
本文介绍如何基于 iso 格式日期字符串数组,高效统计总天数、周末天数(周六/周日)及跨月次数(以每月1号为标识),提供三种渐进式 javascript 实现方案,兼顾可读性与简洁性。
在处理时间序列数据(如日志记录、用户活跃日、事件调度等)时,常需从日期列表中快速提取基础统计维度:总天数、周末天数(Saturday/Sunday)、以及涉及的月份数。注意:此处“月份数”并非指日期覆盖多少个自然月(如 2023-01-30 至 2023-03-05 跨3个月),而是指列表中有多少个日期是当月的第一天(即 date.getDate() === 1),这在统计“新月启动事件”或“月初操作频次”等场景中非常实用。
以下是三种推荐实现方式,按可读性到简洁性递进:
✅ 方案一:清晰易懂的 forEach 遍历(推荐初学者)
const dateList = [
"2023-01-31T23:00:00.000Z",
"2023-02-01T23:00:00.000Z",
"2023-02-02T23:00:00.000Z",
"2023-02-03T23:00:00.000Z"
];
let dayCount = 0;
let weekendCount = 0;
let monthCount = 0;
dateList.forEach(dateStr => {
const date = new Date(dateStr);
dayCount++;
// 周末判断:getDay() 返回 0(周日) 或 6(周六)
if (date.getDay() === 0 || date.getDay() === 6) {
weekendCount++;
}
// 月初判断:日期为当月第1天
if (date.getDate() === 1) {
monthCount++;
}
});
console.log({
day: dayCount,
weekend: weekendCount,
month: monthCount
});
// 输出示例:{ day: 4, weekend: 1, month: 1 }✅ 方案二:函数式风格 —— 使用 filter(推荐中高级开发者)
更符合函数式编程习惯,逻辑分离清晰,便于单元测试与复用:
const dateList = [/* 同上 */];
const dayCount = dateList.length;
const weekendCount = dateList.filter(str => {
const d = new Date(str);
return d.getDay() === 0 || d.getDay() === 6;
}).length;
const monthCount = dateList.filter(str => new Date(str).getDate() === 1).length;
console.log({ day: dayCount, weekend: weekendCount, month: monthCount });✅ 方案三:极简一行式(慎用于生产环境)
利用取模技巧简化周末判断(getDay() % 6 === 0 等价于 0 或 6),代码紧凑但可读性下降,仅建议在性能敏感且团队熟悉该写法时使用:
const dateList = [/* 同上 */];
const dayCount = dateList.length;
const weekendCount = dateList.filter(s => new Date(s).getDay() % 6 === 0).length;
const monthCount = dateList.filter(s => new Date(s).getDate() === 1).length;
console.log({ day: dayCount, weekend: weekendCount, month: monthCount });⚠️ 注意事项
- 时区安全:输入为 UTC 时间戳(含 Z),new Date() 在浏览器中会自动转为本地时区解析。若需严格按 UTC 计算(如服务端 Node.js),建议使用 Date.UTC() 或专用库(如 date-fns / dayjs)避免歧义。
- 无效日期防护:实际项目中应添加 isNaN(date.getTime()) 校验,防止非法字符串导致 NaN 日期干扰统计。
- “月份”语义澄清:本方案统计的是「列表中作为每月1号出现的日期数量」,而非时间跨度涵盖的月份数。如需后者(例如计算日期范围横跨几个月),应改用 new Date().getFullYear() 与 getMonth() 组合去重统计。
通过以上任一方案,你都能将原始日期数组转化为结构化统计对象 { day, weekend, month },为后续数据分析或可视化提供坚实基础。










