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MSAccess时间处理：pyodbc使用教程

2025-07-31 13:00:26 0浏览收藏

本篇文章向大家介绍《处理MS Access时间数据：pyodbc使用指南》，主要包括，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

使用pyodbc处理MS Access数据库中的时间数据类型：理解与提取

当使用pyodbc连接MS Access数据库并查询时间（TIME）字段时，返回的结果通常是包含日期部分的datetime.datetime对象，而非纯粹的HH:MM:SS格式。这是因为Access内部没有独立的TIME类型，而是将其存储为DateTime类型，并以1899年12月30日作为基准日期。用户可以通过Python的datetime对象方法或格式化来提取所需的HH:MM:SS时间部分。

Access时间字段的内部机制

Microsoft Access数据库中，并没有一个专门的“时间（TIME）”数据类型。所有与日期和时间相关的数据都统一存储为“日期/时间（DateTime）”类型。当用户在Access中定义一个看似只存储时间（例如TIME类型或只输入时间值）的字段时，Access会在内部为其分配一个默认的日期部分，这个默认日期就是1899年12月30日。因此，当pyodbc从Access数据库中读取这类字段时，它会忠实地返回一个完整的Python datetime.datetime对象，其中包含了Access内部使用的这个基准日期。

例如，如果Access中存储的时间是12:14:29，pyodbc会将其解析为datetime.datetime(1899, 12, 30, 12, 14, 29)。这种行为是符合预期的，因为pyodbc只是将数据库的原始数据类型映射到Python中对应的类型。

查询与结果示例

假设我们有以下MS Access数据库表结构和查询语句：

Insersion 表的DDL:

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))

SQL 查询语句:

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

当使用pyodbc执行上述查询时，Python代码如下：

import pyodbc
import datetime

# 假设 conn 已经是一个有效的 pyodbc 连接对象
# 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)

for row in cursor.fetchall():
     print(f"原始数据行: {row}")
     # 假设 time_inserted 是结果的第二个元素
     time_data = row[1] 
     print(f"time_inserted 字段类型: {type(time_data)}")
     print(f"time_inserted 字段值: {time_data}")

运行上述代码，time_data的输出将是类似datetime.datetime(1899, 12, 30, 12, 14, 29)这样的格式。

解决方案：提取所需时间部分

由于pyodbc返回的是标准的Python datetime.datetime对象，我们可以利用其内置的方法来轻松提取出纯粹的时间部分，或者将其格式化为所需的字符串。

1. 使用 .time() 方法

datetime.datetime对象有一个.time()方法，可以返回一个只包含时间信息的datetime.time对象。

import pyodbc
import datetime

# ... (pyodbc 连接和查询代码同上) ...

cursor.execute(query)
for row in cursor.fetchall():
     time_datetime_obj = row[1] # 获取 datetime.datetime 对象

     # 提取纯粹的时间对象
     time_obj = time_datetime_obj.time()
     print(f"提取后的时间对象: {time_obj} (类型: {type(time_obj)})")

     # 格式化为 HH:MM:SS 字符串
     formatted_time = time_obj.strftime("%H:%M:%S")
     print(f"格式化后的时间字符串: {formatted_time}")
     print("-" * 30)

输出示例:

原始数据行: (1.0, datetime.datetime(1899, 12, 30, 12, 14, 29))
time_inserted 字段类型: <class 'datetime.datetime'>
time_inserted 字段值: 1899-12-30 12:14:29
提取后的时间对象: 12:14:29 (类型: <class 'datetime.time'>)
格式化后的时间字符串: 12:14:29
------------------------------
原始数据行: (2.0, datetime.datetime(1899, 12, 30, 12, 16, 39))
time_inserted 字段类型: <class 'datetime.datetime'>
time_inserted 字段值: 1899-12-30 12:16:39
提取后的时间对象: 12:16:39 (类型: <class 'datetime.time'>)
格式化后的时间字符串: 12:16:39
------------------------------

2. 直接使用 strftime() 格式化

如果你只需要一个格式化的时间字符串，可以直接对datetime.datetime对象使用strftime()方法，并指定只提取时间部分的格式。

import pyodbc
import datetime

# ... (pyodbc 连接和查询代码同上) ...

cursor.execute(query)
for row in cursor.fetchall():
     time_datetime_obj = row[1] # 获取 datetime.datetime 对象

     # 直接格式化为 HH:MM:SS 字符串
     formatted_time = time_datetime_obj.strftime("%H:%M:%S")
     print(f"直接格式化后的时间字符串: {formatted_time}")
     print("-" * 30)

注意事项

Access的日期/时间存储机制：始终记住Access中没有纯粹的TIME类型。即使你在Access中只输入时间，它也会带上1899-12-30这个日期。
Python datetime对象的灵活性：datetime.datetime对象提供了丰富的属性和方法（如year, month, day, hour, minute, second, time(), strftime()等），可以根据需要灵活地处理日期和时间信息。
避免硬编码日期：在处理从Access获取的时间数据时，不应假设或依赖1899年12月30日这个日期，因为这只是Access内部的实现细节。正确的做法是使用datetime对象的方法来提取或格式化所需的时间部分。
性能考虑：对于大量数据，提取和格式化操作通常不会成为性能瓶颈，但如果对性能有极致要求，可以考虑在SQL查询层面就进行格式化（如果数据库支持，但Access的SQL功能相对有限，通常不如Python处理灵活）。

总结

当使用pyodbc从MS Access数据库中查询“时间”字段时，返回datetime.datetime对象并带有1899年12月30日这个基准日期是正常且预期的行为。这反映了Access内部统一使用DateTime类型存储所有日期和时间信息的机制。开发者只需在Python代码中利用datetime对象的.time()方法或strftime("%H:%M:%S")格式化功能，即可轻松提取并使用所需的HH:MM:SS时间部分，而无需关注其内部的基准日期。理解这一机制有助于更有效地处理Access数据库中的时间数据。

好了，本文到此结束，带大家了解了《MSAccess时间处理：pyodbc使用教程》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多文章知识！