#注:此代码稍作修改也可以用于WFLW人脸数据集的标注文件解析,#参见其README.md文件了解其每一行的信息,从中解析出相应字#段即可. import os import cv2 def draw(image_list,src_img_dir = None, tar_img_dir = None): if not os.path.exists(tar_img_dir): os.mkdir(tar_img_dir) for item in image_list: sub_path = item…

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…

一.Why do it? 背景:项目里上传上来的数据都是未解析的数据,而且数据量还算挺庞大的,每天上传的数据有5kw左右,如果用数据库自带的作业来解析的话,数据库会造成严重的阻塞.因此打算把数据读到外部进行解析后再插入数据库.基于我对python还不是很熟悉,所以事先得做一些调查. Why Python? 1.数量掌握python后,开发效率高 2.python数据解析效率不错,有大量库可用,不比C#差. 3.python是动态语言,不需要特别编译生成dll后调用,可以向写Sql脚本一样直接编写…

  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…

一 聚焦爬虫数据解析 1.1 基本介绍 聚焦爬虫的编码流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 数据解析 进行持久化存储 如何实现数据解析 三种数据解析方式 正则表达式 bs4 xpath 数据解析的原理 - 进行标签定位 - 获取定位好的标签里面的文本数据和属性值 1.2  爬取一个网站的图片 import requests # 1. 指定url url = "http://mpic.spriteapp.cn/ugc/2019/09/01/5d6be8e4396…

request实现数据爬取的流程: 指定url 基于request发起请求 获取响应的数据 数据解析 持久化存储 1.正则解析: 常用的正则回顾:https://www.cnblogs.com/wqzn/p/9489313.html 单字符: . : 除换行以外所有字符 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符 \d :数字 [-] \D : 非数字 \w :数字.字母.下划线.中文 \W : 非\w \s :所有的空白字符包,括空格.制表符.换页符等等.等价于 [ \f\n\r\…

因为项目需求需要查询一些网站的ALEXA排名,百度后得到的方法是,访问http://data.alexa.com/data?cli=10&dat=snbamz&url=%YOURURL%,可以得到如下的XML格式的数据: <!-- Need more Alexa data? Find our APIs here: https://aws.amazon.com/alexa/ --> <ALEXA VER="0.9" URL="sina.com/…

概念 序列化(Serialization):将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程,传输的格式可以是JSON.XML等.反序列化就是从存储区域(JSON,XML)读取反序列化对象的状态,重新创建该对象. JSON(JavaScript Object Notation):一种轻量级数据交换格式,相对于XML而言更简单,也易于阅读和编写,机器也方便解析和生成,Json是JavaScript中的一个子集. Python2.6开始加入了JSON模块,无需另外下载,Python的Json模…

要做的事情:一共十二个月的json数据(即12个json文件),json数据的一个单元如下所示.读取这些数据,并求取各个(100多个)城市年.季度平均值. { "time_point": "2014-01", "area": "***", "aqi": "71", "pm2_5": "47", "pm10": "69&…

数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的:载入.清理.转换以及重塑.有时候,存放在文件或数据库中的数据并不能满足你的数据处理应用的要求.很多人都选择使用通用编程语言(如Python.Perl.R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理.幸运的是,pandas和Python标准库提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数和算法,它们使你可以轻松地将数据规整化为正确的形式. 1.合并数据集 pandas对象中的数据能够通过一些内置的方式进行合并: pan…