Lunar Python:终极中国传统历法处理工具
Lunar Python是一个功能强大的Python库,专门用于处理中国传统历法系统。这个库提供了完整的公历、农历、佛历和道历转换功能,让开发者能够轻松处理复杂的中国传统日期计算需求。无论是开发日历应用还是进行文化相关的数据分析,Lunar Python都能提供专业级的支持。
快速上手体验
安装Lunar Python非常简单,只需要一个pip命令即可完成:
pip install lunar-python
安装完成后,你可以立即开始使用这个强大的工具。通过几行简单的代码,就能实现公历与农历之间的转换:
from lunar_python import Solar, Lunar
# 从公历日期获取农历信息
solar = Solar.fromYmd(2023, 1, 22)
lunar = solar.getLunar()
print(lunar.toFullString())
核心功能特色
完整的多历法系统支持
Lunar Python支持四种主要的历法系统:公历、农历、佛历和道历。每种历法都有独立的处理模块,确保计算的准确性。农历计算模块位于lunar_python/Lunar.py,包含了完整的农历日期转换逻辑。
丰富的传统文化元素
这个库不仅仅是一个简单的日期转换工具,它还包含了丰富的中国传统文化元素:
- 二十四节气精确计算
- 干支纪年系统
- 生肖属相判断
- 八字五行分析
- 传统节日识别
实用的日期操作功能
Lunar Python提供了强大的日期操作能力,包括日期加减、工作日计算、节假日管理等。这些功能对于开发企业应用、日程管理系统等场景非常有用。
实际应用场景
智能日历应用开发
使用Lunar Python可以轻松开发支持中国传统节日的日历应用。库中的HolidayUtil.py模块专门处理节假日信息,支持法定节假日和调休安排。
文化数据分析项目
对于需要分析中国市场数据的项目,Lunar Python可以帮助你将公历日期转换为农历日期,从而更好地理解季节性趋势和文化影响因素。
个性化提醒服务
无论是按照公历还是农历过生日的用户,都能通过这个库得到准确的提醒服务。库中的EightChar.py模块提供了完整的八字计算功能。
技术优势亮点
无第三方依赖设计
Lunar Python完全使用纯Python编写,没有任何外部依赖。这意味着你可以在任何Python环境中使用它,无需担心兼容性问题。
高性能计算引擎
尽管功能丰富,但Lunar Python在性能方面表现出色。通过精心优化的算法,即使处理大量日期数据也能保持高效运行。
完整的测试覆盖
项目包含了test/目录下的全面测试用例,确保每个功能的稳定性和准确性。
高级功能探索
八字命理分析
对于需要深度文化分析的应用,Lunar Python提供了完整的八字计算功能。你可以在lunar_python/eightchar/目录下找到相关的实现模块。
节气物候系统
库中的JieQi.py模块专门处理二十四节气和物候信息,为农业、气象等领域的应用提供专业支持。
开始使用指南
要开始使用Lunar Python,首先克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/lu/lunar-python
然后参考项目中的demo.py文件,里面包含了丰富的使用示例。从简单的日期转换到复杂的八字计算,都能找到对应的代码参考。
Lunar Python以其全面的功能和优秀的性能,成为了处理中国传统历法的最佳Python工具。无论你是开发商业应用还是进行学术研究,这个库都能为你提供专业级的支持。立即开始使用Lunar Python,让你的应用更好地服务中国用户!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00