#dict()函数的使用 第一种方法l=[('name','xueli'),('age',12)]dd1=dict(l)print dd1#{'age': 12, 'name': 'xueli'} 第二种方法 dd2=dict(name='xueli',age=12)print dd2#{'age': 12, 'name': 'xueli'} #第三种方法 这里第三种方法在格式转换方面挺实用,比如吧cookies的string格式转换成规范的字典格式,然后结合requests进行接口测试的dat…

字典类型字典:就是包含字典类型的字典,如{'sss': {'ss': 'dddsdsdsd'}} 构造方式: a={} b="sss" a[b]={} a[b]['ss'] = "dddsdsdsd" print a >>>{'sss': {'ss': 'dddsdsdsd'}} 应用: import sys,os,re oui_dict={} ###构造字典 tmp_fp = open("C:\\Users\\Administrator…

统计数据的随笔写了两篇了,再来一篇,这是第三篇,前面第一篇是用xlwt写excel数据,第二篇是用xlwt写mysql数据.先贴要处理的数据截图: 再贴最终要求的统计格式截图: 第三贴代码: 1 ''' 2 #利用openpyxl向excel模板写入数据 3 ''' 4 #首先写本地excel的 5 import xlwt 6 import xlrd 7 import openpyxl 8 9 #提取数据 10 xlsx = xlrd.open_workbook("要处理的数据表路径/xxx.x…

1.使用sort()方法进行排序 my_list = [{"age":65, "money":5}, {"age":35, "money":1000000}] 按照age的大小进行倒序排序 my_list.sort(key=lambda x: x["age"],reverse=True) 2.使用sorted()进行排序 my_list = sorted(my_list, key=lambda x: (x.…

my_dict = {,,} import pandas as pd pd.Series(my_dict) fuck i you dtype: int64 一个key只有一个value的字典如果直接转化成数据框会报错 pd.DataFrame(my_dict) ValueError: If using all scalar values, you must pass an index 应该做如下转换 pd.DataFrame.from_dict(my_dict,orient='index').T…

上一篇些了openpyxl处理excel数据,再写一篇处理mysql数据的,还是老规矩,贴图,要处理的数据截图: 再贴最终要求的统计格式截图: 第三贴代码: 1 ''' 2 #利用openpyxl向excel模板写入数据之mysql篇 3 ''' 4 #写mysql的 5 import xlwt 6 import xlrd 7 import openpyxl 8 import pymysql 9 10 #首先连接数据库 11 database = pymysql.connect('localho…

python如何将json格式的数据快速的转化成指定格式的数据呢?或者转换成sql文件? 下面的例子是将json格式的数据准换成以#_#分割的文本数据,也可用于生成sql文件. [root@bogon tutorial]# vi json2txt.py #-*- coding: UTF- -*- import json data = [] with open('./tencent_test.json') as f: for line in f: data.append(json.loads(li…

实例1-使用urllib2 #utf-8 import urllib2 import json url="http://xxx.com" #获取json格式的字符串 page=urllib2.urlopen(url) data=page.read() #转换成python中的字典格式,用json.loads()方法 ddata=json.loads(data) #循环获取titile属性的值 len=len(ddata) for i in range(0,len): x=ddata[i…

Python 查询Mysql,如果是datetime类型,在json序列化的时候会出现问题. 在网上查了一下,解决方案基本都是遍历dict数据,如果是datetime则转化为字符串. from datetime import date, datetime def json_serial(obj): """JSON serializer for objects not serializable by default json code""" if…

这里主要说最近遇到的一个问题,不过目前只是换了一种思路先解决了,脑子里仍然有疑惑,只能怪自己太菜. 最近要把以前爬的数据用一下了,先简单的过滤一下,以前用scrapy存数据的时候为了省事也为了用一下它的item exporter,将数据持久化,用了jsonlinesitemexporter,并且导出到一个json文件(现在我有点后悔).当我读文件,遍历每行,json.loads每行时,没错,惊喜出现了. def cf_movie(): with open('movies.json', 'r')…