利用python将excel数据解析成json格式 转成json方便项目中用post请求推送数据自定义数据,也方便测试: import xlrdimport jsonimport requests def openWorkbook(): # 读取excel表的数据 workbook = xlrd.open_workbook(r'D:\data.xlsx') # 选取需要读取数据的那一页 sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 获得行数和列数 rows = she

python 解析Excel 公司背景:好吧LZ太懒了.略... 原由起因:公司老板发话要导出公司数据库中符合条件的数据,源数据有400万,符合条件的大概有70万左右吧. 最终目的:符合条件的数据并生成Excel 翠花,上代码: 由于LZ python的底子并不是很好只会写一些简单的脚本,全当是记录学习里程了.此次采用的是openpyxl,因为查到它支持Excel2010 # coding=utf-8 from openpyxl.workbook import Workbook from ope

最近由于工作上的需求 需要使用Python解析excel文件并存入sqlite 就此做个总结 功能:1.数据库设计 建立数据库2.Python解析excel文件3.Python读取文件名并解析4.将解析的数据存储入库 一 建立数据库 根据需求建立数据库,建立了两个表,并保证了可以将数据存储到已有的数据库中,代码如下: import sqlite3 def createDataBase(): cn = sqlite3.connect('check.db') cn.execute('''CREATE

python实现excel转json的例子(改进版) 由于数值策划给出数值是excel表格,但前台flash程序用的又是json格式.服务器也用了json格式,而json又是utf-8编码的,用C++实现,太痛苦. 鉴于此,尝试用python实现看看.没想到,python实现确实很简单,一个多小时搞定(有搜索事半功倍啊). 今天我又对它做了一点改进.主要1.是支持float和多表格:2.在excel中用"tablelist"描述要转的表和目标json的文件名称(如图). 修改后的代码:

采集数据的时候经常碰到一些JSON数据的Key值不是字符串,这些数据在JavaScript的上下文中是可以解析的,但在Python中,没有该部分数据的上下文,无法采用json.loads(JSON)的形式导入.在网上搜集来一些方法以便日后使用. 方法一: def parse_js(expr): """ 解析非标准JSON的Javascript字符串,等同于json.loads(JSON str) :param expr:非标准JSON的Javascript字符串 :retur

现在的API接口多为xml或json,json解析更简洁相对xml来说 以豆瓣的API接口为例,解析返回的json数据: https://api.douban.com/v2/book/1220562 { "", "alt":"http:\/\/book.douban.com\/book\/1220562", "rating":{"max":10, "average":"7.0&

三种类生成JSON数据方法 JSON(原生): 第一种 JSONStringer和JSONObject区别在于添加对象时是按顺序添加的比如说 JSONStringer 添加 a:1 b:2 c:3那么生成的也是{a:1,b:2,c:3},而JSONObject不保证有可能为{c:3,a:1,b:2} package com.fmy.bit.test; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Li

Json解析: 1.json第三方解析包:json-lib.gson.jackson.fastjson等2.Google-gson只兼容jdk1.5版本以上:JSON-lib分别支持1.4和1.53.性能:Gson > Json-lib 包:gson-2.3.jar 特征: fromJson():Json-解析->对象(反序列化)  toJson() :对象-生成->Json(序列化) 示例: import com.google.gson.Gson; public class TestG

xml与json是常用的文件交换格式,常用来表示网页的html则是xml的变种.解析xml和json在web开发中有着重要应用. DOM解析XML 文件对象模型(Document Object Model,简称DOM),是W3C组织推荐的处理可扩展置标语言的标准编程接口. DOM 的解析器在解析一个 XML 文档时,一次性读取整个文档,把文档中所有元素保存在内存中的一个树结构里,然后可以使用DOM API访问或修改xml. xml示例: <!-- movies.xml --> <coll

