---

背景介绍

在前后端开发中，日期时间的解析是关键环节。本项目旨在通过Python的datetime库解析用户输入的日期时间字符串，并将其存储为JSON格式，用于后续的处理或数据持久化。该方案需注意日期格式的准确性，确保解析结果与实际日期匹配，同时实现数据结构的灵活存储与读取。

---

思路分析

1. 解析逻辑
   输入字符串需拆分为日期和时间字段，使用datetime.datetime.strptime()函数将字符串解析为日期对象。例如：

   from datetime import datetime
   
   input_str = "2023-08-12 10:30"
   df = datetime.strptime(input_str, "%Y-%m-%d %H:%M")
   

   参数%Y-%m-%d %H:%M表示日期和时间的格式，确保字段的完整性和准确性。

2. 存储数据结构
   将解析后的对象存储为JSON格式，使用json.dumps()函数并保存到文件中。例如：

   import json
   
   result = [f{"date": "2023-08-12", "time": "10:30"}, f{"date": "2023-08-13", "time": "11:45"}]
   with open("output.json", "w") as f:
      json.dump(result, f)
   

3. 可运行性验证
   本代码可在本地环境中运行，无需依赖任何外部库，确保开发环境的独立性。

---

代码实现

from datetime import datetime
import json

def parse_date_time(input_str):
    # 解析日期时间字符串为日期对象
    df = datetime.strptime(input_str, "%Y-%m-%d %H:%M")

    # 构造JSON结果
    res = [{"date": df.strftime("%Y-%m-%d"), "time": df.strftime("%H:%M")}]

    # 存储为JSON格式
    with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(res, f)

    return res

# 示例输入
input_str = "2023-08-12 10:30"
parsed_result = parse_date_time(input_str)

# 输出结果
print(parsed_result)

---

总结

本项目通过Python的datetime库实现日期时间的解析与存储，展示了前后端开发的基础功能。代码清晰、可运行，解决了数据结构存储与读取的问题，适合作为学习Python基础功能的实践项目。

学习价值：
– 学习如何处理日期时间格式的解析与存储。
– 掌握文件读写与JSON数据处理的基础知识。
– 实现数据持久化与数据结构转换，提升开发效率。

---

独立运行说明：
1. 确保在Python环境中运行代码（如终端或IDE）。
2. 程序依赖datetime和json模块。

（注：此实现仅展示逻辑，实际运行需依赖Python环境）