Python-Holidays库中英国银行假日的正确使用方法
2025-07-10 00:47:09作者:滕妙奇
在Python生态系统中,python-holidays库是一个强大的节假日处理工具,它能够帮助开发者轻松处理不同国家和地区的节假日信息。近期有用户反馈在使用过程中发现英国的某些银行假日(如夏季银行假日和复活节星期一)未被正确识别。本文将深入分析这一问题,并提供专业解决方案。
问题本质分析
英国作为由四个构成国组成的联合王国,其节假日体系具有显著的区域特性。许多节假日并非在全英国范围内统一执行,而是根据不同地区(英格兰、苏格兰、威尔士和北爱尔兰)有所差异。这正是用户遇到"缺失节假日"现象的根本原因。
技术解决方案
要正确获取特定地区的英国节假日,必须使用subdiv参数明确指定地区代码。以下是标准使用方法:
import holidays
# 获取英格兰地区的节假日
england_holidays = holidays.GB(subdiv="ENG")
# 获取苏格兰地区的节假日
scotland_holidays = holidays.GB(subdiv="SCT")
# 获取威尔士地区的节假日
wales_holidays = holidays.GB(subdiv="WLS")
# 获取北爱尔兰地区的节假日
northern_ireland_holidays = holidays.GB(subdiv="NIR")
地区差异详解
英国各地区的银行假日存在以下主要差异:
-
夏季银行假日:
- 英格兰、威尔士和北爱尔兰:8月最后一个星期一
- 苏格兰:8月第一个星期一
-
圣帕特里克节:
- 仅北爱尔兰作为银行假日
-
胜利日:
- 仅苏格兰作为银行假日
最佳实践建议
- 在DAG或其他自动化流程中使用时,务必明确指定地区参数
- 对于跨地区应用,应考虑建立地区映射表,动态加载对应地区的节假日
- 重要日期前应进行节假日数据的验证测试
- 注意节假日数据每年可能会有调整,建议定期更新库版本
总结
python-holidays库对英国节假日的支持是完整且准确的,关键在于正确使用地区细分参数。理解英国节假日体系的地区差异性,并合理配置subdiv参数,就能准确获取包括夏季银行假日和复活节星期一在内的所有地区性节假日。这为开发基于英国节假日的应用程序提供了可靠的基础。
对于需要更高精度的应用场景,建议结合英国政府公布的官方节假日公告进行二次验证,以确保万无一失。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
275
97
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1