pip install prettytable 每次添加一行 from prettytable import PrettyTable # 默认表头:Field 1.Field 2... # 添加表头 table = PrettyTable(["URL", "参数", "值"]) # add_row 添加一行数据 table.add_row(["http://aaa.com", "raskv", "…

1.openpyxl基本操作 python程序从excel文件中读数据基本遵循以下步骤: 1.import openpyxl 2.调用openpyxl模块下的load_workbook('你的文件名.xlsx')函数打开excel文件,得到一个工作簿(workbook)对象wb 3.通过wb.active或wb的方法函数get_sheet_by_name('你想要访问的表单名称')得到表单对象ws 4.通过索引获取单元格:ws['B2']     通过表单的方法函数cell()获取单元格:ws.…

技术背景 在前面一篇博客中我们介绍过关于python的表格数据处理方案,这其中的工作重点就是对表格类型的数据进行梳理.计算和展示,本文重点介绍展示这个方面的工作.首先我们看一个案例,定义一个数组形式的表格数据: [dechin@dechin-manjaro table]$ ipython Python 3.8.5 (default, Sep 4 2020, 07:30:14) Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more informatio…

使用Python在终端打印表格 import prettytable table = PrettyTable(['Title1', 'Title2', 'Title3']) table.add_row([1, 2, 3]) table.add_row([4, 5, 6]) print(table)</code> 效果…

一.背景 如果一个字典长度很大,直接print输出则比较难看,我们需要美化输出,可以借鉴json import json beautiful_format = json.dumps(your_dict, indent=4, ensure_ascii=False) print(beautiful_format) 输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False…

简介 PrettyTable 是python中的一个第三方库,可用来生成美观的ASCII格式的表格,十分实用. 安装 pip install prettytable 示例 从已有文件创建 CSV from prettytable import from_csv fp = open("mytable.csv", "r") pt = from_csv(fp) fp.close() HTML from prettytable import from_html pts =…

python模块——PrettyTable 一. 简介 Python通过prettytable模块将输出内容如表格方式整齐输出,可用来生成美观的ASCII格式的表格,十分实用. python本身并不内置,需要独立安装该第三方库. 二.使用 简单使用 import prettytable as pt ## 按行添加数据 tb = pt.PrettyTable() tb.field_names = ["名字","投票人数","类型","产地…

最近用python实现了真值表,经过有点儿曲折,刚开始没考虑优先级,直到前天才发现这个问题(离散数学没学好啊),用栈改了一下.话说python就是强,把列表类型当栈用,直接调用列表的pop()和append()非常方便,废话少说上代码(命令行版). 首先是导入外部库和定义函数 #导入正则表达式re库,用来从字符串中提取信息 import re #prettytable库帮我们打印出漂亮的表格 from prettytable import PrettyTable #过滤掉( def filter…

测试开发 来源:https://www.jianshu.com/p/ea6f7fb69501 Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. 链接 selenium - web UI自动化测试. 链接 --推荐 mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览.链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 链接 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架…

------------恢复内容开始------------ 1.基本概念 在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的, 一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便. 另一方面,如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话,你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整. Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包. 在NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的 Pa…