因为上次帮我们产品处理过一个文件,他想生成能excel处理操作的.但是上次由于时间非常紧张,所以并没有处理好. 正好无聊就来好好研究一下 ,找算法要了几个 csv文件.来好好玩一玩. 全篇使用了python自带的csv的库 import csvcsv.reader(csvfile[, dialect='excel'][, fmtparam])csv.writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)以及两个我没有尝试的字典读写方法,有兴趣的可以参照官方文档…
导出CSV格式文件,用Excel打开乱码的解决办法 1.治标不治本的办法 将导出CSV数据文件用记事本打开,然后另存为"ANSI"编码格式,再用Excel打开,乱码解决. 但是,这个办法对于软件开发来说,就是不具有友好性,治标不治本 2.利用兼容微软,指定BOM的办法 ServletOutputStream out = response.getOutputStream(); out.write(new byte[]{(byte)0xEF,(byte)0xBB,(byte)0xBF});…
csv(Comma-Separated Values, 逗号分割值)是存储表格数据的常用文件格式. 它每一行都用一个换行符分隔,列与列之间用逗号分隔. 本地文件 Python的csv库可以非常简单地修改csv文件,甚至从零开始创建一个csv文件. 比如: import csv csvFile = open("../files/test.csv",'w+') try: writer = csv.writer(csvFile) writer.writerow(('number','numb…
主要是体现代码的规范性 from urllib import request import re class Spider(): url = 'https://www.panda.tv/cate/lol' root_pattern = '<div class="video-info">([\s\S]*?)</div>' name_pattern = '</i>([\s\S]*?)</span>' number_pattern = '<…
原文 第三方库 requests是基于urllib编写的.比urllib库强大,非常适合爬虫的编写. 安装: pip install requests 简单的爬百度首页的例子: response.text 和 response.content的区别: response.text是解过码的字符串.比较容易出现乱码 response.content 未解码的二进制格式(bytes). 适用于文本,图片和音乐.如果是文本,可以使用 response.content.decode('utf-8') 解码…
转自 http://blog.csdn.net/zcmssd/article/details/6086649 是由于输出的CSV文件中没有BOM. 什么是BOM? 在UCS 编码中有一个叫做”ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE”的字符,它的编码是FEFF.而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中.UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输字符”ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE”.这样如果接收者收到FEFF,就表明这个字节流是Big-Endia…
什么是BOM? 在UCS 编码中有一个叫做”ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE”的字符,它的编码是FEFF.而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中.UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输字符”ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE”.这样如果接收者收到FEFF,就表明这个字节流是Big-Endian的:如果收到FFFE,就表明这个字节流是Little- Endian的.因此字符”ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE”又被称作BO…
1.整数 2.浮点数 3.复数 4.数值运算操作符 5.数值运算函数 5.天天向上的力量:实例…
1:urllib urllib.request这两个库是python自带的库,不需要重新安装,在python中输入如下代码: import urllibimport urllib.requestresponse=urllib.request.urlopen("http://www.baidu.com")print(response)1234返回结果为HTTPResponse的对象: <http.client.HTTPResponse object at 0x000001929C7…
K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.谁和我隔得近,我就跟谁是一类,有点中国古语说的近墨者黑近朱者赤意思.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类…