在一个项目中,我需要多次遍历一个文本,该文本我是用csv.reader读取的.但后来发现,本文只对第一次循环有用,而之后的循环均为空白.经过排错后,我确定问题就出现在csv.reader()这一步.之后我不调用csv.reader读取文本,直接用readlines(),问题解决.之后查阅CSV模块的说明,发现reader其实是一个迭代器.以前并没有细究可迭代对象与迭代器之间的具体区别,因为以前的使用基本都是遍历文本一次.网上查资料发现:迭代器对象不支持重新迭代,也就是同一个迭代器对象无法多次迭代

CSV(comma-separated values) 是跨多种形式导入导出数据的标准格式,比如 MySQL.Excel. 它以纯文本存储数和文本.文件的每一行就代表一条数据,每条记录包含了由逗号分隔的一个或多个属性值.这个标准格式的名字来源就是每条记录是用逗号将其属性分隔的. 即使有这个非常明显的命名标准,而实际上却没有一个官方的标准 CSV 格式,有可能是以一些比较类似的分隔符来分隔数据,虽然它们的扩展是 .csv 但是实际上却用了各种符号,空格.tab,这些也是比较流行的符号.有时由于缺少

假如某个文档f中存储如下内容: 你好,中国. 1,2,3,4 共两行内容. 当你使用csv.reader(f),则会存储为如下形式: [['你','好','中','国'] ['1','2','3','4']] 如果使用f.readlines()则结果为: ['a,b,c,d\n','1,2,3,4\n']        如下图所示,可看到文件已经写入了1.xlsx文件. 下面创建一个写入多行多列的程序,具体写入的内容存在了一个txt文件之中,需要先把1.txt读入,才能写到xlsx文件中. 变成

1. csv.reader(csvfile) # 进行csv文件的读取操作 参数说明:csvfile表示已经有with oepn 打开的文件 2. X.tolist() 将数据转换为列表类型 参数说明:X可以是数组类型等等 代码说明:使用的是单层的rnn网络,迭代的终止条件为,第n的100次循环的损失值未降低次数超过3次,即跳出循环 数据说明:使用的是乘客的人数,训练集和测试集的分配为0.8和0.2, train_x使用的是前5个数据,train_y使用的是从2个数据到第6个数据,以此往后类推

import csv import pandas as pd ###csv.reader用法 ''' f=open(r"C:\Users\admin\pycdtest\wanyue\yueeceshi.csv") readeriter=csv.reader(f) for line in readeriter: print(line) ''' lines=list(csv.reader(open(r"C:\Users\admin\pycdtest\wanyue\yueecesh

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #读取CSV文件(reader和DictReader2个方法) import csv #csv文件,是一种常用的文本格式,用以存储表格数据,很多程序在处理数据时会遇到csv格式文件 files=open('test.csv','rb') #方法一:按行读取,返回的是一个迭代对象 ''' reader=csv.reader(files) for line in reader: print line ''' p

gg 224@126.com 85 男 dd 123@126.com 52 女 fgf 125@126.com 23 女 csv文件内容如上图,首先导入csv包,调用csv中的方法reader()创建一个对象,由于使用print data 打印出来的内容是集合,所以要想获取集合中某个具体值如“邮箱”,需要利用列表遍历元素的方法操作.如下代码: #coding=utf-8import csvmy_file= 'data.csv'date=csv.reader(file(my_file,'rb'))

结合下面的代码学习相关模块及函数方法的使用 #coding:utf-8 #导入相应模块 import csv import xlwt import sys import os import fnmatch #另存为文件名 def ex_file(mycsvfile): csvfile = open(mycsvfile,"rb") #csvfile = open("test.csv","rb") #新建excel文件 myexcel = xlwt.

Python 2.7 csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)的一个坑:csvfile被csv.reader生成的iterator,在遍历每二次时,内容为空 iterator An object representing a stream of data. Repeated calls to the iterator’s __next__() method (or passing it to the built-in function n

Python网络数据采集3-数据存到CSV以及MySql 先热热身,下载某个页面的所有图片. import requests from bs4 import BeautifulSoup headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)' ' Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36 Edge/15.161

1.什么是csv文件 The so-called CSV (Comma Separated Values) format is the most common import and export format for spreadsheets and databases. CSV format was used for many years prior to attempts to describe the format in a standardized way in RFC 4180. 2.

转自:http://www.cnblogs.com/sislcb/archive/2008/12/15/1355481.html (感谢整理) 举几个例子来介绍一下,Python 的 CSV模块的使用方法,包括:reader, writer, DictReader, DictWriter.register_dialect reader(csvfile[, dialect='excel'][, fmtparam]) 参数表: csvfile:需要是支持迭代(Iterator)的对象,并且每次调用n

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50368044 python读写word文档 (include wps)将word文档转换成txt文档 def doc2txt(): ''' 将doc文档转换成txt文档 :return: ''' from win32com import client INPUT_DIR = r'C:\Users\pi\Desktop\New folder' OUTPUT_DIR = r'C:\Users\pi\De

目录 前言 Items Pipelines 前言 用Scrapy进行数据的保存进行一个常用的方法进行解析 Items item 是我们保存数据的容器,其类似于 python 中的字典.使用 item 的好处在于: Item 提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误.且看栗子: import scrapy class Doubantop250Item(scrapy.Item): title = scrapy.Field() # 电影名字 star = scrapy.Field() #

Python第十一天    异常处理  glob模块和shlex模块    打开外部程序和subprocess模块  subprocess类  Pipe管道  operator模块   sorted函数    os模块   hashlib模块  platform模块  csv模块 目录 Pycharm使用技巧(转载) Python第一天  安装  shell  文件 Python第二天  变量  运算符与表达式  input()与raw_input()区别  字符编码  python转义符  字

前言: 上一篇文章 我学习使用pandas进行简单的数据分析,但是各位...... Pandas处理.分析不了TB级别数据的大数据,于是再看看Hadoop. 另附上人心不足蛇吞象 对故事一的感悟:  人的欲望是无止境的,我们每次欲求一点,欲望便增长一点.但身体是有极限的,总有一天,我们因为渴求太多,最终所有都化为飞灰.  Hadoop背景 我接触过的数据总结为3类: 1.结构化数据 关系数据中的数据,有字段进行约束:(有规则) 2.半结构化数据 HTMLXml/Json....这种数据虽然有结构

一.csv模块实现csv文件操作 1.CSV介绍 CSV,全称为Comma-Separated Values,它以逗号分隔值,其文件以纯文本形式存储表格数据,该文件是一个字符序列,可以由任意数目的记录组成,每条记录有字段组成,字段间分隔符是逗号或制表符,相当于结构化的纯文本形式,它比Excel文件更简洁,用来存储数据比较方便 2.CSV常用类与方法 csv.reader(csvfile,dialect='excel',**fmtparams) 遍历CSV文件对象并返回,csvfiel可以是任何支

我们要处理csv文件,首先要的导入csv模块 import csv #读取csv文件def readCsv(path): #传入变量csv文件的路径 list=[] #定义一个空列表 with open(path,"r") as f: #以只读的方式打开文件 read_scv=csv.reader(f) #调用csv的reader方法读取文件并赋值给read_scv变量 for i in read_scv: list.append(i) #将读取到的数据追加到list列表里面 retu

目的:读取csv文件内容,把0和1的数据串取出来,统计出现1的连续次数和各次数出现的频率次数 先读取csv文件内容: import csv def csv_read(file): list = [] csv_reader = csv.reader(file) for id, data, *args in csv_reader: #跳过表头 if id == " ": continue #print(id, data) list.append(data) return list 再写处理