太长了,我决定还是拆开三篇写.   (一)段落篇(paragraph)(本篇) (二)表格篇(table) (三)样式篇(style) 选你所需即可.下面开始正文. 最近公司的项目,需要在页面上显示word文件的内容.我找了几个前端写法,都没用明白(因为我前端太渣),用起来简单的要么收费,要么加了水印.那怎么办捏? 唉,还是按毛主席说的,自己动手,丰衣足食吧! 感谢徒弟给打下的基础,我不用挨个碰壁,直接就选择了python-docx这个库.当然,它也只能解析docx文件,解析不了doc文件.安装

首先安装docx模块,通过pip install docx或者在docx官方链接上下载安装都可以 下面来看下如何解析docx文档:文档格式如下 有3个部分组成 1 正文:text文档 2 一个表格. 3一个插入的文件对象.4 一个图片 这4个部分是我们在docx文档中最常见的几种格式.解析代码如下 import docx def docx_try():     doc=docx.Document(r'E:\py_prj\test.docx')     for p in doc.paragraph

为了弥补pcap文件的缺陷,让抓包文件可以容纳更多的信息,pcapng格式应运而生.关于它的介绍详见<PCAP Next Generation Dump File Format> 当前的wireshark/tshark抓取的包默认都被保存为pcapng格式. 形而上的论述就不多谈了,直接给出一个pcapng数据包文件的例子: 然后我强烈建议,对着<PCAP Next Generation Dump File Format>来把一个实际抓取的pcapng文件里面的每一个字节都对应清除

0x1.前言 ​ 在现场取证遇到分析流量包的情况会比较少,虽然流量类设备原理是把数据都抓出来进行解析,很大一定程度上已经把人可以做的事情交给了机器自动完成. ​ 可用于PCAP包分析的软件比如科来,Wireshark都是很好用的分析软件,找Pcap解析的编程类代码时发现已经有很多大佬写过Python脚本辅助解析Pcap,也有提取将Pcap信息以界面形式展示出来框架. ​ 本文对利用Python里的Scapy库提取协议五元组信息进行学习性总结,没有用于实战,因为实践过程中发现PCAP读包解包查包速

横向对比分析Python解析XML的四种方式 在最初学习PYTHON的时候,只知道有DOM和SAX两种解析方法,但是其效率都不够理想,由于需要处理的文件数量太大,这两种方式耗时太高无法接受. 在网络搜索后发现,目前应用比较广泛,且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法,于是拿这个算法来实测对比,ElementTree也包括两种实现,一个是普通ElementTree(ET),一个是ElementTree.iterparse(ET_iter). 本文将对DOM.SAX.ET.

python实现XML解析的三种方法 三种方法:一是xml.dom.*模块,它是W3C DOM API的实现,若需要处理DOM API则该模块很适合:二是xml.sax.*模块,它是SAX API的实现,这个模块牺牲了便捷性来换取速度和内存占用,SAX是一个基于事件的API,这就意味着它可以“在空中”处理庞大数量的的文档,不用完全加载进内存:三是xml.etree.ElementTree模块(简称 ET),它提供了轻量级的Python式的API,相对于DOM来说ET 快了很多,而且有很多令人愉悦

python处理xml的三种常见机制 dom(随机访问机制) sax(Simple APIs for XML,事件驱动机制) etree python处理xml的三种包 标准库中的xml Fredrik Lundh 的 ElementTree Stefan Behnel 的 lxml 对以上三种包的介绍和对比 摘录自:http://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/pylxml/web/index.html With the continued growth of b

前段时间因为一个业务的需求需要解析一个HDF格式的文件.在这之前也不知道到底什么是HDF文件.百度百科的解释如下: HDF是用于存储和分发科学数据的一种自我描述.多对象文件格式.HDF是由美国国家超级计算应用中心NCSA(全称:National Center for Supercomputing Application)创建的,为了满足各种领域研究需求而研制的一种能高效存储和分发科学数据的新型数据格式.HDF可以表示出科学数据存储和分布的许多必要条件. 使用Python解析当然会用到第三方的包,

在进行神经网络训练的时候,自己标注的数据集往往会有数据量不够大以及代表性不强等问题,因此我们会采用开源数据集作为训练,开源数据集往往具有特定的格式,如果我们想将开源数据集为我们所用的话,就需要对其格式进行解析,然后转成自己需要的格式,数据转换的过程其实并没有太多的技术性的东西,主要涉及的就是文件的读写操作以及一点点逻辑,之前都会首选Matlab做这样的工作,但是开始接触python之后,尝试着用python进行,发现也十分简洁,下面介绍的就是使用python解析VOC2007的xml文件,然后将

