将各种人类可读的时间格式解析为Python中的时间对象(datetime.time)？

Question

我有一个字符串列表，这些字符串可能是时间对象。注意:不是日期时间对象或时间戳对象。这些时代没有提到时代或日期。例如：

time_strings = ['6:00PM', '7:00pm', '8:00am', '17:00:00', '4PM']

是否有一个好的解析实用程序可以将这些转换为datetime.time对象，而不是datetime.datetime对象(默认情况下，datetime.datetime对象输入当前日期)？

标准的'datetime.datetime.strptime()既要求时间为已知格式，又生成一个datetime.datetime.object，例如：

from datetime import datetime
datetime.strptime('6:00', '%H:%M')

收益率: datetime.datetime(1900，1，1，6，0)

我尝试了以下几点：

from dateutil.parser import parse
parse(time_strings[0])

收益率: datetime.datetime(2017，8，24，18，0)

import pandas as pd
pd.to_datetime(time_strings[0])

收益率:时间戳(‘2017-08-24:00:00“)

from pytimeparse import parse as tparse
tparse(time_strings[0])

失败(返回空值)

import parsedatetime
cal = parsedatetime.Calendar()
cal.parse(time_strings[0])

产量：(time.struct_time(tm_year=2017，tm_mon=8，tm_mday=24，tm_hour=18，tm_min=0，tm_sec=0，tm_wday=3，tm_yday=236，tm_isdst=1)，2)

就我的目的而言，如果没有在数据中推断日期，这是至关重要的。

是否有更好的python实用程序(python 3)将各种人类可读的时间表达式转换为datetime.time对象？

Answer 1

我找到的最佳解决方案是从熊猫核心图书馆找到的：

from pandas.core.tools.datetimes import to_time
to_time(time_strings[0])

收益率: datetime.time(18，0)

这是所需的输出。然而，它不识别时间格式，如(下午4点，凌晨3点等)。欢迎更好的解决方案。