Working with timezones
一般来说，处理时区可能会很棘手。您的Streamlit应用程序用户不一定与运行应用程序的服务器处于同一时区。对于公共应用程序来说尤其如此，世界上任何地方（任何时区）的任何人都可以访问您的应用程序。因此，了解Streamlit如何处理时区至关重要，这样您就可以在显示datetime信息时避免意外行为。
How Streamlit handles timezones
Streamlit 总是在前端显示与后端相应的 datetime 实例相同信息的 datetime 信息。也就是说，日期或时间信息不会自动适应用户的时区。我们区分以下两种情况：
datetime instance without a timezone (naive)
当你提供一个datetime实例而不指定时区时，前端显示的datetime实例将不包含时区信息。例如（这也适用于其他小部件如st.dataframe）：
import streamlit as st
from datetime import datetime
st.write(datetime(2020, 1, 10, 10, 30))
# Outputs: 2020-01-10 10:30:00
上述应用程序的用户总是看到输出为2020-01-10 10:30:00。
datetime instance with a timezone
当你提供一个datetime实例并指定一个时区时，前端会在同一时区显示datetime实例。例如（这也适用于其他小部件如st.dataframe）：
import streamlit as st
from datetime import datetime
import pytz
st.write(datetime(2020, 1, 10, 10, 30, tzinfo=pytz.timezone("EST")))
# Outputs: 2020-01-10 10:30:00-05:00
上述应用程序的用户总是看到输出为2020-01-10 10:30:00-05:00。
在这两种情况下，日期和时间信息都不会在前端自动调整到用户的时区。用户看到的内容与后端相应的datetime实例完全相同。目前无法自动将日期或时间信息调整为查看应用程序的用户的时区。
注意
旧版本的st.dataframe存在时区问题。我们不计划为旧版数据框架推出额外的修复或增强功能。如果您需要稳定的时区支持，请考虑通过更改config setting，config.dataFrameSerialization = "arrow"来切换到箭头序列化。
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