PYTHON首先要安装scapy模块 PY3的安装scapy-python3,使用PIP安装就好了,注意,PY3无法使用pyinstaller打包文件,PY2正常 PY2的安装scapy,比较麻烦 from scapy.all import * pcaps = rdpcap("file.pcap") pcaps便是解析后的类似结构体的东西了 <pre name="code" class="python">packet=pcaps[0]

python操作docx文档 关于python操作docx格式文档,我用到了两个python包,一个便是python-docx包,另一个便是python-docx-template;,同时我也用到了很出名的一个工具"pandoc,下面我会对他们各自进行介绍. 首先便是python-docx包,这是一个很强大的包,可以用来创建docx文档,包含段落.分页符.表格.图片.标题.样式等几乎所有的word文档中能常用的功能都包含了,这个包的主要功能便是用来创建文档,相对来说用来修改功能不是很强大,关于文

1.JSON JSON是JavaScript Object Notation的缩写,中文译为JavaScript对象表示法.用来作为数据交换的文本格式,作用类似于XML,而2001年Douglas Crockford提出的目的就是为了取代XML,它不是一种编程语言,仅用来描述数据结构. 它只是一个字符串,它只是一个有规则的字符串,或者说带有特定数据结构的字符串.(重点)然后它的表达(表现)形式是键值对的. JSON基于两种结构:"名称/值”对  的集合(A collection of name/

一.模块简介 在实际开发中我们不可能不用到系统的标准模块,或第三方模块. 如果想实现与时间有关的功能,就需要调用系统的time模块.如果想实现与文件和文件夹有关的操作,就需要要用到os模块. 每一个 Python 脚本文件都可以被当成是一个模块.模块以磁盘文件的形式存在.当一个模块变得过大,并且驱动了太多功能的话,就应该考虑拆一些代码出来另外建一个模块.模块里的代码可以是一段直接执行的脚本,也可以是一堆类似库函数的代码,从而可以被别的模块导 入(import)调用.模块可以包含直接运行的代码块.

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

1.导入模块 任何Python程序都可以作为模块导入,只要Python解释器能找到我们定义的模块所在位置即可,一般来讲,在一个模块被导入时,Python解释器会按照下面的步骤进行搜索: 在当前所在目录下搜索这个模块 在环境变量 PYTHONPATH 中指定的路径列表中依次搜索 在Python安装路径中去搜索 根据Python的搜索路径的方式,想让Python解释器找到自定义的模块可以使用下面的三种方式(不包含模块在当前目录的方式): 1.1 将模块放置在默认的目录 Python解释器会在默认目录

认识 引用模块 重要函数 案例 排序 缩进参数 压缩 参考 认识 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于JavaScript(Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999)的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等).这些特性使JSON成为理想的数据交换语

摘要:由于近期打算修改Python解释器以实现pyc文件的加密/解密,出于保密的要求,解密之后的数据只能放在内存中,不能写入到文件中.但是后续的解析pyc文件的代码又只能接受FILE*作为入参,所以就提出了一种把通过FILE*来访问内存的需求,下文是针对这个需求的几个方面的尝试及其结论. 以下尝试的前提是:Win7 + VS2010. 在vc中,FILE其实就是_iobuf,定义如下: struct _iobuf { char *_ptr; //文件输入的下一个位置 int _cnt; //当前

在python中解析xml文件的模块用法,以及对模块封装的方法.原文转自:http://www.jbxue.com/article/16586.html 有如下的xml文件:<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <root> <childs> <child name='first' >1</child> <child value="2"&g

在工作中很多时候都要用到xml,使用这个时候难免会设计到解析他,然后就研究了一下python解析xml问题,看了很多东西,python有很多解析xml的包,但是也折腾我好一段时间,最后选择了这个方法.大家可以参考一下.下面这个是原xml文件,需要解析出来.不过我弄得还不够完整哈,可以一起讨论. <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <collection shelf="New Arrivals&qu

Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要介绍通过 Python 简单解析构建

在开发中,网络请求和json解析使用的频率是一样高的,因为网络请求返回来的一般都是json(当然还有xml),这里讨论的是json,网络请求的工具类前面我的博客已经写过了,这里给出网址:http://blog.csdn.net/u014727709/article/details/53389840 直接复制就可使用. 解析json的方法有很多,我最开始接触的时候使用的是原生解析,第二种就是Gson解析,还有阿里巴巴的FastJson,JackJson等,这里看一下如何进行json解析,这里使用的