什么是ID3 MP3是音频文件最流行的格式,它的全称是 MPEG layer III.但是这种格式不支持对于音频内容的描述信息,包括歌曲名称.演唱者.专辑等等. 因此在1996年,Eric Kemp在Studio 3项目中提出了ID3的解决方案.ID3全称是Identity of MP3,其解决方案是在音频文件末尾附加一串数据,包含关于歌曲的名称.歌手.图片的信息.为了方便检测,数据的长度固定为128bytes.这个版本的解决方案称为 ID3v1. Michael Mutschler 在 199

转http://blog.csdn.net/hellofeiya/article/details/8464356, android自带的音乐播放器中,在获取音乐文件信息的时候是通过扫描得到相关信息的.扫描时使用扫描器MediaScanner完成. Android系统提供了MediaScanner.MediaProvider.MediaStore等接口,并且提供了一套数据库表格,通过Content Provider的方式提供给用户.当手机开机或者有SD卡插拔等事件发生时,系统将会自动扫描SD卡和手

python读取Excel表格文件,例如获取这个文件的数据 python读取Excel表格文件,需要如下步骤: 1.安装Excel读取数据的库-----xlrd 直接pip install xlrd安装xlrd库 #引入Excel库的xlrd import xlrd 2.获取Excel文件的位置并且读取进来 #导入需要读取Excel表格的路径 data = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\NHT\Desktop\Data\\test1.xlsx') table = d

最近在弄一个项目分析的时候,看到有一个后缀为”.sqlite”的数据文件,由于以前没怎么接触过,就想着怎么用python来打开并进行数据分析与处理,于是稍微研究了一下. SQLite是一款非常流行的关系型数据库,由于它非常轻盈,因此被大量应用程序采用. 像csv文件一样,SQLite可以将数据存储于单个数据文件,以便方便的分享给其他人员.许多编程语言都支持SQLite数据的处理,python语言也不例外. sqlite3是python的一个标准库,可以用于处理SQLite数据库. 用sqlite

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio   #import matplotlib

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

1 从文件中读取数据 1.1 读取整个文件 创建名为test的txt文本文件,添加内容如下所示: 123456789023456789013456789012 实现代码: with open('test.txt') as file_object: contents = file_object.read() print(contents) 运行结果: 工作原理: #1 open()方法用于打开一个文件:输入参数---文件名称(默认在当前目录中查找):返回一个表示文件的对象. #1 关键字with:

众所周知,现在很多的照相机等软件,拍摄会有选项,是否包含位置信息等. 当然有的人会说,我在微信中查看图片exif信息并没有啊,这是因为你发送到微信服务器的时候,微信帮你完成了保密工作. 常见的图片中包含了exif信息,我们可以根据exif信息读取GPS坐标.摄像机类型.摄像头信息等. 代码如下: #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 # @Date : 2019/3/12 6:48 PM # @File : exif.py # @Author : sevck

Python中定义了很多处理XML的函数,如xml.dom,它会在处理文件之前,将根据xml文件构建的树状数据存在内存.还有xml.sax,它实现了SAX API,这个模块牺牲了便捷性,换取了速度和减少内存占用. 本文将要说明的是xml.tree.ElementTree的使用.与DOM比较,它使用起来更快更方便,和SAX比较呢,性能相仿,但使用起来更快捷. ET(ElementTree)提供了两个对象:ElementTree和Element ElementTree:将整个XML转化为树,对整个X

python2的编码实在是个头疼的问题,编码问题也将作为一个长期的话题,遇到问题随时补充. 这次的问题比较简单,是在做词云wordcloud的时候发现的,作用就是从文本文件中读取文字,将其制作成词云.部分代码如下: import chardet from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt with open("C:\\Users\\fyc\\Desktop\\json.txt", "r&quo

最近参加了由CCF举办的数据挖掘比赛,主办方提供了csv格式的数据文件,由于中文显示乱码的问题,我先用txt文本编辑器将编码改为utf-8格式,但是在读取文件并输出读取结果时发生了问题,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Jz' csvPath = 'D:/coding_file/python_file/Big Data/trainUTF8.csv' try: csv = open(csvPath, 'r') lines = csv.readli

bat 读取指定文件的信息并拼接成指定格式

# r    以只读的方式打开文件,文件的描述符放在文件的开头# w    打开一个文件只用于写入,如果该文件已经存在会覆盖,如果不存在则创建新文件 #路径path = r"D:\python\1.txt"#读入f = open(path, "r", encoding="utf-8")#获取内容str1 = f.read()#替换内容str2 = str1.replace("ha","123")print(

with open(file,'r') as f: line=f.readline() i=1 while line: line=line.decode('utf-8') line=f.readline() i=i+1 用以上代码读取一个包含中文的txt文件时,在正确地读取并打印了六百多行之后,print str(i)+": "+line这一行报错: UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character u'\u200b' in

python 中,常用的有两种可以读取wav音频格式的方法,如下所示: import scipy from scipy.io import wavfile import soundfile as sf fs,data = wavfile.read("stop.wav") print("sample:%d" % fs) print(data) data_sf, sample_rate = sf.read('stop.wav') print("sound sa

在读文件的时候往往需要遍历文件夹,python的os.path包含了很多文件.文件夹操作的方法.下面列出: os.path.abspath(path) #返回绝对路径 os.path.basename(path) #返回文件名 os.path.commonprefix(list) #返回多个路径中,所有path共有的最长的路径. os.path.dirname(path) #返回文件路径 os.path.exists(path)  #路径存在则返回True,路径损坏返回False os.path

filename = 'pi_digits.txt' with open(filename) as f:#默认以只读方式打开文件 lines = f.readlines()#读取所有行,结果为列表,每行为列表一元素 for line in lines: print(line.rstrip()) with open(filename) as f:#默认以只读方式打开文件 lines = f.read()#读取所有内容给变量,结果是一串字符 print(lines) for line in line

代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ pip install pdfminer3k pip install openpyxl pip install pandas pip install numpy """ import datetime import os import re import pandas as pd from pdfminer.converter import

''' 判断两个文件是否相同,如果不同请指出第几行不相同 ''' def f1vsf2(name1,name2): f1 = open(name1) f2 = open(name2) count = 1 msg=[] for line1 in f1: line2 = f2.readline() if(line1!=line2): msg.append("第%d行不一样"%count) count+=1 f1.close() f2.close() return msg isbool =

对文中出现的句号,逗号和感叹号做了相应的处理 sorted排序函数用法: 按照value值降序排列: sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=True) 按照value值升序排序: sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=False)或者sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1]) 按照key值降序排列: sorted(dict.items(),key=lamb