')

cursor = conn.cursor()
query = """
SELECT [F].float, [I].time_inserted
FROM [Float] AS F, Insersion AS I
WHERE F.floaterID = I.floaterID;
"""
cursor.execute(query)

print("--- 使用 strftime() 格式化时间 ---")
for row in cursor.fetchall():
    # row[1] 对应 time_inserted 字段
    time_obj = row[1] 
    if isinstance(time_obj, datetime.datetime):
        formatted_time = time_obj.strftime('%H:%M:%S')
        print(f"原始对象: {time_obj}, 格式化时间: {formatted_time}")
    else:
        print(f"非 datetime 对象: {time_obj}")

cursor.close()
# conn.close()

2. 直接访问属性

如果只需要小时、分钟、秒的数值，可以直接访问 datetime 对象的 hour, minute, second 属性。

import pyodbc
import datetime

# 假设 conn 是已建立的 pyodbc 数据库连接

cursor = conn.cursor()
query = """
SELECT [F].float, [I].time_inserted
FROM [Float] AS F, Insersion AS I
WHERE F.floaterID = I.floaterID;
"""
cursor.execute(query)

print("\n--- 直接访问时间属性 ---")
for row in cursor.fetchall():
    time_obj = row[1]
    if isinstance(time_obj, datetime.datetime):
        hour = time_obj.hour
        minute = time_obj.minute
        second = time_obj.second
        # 可以用 f-string 格式化输出，确保两位数显示
        print(f"原始对象: {time_obj}, 小时: {hour:02}, 分钟: {minute:02}, 秒: {second:02}")
        print(f"组合时间: {hour:02}:{minute:02}:{second:02}")
    else:
        print(f"非 datetime 对象: {time_obj}")

cursor.close()
# conn.close()

注意事项

• 理解数据库底层机制： 这种 1899-12-30 日期前缀的行为是 Access 数据库的固有特性，并非 pyodbc 的问题。理解这一点有助于避免混淆和错误归因。
• 一致性处理： 在处理从 Access 获取的时间数据时，始终预期并处理 datetime.datetime 对象，然后根据需求提取时间部分。这能确保代码的健壮性。
• 性能考量： 对于大量数据，strftime() 方法通常效率较高，因为它直接将对象格式化为字符串。直接访问属性再手动拼接字符串也有效，但可能在极端情况下有细微性能差异。
• 其他数据库： 这种行为仅限于 Access。其他数据库系统（如 SQL Server, MySQL, PostgreSQL）通常有独立的 TIME 类型，pyodbc 或其他 ORM 会将其映射为 Python 的 datetime.time 对象，而不是 datetime.datetime。

总结

当使用 pyodbc 从 Microsoft Access 数据库中读取 TIME 类型字段时，返回 datetime.datetime 对象并带有 1899年12月30日 的默认日期是符合预期的行为。这是因为 Access 内部将所有日期和时间信息统一存储为 DateTime 类型。开发者可以通过 datetime 对象的 strftime() 方法或直接访问其时间属性（hour, minute, second）来精确地提取所需的时间信息，从而正确处理和利用这些数据。理解这一底层机制对于在 Python 中有效操作 Access 数据库至关重要。

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