背景 Python中,想要打开已经存在的excel的xls文件,然后在最后新的一行的数据. 折腾过程 1.找到了参考资料: writing to existing workbook using xlwt 其实是没有直接实现: 打开已有的excel文件,然后在文件最后写入,添加新数据 的函数的. 只不过,可以利用: Working with Excel Files in Python 中的库,组合实现. 2. writing to existing workbook using xlwt 给出了示…

  转自http://www.crifan.com/export_data_to_excel_file_in_python/ 在Python中,如何将数据,导出为Excel,即把数据写入到新生成的excel文件. 1.网上看到: Working with Excel Files in Python 其中包括,Python中,如何读取excel文件,如何写入数据到excel文件等等相关的库. 看起来应该是这方面的资料中,总结的最好的了. 2.此处暂时只需要写入数据到Excel,所以就去参考: xl…

1.了解Protobuf Protocol Buffer是Google的语言中立的,平台中立的,可扩展机制的,用于序列化结构化数据 - 对比XML,但更小,更快,更简单.您可以定义数据的结构化,然后可以使用特殊生成的源代码轻松地在各种数据流中使用各种语言编写和读取结构化数据. 简单的来说,ProtoBuf和json.xml一样是一种结构化的数据格式,用于数据通信的传输及数据的存储.但ProtoBuf相比json和xml来说具有以下的优点: 性能好,效率高:是一种二进制的数据格式,比xml小3-5…

对于类的序列化:将类的成员变量名和数据作为一对键值对存储在物理内存中,例如 class A(object): def __init__(self): self.a = o self.b = 1 self.c = 1 self.d = 10 self.e = 10 写入到物理内存上的形式如下{A:[{a:0},{b:1},{c:1},{d:10},{e:10}]} 反序列化就是将上述过程用程序解析成代码 class A(object): def __init__(self): self.a= []…

方法一:urllib2 参考:http://www.cnblogs.com/chenzehe/archive/2010/08/30/1812995.html post: #!/usr/bin/python #coding=utf-8 import urllib import urllib2 def post(url, data): req = urllib2.Request(url) data = urllib.urlencode(data) #enable cookie opener = ur…

背景 在读取大约200W左右的数据的时候采用游标形式进行数据遍历时,超过10分钟就报错 timeout 原因 pymongo游标会在10分钟之后被关闭 解决方案 db.find({}, no_cursor_timeout=True) 官方文档说明 returned cursor is closed by the server after 10 minutes of inactivity. If set to True, the returned cursor will never time ou…

简单表单和模板: import os.path import tornado.httpserver import tornado.ioloop import tornado.options import tornado.web from tornado.options import define, options define("port", default=8000, help="run on the given port", type=int) class In…

列表统计 chars = ["a", "b", "a", "c", "a", "d"] 使用count获取单个字符出现次数 chars.count("a") 使用Counter的most_commom获取 出现次数最多的前几位 from collections import Counter print(Counter(chars).most_common(2) 字典键…

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&…

一.什么是序列化 在我们存储数据或者网络传输数据的时候,需要对我们的对象进行处理,把对象处理成方便存储和传输的数据格式.这个过程叫序列化,不同的序列化结果也不同,但目的是一样的,都是为了存储和传输 在Python中三种序列化的方案: pickle,可以将我们Python中任意数据类型转化为bytes并写入到文件中.同样也可以把文件中写好的bytes转换回到我们Python的数据-这个过程被称为反序列化. shelve简单另类的一种序列化方案.有点类似于Redis,可以作为一种小型的数据库来使用.…