本文介绍如何使用 python 快速计算从当月1号至今日（含或不含当日）之间已发生的交易日（工作日）数量，支持 numpy 高效方案与纯 python 实现，并说明关键细节与注意事项。

在金融、财务或任务调度等场景中，常需统计“本月已过多少个工作日”（即周一至周五，排除周末及法定节假日），而非自然日数。例如，2025年2月12日（星期一）时，2月1日至12日期间实际有7个完整交易日（2月1日–2日、5日–9日），若包含12日当天则为8个。

✅ 推荐方案：使用 numpy.busday_count

numpy.busday_count 是专为工作日计算设计的高效函数，底层自动跳过周六（5）、周日（6），且支持自定义节假日列表（通过 weekmask 和 holidays 参数）：

from datetime import datetime
import numpy as np

today = datetime.today().date()
first_day = today.replace(day=1)  # 获取当月1号

# 注意：busday_count(start, end) 计算 [start, end) 区间内工作日数（左闭右开）
# 即包含 start 日，不包含 end 日 → 若想包含 today，需将 end 设为 today + 1 天
num_business_days_excl_today = np.busday_count(first_day, today)  # 输出：7
num_business_days_incl_today = np.busday_count(first_day, today + timedelta(days=1))  # 输出：8

⚠️ 关键注意：np.busday_count(start, end) 默认采用左闭右开区间 [start, end)，因此 busday_count(

2025-02-01, 2025-02-12) 统计的是 2月1日（含）至 2月12日（不含）之间的交易日，即截至2月11日。如需包含2月12日当天，请传入 today + timedelta(days=1) 作为结束日期。

? 纯 Python 方案（无需 NumPy）

若项目环境受限无法安装 NumPy，可使用标准库遍历并判断 weekday：

from datetime import datetime, timedelta

today = datetime.today().date()
first_day = today.replace(day=1)
delta_days = (today - first_day).days  # 总天数差（0 ~ delta_days-1）

# weekday() 返回 0=周一, 6=周日；< 5 表示周一至周五
num_business_days = sum(
    (first_day + timedelta(days=n)).weekday() < 5
    for n in range(delta_days + 1)  # +1 以包含 today 本身
)

此方案默认包含当日（range(delta_days + 1)），结果为 8；若要排除当日，改为 range(delta_days) 即可。

? 补充说明

• 节假日处理：上述两种方法均默认仅排除周末，不识别法定节假日。如需排除春节、国庆等，推荐使用 pandas.bdate_range 或扩展 numpy.busday_count 的 holidays 参数（需提供 np.array 格式的日期序列）。
• 时区与本地化：所有示例基于系统本地日期，若涉及跨时区业务，建议统一转换为 date 对象前先标准化时区（如用 datetime.now(timezone.utc).date()）。
• 性能提示：对单次计算，两者差异可忽略；但在高频循环（如批量处理数千日期）中，numpy.busday_count 向量化优势显著。

掌握这两种方法，你即可灵活、准确地实现“本月交易日计数”，为报表生成、KPI统计或自动化调度提供可靠的时间逻辑支撑。