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使用python将excel数据导入数据库过程详解

因为需要对数据处理,将excel数据导入到数据库,记录一下过程。使用到的库:xlrd和pymysql(如果需要写到excel可以使用xlwt)直接丢代码,使用python3,注释比较清楚。importxlrdimportpymysql#importimportlib#importlib.reload(sys)#出现呢reload错误使用defopen_excel():try:book=xlrd.open_workbook("XX.xlsx")#文件名,把文

系统 2019-09-27 17:47:02 2106

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Python 如何访问外围作用域中的变量

在表达式中引用变量时,Python会按照如下的顺序遍历各个作用域,寻找该变量:当前函数作用域任何外围作用域(比如包含当前函数的其他函数)global作用域,即代码所在的模块的作用域如果上述作用域内都找不到变量,就会报NameError异常。但是对变量赋值时,规则会有所不同。如果当前作用域变量已存在,那么其值会被替换。如果不存在,则会视为在当前作用域定义新变量,而不是向外围作用域中寻找。如下函数deffunction():flag=Truedefhelper

系统 2019-09-27 17:46:14 2106

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Python中实现三目运算的方法

C语言中三目运算符复制代码代码如下:expression?expr1:expr2;//expression为真则取表达式expr1的值,否则取expr2的值python三目实现方法:(1)expr=判断表达式andexpr1orexpr2判断表达式为真,此时如果expr1为真则expr=expr1,为假则变成Falseorexpr2,expr=expr2.判断表达式为假,则演变成Falseorexpr2,此时expr=expr2.只要表达式expr1,ex

系统 2019-09-27 17:45:34 2106

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Python多进程入门、分布式进程数据共享实例详解

本文实例讲述了Python多进程入门、分布式进程数据共享。分享给大家供大家参考,具体如下:python多进程入门https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html1、先来个简单的#coding:utf-8frommultiprocessingimportProcess#定义函数defaddUser():print("addUser")if__name__=="__main__":p1=Process

系统 2019-09-27 17:45:24 2106

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Linux系统上Nginx+Python的web.py与Django框架环境

1.编译nginx在网上买了一本《实战nginx-取代Apache的高性能服务器》,写的比较浅,主要是些配置方面的东西,不过却正是目前我所需要的。由于需要支持https和rewrite,所以除了nginx的源码之外,又下载了openssl-0.9.8r.tar.gz和pcre-8.12.tar.gz,把他们和nginx-1.0.4.tar.gz放到同一个目录。为了方便编译,笔者写了一个脚本,代码如下:#!/bin/bash#================

系统 2019-09-27 17:38:47 2106

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python matplotlib 注释文本箭头简单代码示例

注释文本箭头结果展示:完整代码示例:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots(figsize=(5,5))ax.set_aspect(1)x1=-1+np.random.randn(100)y1=-1+np.random.randn(100)x2=1.+np.random.randn(100)y2=1.+np.random.randn(100)ax.scatter(x1,y

系统 2019-09-27 17:38:44 2106

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Python专用方法与迭代机制实例分析

本文实例讲述了Python专用方法与迭代机制,分享给大家供大家参考之用。具体分析如下:众所周知,Python设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”,对于一件事只用一种最好的方法来做,而这种优雅在于背后很自然的隐藏了很多细节。比如对一些对象直接用for语句来迭代,一些全局函数可以作用于很多具有共同特征的对象,还有生成器装饰器自省等特性。其中很多实现都是借助Python内部专用方法,而对外则使用统一的全局函数来进行操作,在配合一些语法糖,使得Python写起来

系统 2019-09-27 17:56:52 2105

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【Python】列表(list)、元组(tuple)、集(set)、数组

列表(list)、元组(tuple)、集(set)、数组(array)的相互转换1.转换成list:list();2.转换成tuple:tuple()3.转换成set:set()#转换成set后,重复数据将会被删除,具体见https://blog.csdn.net/Darren1921/article/details/936315094.转换成array:array()先来看一下这四种类型的输出情况:实例1b=tuple("161561")c=list("

系统 2019-09-27 17:55:28 2105

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浅谈Python 的枚举 Enum

枚举是常用的功能,看看Python的枚举.fromenumimportEnumMonth=Enum('Month',('Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'))枚举的定义首先,定义枚举要导入enum模块。枚举定义用class关键字,继承Enum类。注意:定义枚举时,成员名称不允许重复默认情况下,不同的成员值允许相同。但是两个相同值的成员,第二个成员的名称

系统 2019-09-27 17:55:15 2105

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day005-python基础数据类型之课后作业讲解

1、元素的分类需求:有如下集合[11,22,33,44,55,66,77,88,99,90……],将所有大于66的值保存在字典的第一个key中,将小于66的值保存在第二个key的值中代码实现:1#定义一个list列表2li=[11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]3#定义空字典4dic={"k1":[],"k2":[]}5foriinli:6ifi<=66:7dic['k1'].append(i)8else:9dic['k2'].ap

系统 2019-09-27 17:54:43 2105

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Python 命令行之旅:使用 argparse 实现 git 命令

作者:HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列,项目地址:https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在前面三篇介绍argparse的文章中,我们全面了解了argparse的能力,相信不少小伙伴们都已经摩拳擦掌,想要打造一个属于自己的命令行工具。本文将以我们日常工作中最常见的git命令为例,讲解如何使用argparse库来实现一个真正可用的命令行程序。本系列文章默认

系统 2019-09-27 17:52:35 2105

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Spark学习实例(Python):RDD、DataFrame、DataSet

在学习转换之前先了解以下它们的基本概念RDD:弹性分布式数据集,是一个只读分区集合DataFrame:以命名列方式组织的分布式数据集,概念上和关系型数据库的一张表一样DataSet:分布式数据集合,Python暂时不支持了解了基本的概念之后,接下来我们通过代码编写三种数据集的形成RDD的形成frompyspark.sqlimportSparkSessionif__name__=='__main__':spark=SparkSession\.builder\

系统 2019-09-27 17:52:31 2105

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获取python文件扩展名和文件名方法

Python语言与Perl,C和Java等语言有许多相似之处,也有一定的差异性,以下是Python语言获取文件后缀名和文件名的方法:#Python获取文件后缀名的方法importos.pathdeffile_extension(path):returnos.path.splitext(path)[1]printfile_extension('/py/a.py')输出:.py#Python获取目录和文件名importos.pathdeffile_extens

系统 2019-09-27 17:52:22 2105

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Python设计模式4--原型模式

原型模式,也是用于创建对象时的一种设计方法。主要应用场景是:每次初始化某个对象时,需要传递大量的参数,很不方便,此时,可以使用原型模式,在已经创建并初始化的对象基础上,可以快速而又方便创建新的不同对象。主要原理:使用深拷贝,复制一个已创建的对象,然后使用__dict__.update()方法更新已创建对象中的参数值方式创建新对象。背景知识:在python中的类中,__dict__是一个字典,保存了所有该类中的变量,函数等参数。#coding=utf-8im

系统 2019-09-27 17:52:15 2105

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Python性能优化技巧

Python是一门非常酷的语言,因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情,并且,Python很容易就能支持多任务和多重处理。py1、关键代码可以依赖于扩展包Python使许多编程任务变得简单,但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的,也就是说,你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通

系统 2019-09-27 17:51:50 2105