起步
在django框架中，用的是 pytz 库处理时区问题，所以我也尝试用这个库来处理。但发现了一个奇怪的问题：
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import datetime
import pytz
dt= datetime.datetime(`2019,6,20,` `12, tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai'))
-filtered="filtered"`>
print`(dt) # 2019-06-20 12:00:00+08:06
为什么多出了 6 分钟来？
原因
这是因为 pytz 里保存是本地时间。
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fmt = '%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z%z'
dt = datetime.datetime(`2019,6,20,` `12, tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai'))`
print`(dt.strftime(fmt)) # 2019-06-20 12:00:00 LMT+0806`
LMT 即 Local Mean Time 本地时间，也就是说 'Asia/Shanghai' 这个地区比utc多了8小时零6分钟，并不是北京时间。
解决
所以 pytz 提供了 normalize() 方法来纠正这个问题，但传入的得是不带时区的日期对象:
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cn_zone = pytz.timezone(`'Asia/Shanghai'`)
dt = cn_zone.localize(dt = datetime.datetime(`2019,6,20,` `12))`
print`(dt) # 2019-06-20 12:00:00+08:00`
print`(dt.strftime(fmt)) # 2019-06-20 12:00:00 CST+0800`
id`="或者">或者</h1>`
dt= datetime.datetime(`2019,6,20,` `12)
-filtered="filtered"`>
print`(dt.astimezone(cn_zone)) # 2019-06-20 12:00:00 CST+0800
这里推荐的还是用 astimezone 的方式，django 也是采用这种处理方式。
时区转换
以从北京时间转纽约时间为例，已知结果它们之间应该相差12小时。
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dt = datetime.datetime(`2019,6,20,` `12)`
`print(dt.astimezone(tz=`cn_zone)) # 2019-06-20 12:00:00+08:00
print`(dt.astimezone(tz=cn_zone).astimezone(ny_zone)) # 2019-06-20 12:00:00-04:56
额外
另一个解决时区问题就是使用标准库的 dateutil 工具。官方内置，值得信赖。它支持在创建日期对象的时候进行设置，更为方便：
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cn = tz.gettz(`'Asia/Shanghai'`)
aware_dt= datetime.datetime(`2019,6,20,` `12, tzinfo=cn)
-filtered="filtered"`>
print`(aware_dt ) # 2019-06-20 12:00:00+08:00
id`="时区转换从北京时间转到纽约时间">时区转换(从北京时间转到纽约时间)</h1>`
ny= tz.gettz(`'America/New_York')
-filtered="filtered">`
print`(aware_dt.astimezone(tz=ny)) # 2019-06-20 00:00:00-04:00
我更喜欢这种方式。