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一、arrow库获取昨天时间
除了使用datetime模块，我们还可以使用一些第三方库来处理时间。其中一个很受欢迎的库是arrow，可以更便捷地处理日期和时间。它对Python内置模块提供的时间计算功能进行了增强，并提供了非常简单易用的API。下面是一个示例代码：
import arrow
# 获取当前时间
now = arrow.now()
# 计算昨天的时间
yesterday = now.shift(days=-1)
#shift: 时间偏移, 参数有days, months, hours, minutes, seconds
#2小时后，1分钟前，30秒前同时使用。
# now.shift(hours=2, minutes=-1, seconds=-30).format('YYYY:MM:DD HH:mm:ss')
# 输出昨天的时间
print("昨天的时间是: ", yesterday.strftime('%Y-%m-%d'))
以上代码中，我们需要先安装arrow库后，首先导入它，废话~~~。然后，我们使用arrow.now()函数获取当前时间，再使用now.shift(days=-1)函数计算昨天的时间，并输出结果。shift，还可以用days, months, hours, minutes, seconds参数，单独或联合使用，使用arrow库可以非常方便地完成时间处理，就是这么简单。
二、pandas库获取昨天时间
pandas是另一个广泛使用的第三方库，它提供了高效的数据处理功能。除了其主要的数据分析功能，pandas还可以很方便地处理时间。下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 获取当前时间
now = pd.Timestamp.now()
# 计算昨天的时间
yesterday = now - pd.Timedelta(days=1)
#Timedelta参数有days, hours, minutes, seconds, weeks
# 输出昨天的时间
print("昨天的时间是: ", yesterday.strftime('%Y-%m-%d'))
以上代码中，我们需要导入pandas库，又是废话~~~。使用pd.Timestamp.now()函数获取当前时间。然后，我们使用now - pd.Timedelta(days=1)函数计算昨天的时间，并输出结果。Timedelta还可以用days, hours, minutes, seconds, weeks等参数，单独或联合使用，是不是与上面shift参数类似。使用 pandas非常简洁和高效的对时间进行处理，就是这么简单。
