转载:https://www.cnblogs.com/FYZHANG/p/11629075.html 一次就运行成功了,感谢博主分享 #!/usr/bin/env python3 # -*- # @FileName :Test.py # @Software PyCharm import os import pandas as pd # filename为文件路径,file_num为拆分后的文件行数 # 根据是否有表头执行不同程序,默认有表头的 def Data_split(filename,fi

Python 2.7 csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)的一个坑:csvfile被csv.reader生成的iterator,在遍历每二次时,内容为空 iterator An object representing a stream of data. Repeated calls to the iterator’s __next__() method (or passing it to the built-in function n

Pandas 即Python Data Analysis Library,是为了解决数据分析而创建的第三方工具,它不仅提供了丰富的数据模型,而且支持多种文件格式处理,包括CSV.HDF5.HTML 等,能够提供高效的大型数据处理. 另外,csv模块也同样可以进行csv文件读写. import pandas import csv pandas模块-读取CSV文件 import pandas data = pandas.read_csv(csv_path) # 查看前两行 print(data.he

Python之路[第十九篇]:爬虫   网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.另外一些不常使用的名字还有蚂蚁.自动索引.模拟程序或者蠕虫. Requests Python标准库中提供了:urllib.urllib2.httplib等模块以供Http请求,但是,它的 API 太渣了.它是为另一个时代.另一个互联网所创建的.它需要巨量的工作,甚至包括各种方法覆盖,来完成最简单的任务. impor

Python之路[第十八篇]:Web框架们   Python的WEB框架 Bottle Bottle是一个快速.简洁.轻量级的基于WSIG的微型Web框架,此框架只由一个 .py 文件,除了Python的标准库外,其不依赖任何其他模块. 1 2 3 4 pip install bottle easy_install bottle apt-get install python-bottle wget http://bottlepy.org/bottle.py Bottle框架大致可以分为以下部分:

Python之路[第十六篇]:Django[基础篇]   Python的WEB框架有Django.Tornado.Flask 等多种,Django相较与其他WEB框架其优势为:大而全,框架本身集成了ORM.模型绑定.模板引擎.缓存.Session等诸多功能. 基本配置 一.创建django程序 终端命令:django-admin startproject sitename IDE创建Django程序时,本质上都是自动执行上述命令 其他常用命令: python manage.py runserve

Python之路[第十五篇]:Web框架   Web框架本质 众所周知,对于所有的Web应用,本质上其实就是一个socket服务端,用户的浏览器其实就是一个socket客户端. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8    import socket    def handle_request(client):     buf = client.rec

Python之路[第二十篇]:待更新中.....

Python之路[第十四篇]:AngularJS --暂无内容-待更新

Python之路[第十二篇]:JavaScrpt -暂无内容-待更新

Python之路[第十篇]:HTML -暂无等待更新

1. python 有专门的csv包,直接导入即可. import csv: 2. 直接使用普通文件的open方法 csv_reader=open("e:/python/csv_data/log.csv" , 'r') data=[] for line in csv_reader: data.append(list(line.strip().split('|'))) for line in data: print(line) 3. 使用csv.reader & writer,返

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #CSV文件一次写入多行 import csv #csv文件,是一种常用的文本格式,用以存储表格数据,很多程序在处理数据时会遇到csv格式文件 files=open('test.csv','wb') writer=csv.writer(files) writer.writerow(['id','url','key'])#写入一行 data=[(1,'http://www.baidu.com','百度'),(

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #CSV文件的写入(基本结构) import csv #csv文件,是一种常用的文本格式,用以存储表格数据,很多程序在处理数据时会遇到csv格式文件 #csv文件的写入 files=open('test.csv','wb') myWriter=csv.writer(files)#写入csv文件的初始化 myWriter.writerow(['name','age'])#按行写入 myWriter.write

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #CSV文件的写入(按行写入) import csv #csv文件,是一种常用的文本格式,用以存储表格数据,很多程序在处理数据时会遇到csv格式文件 #csv文件的写入(按行写入) def getSortedValues(row): sortedValues=[]#初始化为空list keys=row.keys() keys.sort() for key in keys: sortedValues.appe

概述 Python在处理CSV文件时,如果writerow的对象是<type 'unicode'>字符串时,写入到CSV文件时将会出现一个字符占一个单元格的情况: 但是将字符串转换为列表类型时,进行writerow写入即可实现,writerow一个列表只占一个单元格: 代码: #encoding=utf-8 #不打开浏览器进行操作 import sys,csv,codecs import time from lxml import etree reload(sys) sys.setdefaul

一.线程池 很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块, 之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy 作为可以使用线程池的方式, 在python3.2(2012年)之后加入了concurrent.futures模块(python3.1.5也有,但是python3.1.5发布时间晚于python3.2一年多),这个模块是python3中自带的模块,但是python2.7以上版本也可以安装使用. 下面分别介绍下各

使用python下载超大文件, 直接全部下载, 文件过大, 可能会造成内存不足, 这时候要使用requests 的 stream模式, 主要代码如下 iter_content:一块一块的遍历要下载的内容iter_lines:一行一行的遍历要下载的内容 def download_file(url, file_pname, chunk_size=1024*4): """ url: file url file_pname: file save path chunk_size: ch

Python中关于csv的简单操作 CSV操作简单,直接import csv即可, 主要使用reader和pandas 1 reader的简单使用 csv.reader("1.csv","r"encoding="utf-8")as file_handle: result=csv.reader(file_handle) # del result[0] for index,row in enumerate result: if index==0: c

python中操作csv文件 读取csv improt csv f = csv.reader(open("文件路径","r")) for i in f: print(i) 结果会以列表形式输出 写入csv文件 import csv data = [ ('xxx','xxxx','xxxx'), ('xxx','xxxx','xxxx'), ('xxx','xxxx','xxxx') ] f = open('文件路径', 'w') # 创建文件操作对象 writer

前言 这一章分为两个部分,处理 CSV 格式的数据和处理 JSON 格式个数据. 处理 CSV 理解 csv csv 的每一行代表了电子表格中的每一行,每个逗号分开两个单元格csv 的内容全部为文本,因此具有简单的优势. csv 模块的应用 csv 模块为 python 自带模块, import csv 即可导入. csv 文件的导入 分两个步骤: 打开这个文件,得到一个 File 对象:exampleFIle = open('example.csv') 使用 csv 的方法 reader(),