Создайте простой синтаксический анализатор, способный анализировать различные форматы даты с помощью PyParse.

Простой подход заключается в том, чтобы указать дату. Грубый пример выглядит примерно так, но вам нужно будет приспособиться к вашей текущей грамматике, если это необходимо:

from pyparsing import CaselessKeyword, quotedString, removeQuotes
from dateutil.parser import parse as parse_date

dp = (
    CaselessKeyword('from') + quotedString.setParseAction(removeQuotes)('from') +
    CaselessKeyword('to') + quotedString.setParseAction(removeQuotes)('to')
)

res = dp.parseString('from "jan 20" to "apr 5"')
from_date = parse_date(res['from'])
to_date = parse_date(res['to'])
# from_date, to_date == (datetime.datetime(2015, 1, 20, 0, 0), datetime.datetime(2015, 4, 5, 0, 0))

Я предлагаю использовать что-то вроде sqlparse, которое уже обрабатывает все странные крайние случаи за вас. Это может быть лучшим вариантом в долгосрочной перспективе, если вам приходится иметь дело с более сложными случаями.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Почему бы просто не проанализировать блоки даты как строки? Вот так:

из pyparsing import CaselessKeyword, Word, Combine, Optional, alphas, nums

class QueryParser(object):

    def parser(self, stmnt):

        keywords = ["select", "from", "to", "show", "commits", "where",
                    "groupby", "order by", "and", "or"]

        [select, _from, _to, show, commits, where, groupby, orderby, _and, _or]\
            = [CaselessKeyword(word) for word in keywords]

        user = Word(alphas + "." + alphas)
        user2 = Combine(user + "'s")

        startdate = Word(alphas + nums + "/")
        enddate = Word(alphas + nums + "/")

        bnf = (
            (show | select) + (user | user2).setResultsName("user") +
            (commits).setResultsName("stats") +
            Optional(
                _from + startdate.setResultsName("start") +
                _to + enddate.setResultsName("end"))
            )

        a = bnf.parseString(stmnt)
        return a

Это дает мне что-то вроде:

In [3]: q.parser("show fizi commits from 1/1/2010 to 11/2/2006")
Out[3]: (['show', 'fizi', 'commits', 'from', '1/1/2010', 'to', '11/2/2006'], {'start': [('1/1/2010', 4)], 'end': [('11/2/2006', 6)], 'stats': [('commits', 2)], 'user': [('fizi', 1)]})

Затем вы можете использовать такие библиотеки, как delorean или стрелка, которые пытаются разумно обрабатывать часть даты - или просто использовать обычный старый dateutil.

Вы можете сделать синтаксический анализатор pyparsing очень мягким в том, что он соответствует, а затем сделать действие синтаксического анализа более строгой проверкой значений. Это особенно легко сделать, если ваши строки даты состоят из символов, отличных от пробелов.

Например, предположим, что мы хотели проанализировать название месяца, но по какой-то причине не хотим, чтобы наше выражение анализатора просто делало `oneOf('Январь, Февраль, Март ... и т. д.'). Мы могли бы добавить заполнитель, который будет просто анализировать группу символов Word до следующего недопустимого символа (пробела или знака препинания).

monthName = Word(alphas.upper(), alphas.lower())

Итак, здесь наш месяц начинается с заглавной буквы, за которой следует 0 или более строчных букв. Очевидно, что это будет соответствовать многим именам, отличным от месяца, поэтому мы добавим действие синтаксического анализа для дополнительной проверки:

def validate_month(tokens):
    import calendar
    monthname = tokens[0]
    print "check if %s is a valid month name" % monthname
    if monthname not in calendar.month_name:
        raise ParseException(monthname + " is not a valid month abbreviation")

monthName.setParseAction(validate_month)

Если мы сделаем эти два утверждения:

print monthName.parseString("January")
print monthName.parseString("Foo")

мы получили

check if January is a valid month name
['January']
check if Foo is a valid month name
Traceback (most recent call last):
  File "dd.py", line 15, in <module>
    print monthName.parseString("Foo")
  File "c:\python27\lib\site-packages\pyparsing.py", line 1125, in parseString
    raise exc
pyparsing.ParseException: Foo is not a valid month abbreviation (at char 0), (line:1, col:1)

(После того, как вы закончите тестирование, вы можете удалить оператор печати из середины действия синтаксического анализа — я просто включил его, чтобы показать, что он вызывается в процессе синтаксического анализа.)

Если вы можете обойтись без формата даты с разделителями-пробелами, вы можете написать свой синтаксический анализатор как:

date = Word(nums,nums+'/-')

и тогда вы могли бы принять 1/1/2001, 29-10-1929 и так далее. Опять же, вы также будете сопоставлять такие строки, как 32237--/234//234/7, очевидно, недопустимую дату, поэтому вы можете написать действие проверки правильности синтаксического анализа, чтобы проверить действительность строки. В действии синтаксического анализа вы можете реализовать собственную логику проверки или обратиться к внешней библиотеке. (Вам придется с осторожностью относиться к таким датам, как «4/3/2013», если вы терпимо относитесь к разным локали, поскольку существует множество вариантов выбора «сначала месяц» и «сначала дата», и эта строка может легко означать 3 апреля или 4 марта.) Вы также можете сделать так, чтобы действие синтаксического анализа выполняло фактическое преобразование за вас, так что при обработке проанализированных токенов строка будет фактической датой и временем Python.