使用Jackson的三种方式 数据绑定模式:使用最方便 流模式:性能最佳 树模式:最灵活 以最常用的数据绑定模式为例 Json数据如下 { "name" : { "first" : "Joe", "last" : "Sixpack" }, "gender" : "MALE", "verified" : false, "userImage&

import xlrd, base64excel_obj = xlrd.open_workbook(file_contents=base64.decodestring(filename)).#打开要解析的excelsheets = excel_obj.sheets() #读取sheet表内容 for sh in sheets: for row in range(1, sh.nrows): row_n = row + 1 name = sh.cell(row, 0).value #第一列的数据 s

Python是一种解释型的.动态数据类型的.面向对象的高级程序设计语言.拥有丰富的处理数据和文本类库,并且得益于它是一种解释型的语言,在程序修改和功能扩展上,可以很容易做到大规模的调整.综合考虑Python的动态.轻量化特性,使用Python来处理Excel自动生成CSV文档的操作. 程序的运行需要依赖两个Python的类库,Pandas和Xlrd.Pandas是Python的一个数据分析类库.Xlrd则是帮助开发人员从Microsoft的Excel操作数据的好帮手. 至于为什么要把Excel变

xml.etree.ElementTree模块为xml文件的提取和建立提供了简单有效的API.下文中使用ET来代表xml.etree.ElementTree模块. XML是一种内在的分层的数据形式,展示这种数据最自然的方式就是树形结构.ET有两种类来实现这个目标——Elementree将整个XML文件构造成一棵树,Element代表书树一个节点.与整个文件的交互(从文件读或者写)一般在Elementtree层次完成,与一个简单的XML element以及它的sub-element交互一般在Ele

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import gdal import xlrd import shapefile # open the excel file excel_file = xlrd.open_workbook("../geodata/highest-mountains-europe.xlsx") # get the first sheet sh = excel_file.sheet_by_index(0) w =

包:gson-2.3.jarJson文本解析为Java对象:Java对象生成为Json文本 import com.google.gson.Gson; public class TestGson { class Person { private String name; private int[] power; private Horse hs1; private Horse[] hs2; public Horse getHs1() { return hs1; } public void setH

有一个存着学生成绩的文件:stuscore.txt,里面存的是json串,json串读起来特别不直观,需要你写代码把它都写到excel中,并计算出总分和平均分,json格式如下: { ":["小花",99,100,98.5], ":["小王",90,30.5,95], ":["小明",67.5,49.6,88] } 代码实现如下: import xlwt,json res = open('stuscore.txt',

解析表格是常用的技术.但是有些表各里面有图片怎么办?我想获得表格里面的图片,值得注意的是,图片没有位置信息,所以最好给图片进行编号,编号代表位置. 下面附上提取表格里面图片的代码.只要输出表格地址,和图片存放目录就行 import os,shutil import zipfile # 判断是否是文件和判断文件是否存在 def isfile_exist(file_path): if not os.path.isfile(file_path): print("It's not a file or n

创建JSON 引用org.json包,推荐通过maven引用 1.直接构建 JSONObject obj = new JSONObject(); obj.put("sex", "male"); obj.put("age", 22); obj.put("is_student", true); obj.put("hobbies", new String[] {"hiking", "

一般来说,当我们从一个网页上拿下来数据,就是一个字符串,比如: url_data = urllib2.urlopen(url).readline() 当我们这样得到页面数据,url_data是全部页面显示一个json字符串,那么我们如何将这个字符串转变为字典格式: time = json.loads(url_data)["weatherinfo"]["time"] 通过json模块的函数loads()可以将原来的字符串编码为字典,这样我们想去查找一个字段的key值就

特征:1.包多2.JSONObject.fromObject import net.sf.json.JSONObject; public class JsonLib { public static void main(String[] args) { Bean2Json(); Json2Bean(); } static private void Bean2Json() { People p = new People(); p.setName("金公"); p.setPower(1000

在此站点下载jsoncpp(https://sourceforge.net/projects/jsoncpp/这个站点的版本较旧) 在电脑上安装Python,运行amalgamate.py,生成的dist目录中包含了我们需要的源文件和头文件 以下是使用jsoncpp解析与生成json的示例代码, 其中json_text.txt的内容为(关于此json数据的来源可参考此站点) { "face": [ { "attribute": { "age":2