datetime.now() 默认返回无时区信息的“天真时间”，不自动适配系统本地时区；需显式传入 tz=zoneinfo.ZoneInfo("Asia/Shanghai") 获取本地感知时间，naive datetime 调用 astimezone() 会报错。
datetime.now() 为什么总拿不到本地时区？
因为 datetime.now() 默认返回“天真时间”（naive datetime），不带时区信息，哪怕你系统设了上海时区，它也只按 UTC+0 算——不是它错了，是它根本没看你的系统时区。
真正要本地时间，得显式传入 tz 参数：
from datetime import datetime
import zoneinfo # Python 3.9+
dt = datetime.now(tz=zoneinfo.ZoneInfo("Asia/Shanghai"))常见错误现象：datetime.now().astimezone() 看似能转，但前提是原对象必须是“感知时间”（aware），否则直接报 ValueError: astimezone() cannot be applied to a naive datetime。
- Python pytz，但别用
pytz.timezone("Asia/Shanghai").localize(...)去包装now()，容易错位；推荐用pytz.timezone("Asia/Shanghai").now() -
time.time()和datetime.fromtimestamp(time.time())会读系统时区，但结果仍是 naive 对象，别误以为它“自动带时区” - Django 或 Flask 项目里，如果设置了
TIME_ZONE = "Asia/Shanghai"，不代表datetime.now()就自动生效——框架只管自己的 ORM 字段和模板渲染逻辑
strptime 解析字符串失败的三个高频原因
不是格式写错了才报 ValueError: time data ... does not match format，更多时候是隐藏细节没对上。
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典型场景：从日志、API 返回或 CSV 里读到类似 "2024-03-15 14:22:08.123" 的字符串，用 %Y-%m-%d %H:%M:%S 死活解析不了。
安全 Python 代码沙箱：在隔离的沙箱中执行任意 Python 代码，预装 requests、NumPy、pandas 库。返回 stdout、stderr。
- 微秒部分要显式写
%f，且它匹配的是 6 位数字；"123"是毫秒，得先补零成"000123"或改用正则截断 - 中文星期/月份名（如“三月”“星期五”）无法被默认 locale 解析，必须提前调
locale.setlocale(locale.LC_TIME, "zh_CN.UTF-8")，且该设置进程级生效，多线程下不安全 - 年份用
%y（两位）时，"01会被解释为 1901 而非 2001；datetime.strptime("01", "%y")永远不会是你以为的“今年或明年”
timedelta 相减结果负数却看不出？
timedelta 对象本身支持负值，但打印出来像 -1 day, 23:59:59.999999，这不是 bug，是它的标准表示法：内部只存 days、seconds、microseconds 三个字段，且 seconds 永远在 [0, 86399] 区间内，负数全折进 days。
所以 (d1 - d2).total_seconds() 才是唯一靠谱的数值化方式；直接看 td.days 或 td.seconds 容易误判。
- 比如两个时间差 -1 秒，
td显示为-1 day, 23:59:59，但td.total_seconds() == -1.0 - 做时间窗口判断时，别写
if td.days ，而应统一用 <code>if td.total_seconds() -
timedelta不支持乘除标量以外的运算，td * 1.5会报错，得先转成秒再算：timedelta(seconds=td.total_seconds() * 1.5)
time.sleep() 在循环里越睡越不准？
不是 sleep() 本身不准，而是每次循环体执行有耗时，sleep(1) 只保证“至少停 1 秒”，实际间隔 = 执行耗时 + 1 秒。跑久了就明显漂移。
需要严格等间隔（比如每秒查一次 API），就得用“锚点时间”校准：
import time
anchor = time.time()
for i in range(10):
# do work
now = time.time()
sleep_time = max(0, anchor + (i+1)*1 - now)
time.sleep(sleep_time)更稳妥的做法是用 asyncio.sleep() 配合事件循环，或者引入 schedule / APScheduler 这类带补偿机制的调度库。
- Windows 下
time.sleep(0.001)实际最小粒度约 15ms，Linux 一般 1–10ms，别指望毫秒级精度 - 信号中断（如 Ctrl+C）会让
sleep()提前退出并抛InterruptedError，生产环境必须捕获 - 在 Jupyter 或某些 IDE 的调试器里，
sleep()可能被暂停或跳过，测定时别依赖 notebook 单元格运行时间
事情说清了就结束。时区、解析、差值、休眠——这四块最常被当成“基础操作”跳过深究，结果卡住时反而最难定位。
