案例的目标是将存在文件中的json格式数据转存到sqlite数据库中.因此,需要利用python逐行读取json文件中数据,对数据进行解析和入库.具体操作步骤如下: 1.逐行读取json文件 for line in open(path): sline= dict(json.load(line)) 2.对数据进行解析 假设sline格式为{'id':123,'name':'john','age':32},则可通过sline['id']和sline['name']分别获取id和name字段. 3.数

用python在后端将数据写入到数据库: # coding:utf- import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 # MySQL的用户:root, 密码:, 端口:,数据库:mydb engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/python1') import numpy as np impo

从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

将pandas的DataFrame数据写入MySQL数据库 + sqlalchemy import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine ##将数据写入mysql的数据库,但需要先通过sqlalchemy.create_engine建立连接,且字符编码设置为utf8,否则有些latin字符不能处理 yconnect = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@localhost:330

转自:http://www.dcharm.com/?p=584 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表.之前这篇文章已经介绍了从各种数据源将原始数据载入到dataframe中,这篇文件介绍怎么将处理好的dataframe中的数据写入到文件和数据库中.首先我们通过二维ndarray创建一个简单的DataFrame: 1 2 3 4

使用 xlsxwriter 模块将数据写入excel . #!/user/bin env python # author:Simple-Sir # time:2020/9/24 12:51 # 使用 xlsxwriter 将数据写入Excel import xlsxwriter xlsname = 'test.xlsx' # 定义xlsx文件名称 xls = xlsxwriter.Workbook(xlsname) # 创建xlsx文件,若已存在则覆盖. # 定义sheet名称及各sheet表头

一般用两种格式的数据写入,不多说放上demo. 1.列表形式写入 import xlwt def data_write(file_path, datas): f = xlwt.Workbook() sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1',cell_overwrite_ok=True) #创建sheet title = [] #加入表头 datas.insert(0, title) #写入表头 style = xlwt.XFStyle() #创建样式 align = xlwt

背景:将mysql表查询结果写入excel. 1.使用sqlyog工具将查询结果导出到Excel.xml中,用excel打开发现:因为text字段中有回车换行操作,显示结果行是乱的. 2.用mysql -uadmin -p -h -P -NBe"select * from tb;" >>a.txt 导出.发现用TXT查看还是excel查看也是乱序. 3.下面是用Python的xlsxwriter模块写入excel文件. 数据库表: CREATE TABLE `s1` ( 

#coding=utf-8import sysimport xlwtimport pymysql as MySQLdb #这里是python3 如果你是python2.x的话,import MySQLdbimport datetime host = '192.168.10.109'user = 'root'pwd = ''port = 3306db = 'com66nao_mi'sheet_name = 'report'out_path = r'D:\SQL\aaa'+'.xls'print(o

上面的为最终结果 import requests import re import xlwt import json # 导入必须的包: xlwt,json,requests,re. headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3315.4 Safari/537.36' } url = 'https://chat

我们用open方法打开文件有时候会有一些问题,因为open打开文件只能写入str类型,而不会管字符串是什么编码方式. 示例: >>> fr = open('test.txt','a') >>> line1 = "我爱祖国" >>> fr.write(line1) 有编码不统一的时候,此时写入open方式打开的文件就有问题了. >>> line2 = u'我爱祖国' >>> fr.write(lin

1.将DataFrame数据如何写入到Hive表中?2.通过那个API实现创建spark临时表?3.如何将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中? 从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API. DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入

Python3 Pandas的DataFrame格式数据写入excle文件.json.html.剪贴板.数据库 一.DataFrame格式数据 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(

(只是传递,基础知识也是根基) Python读取数据,并存入Excel打开的CSV格式文件内! 这里需要用到bs4,csv,codecs,os模块. 废话不多说,直接写代码!该重要的内容都已经注释了,剩下不懂的可以自己查询一下,或者QQ群内问我.QQ群在以往的博客中! #coding:utf-8 from bs4 import BeautifulSoup import bs4 import os import time import csv import codecs #读取XML内的文件数据并

一,介绍 上周用jmeter做性能测试时,接口B传入的参数需要依赖接口A生成的借贷申请ID,接口A运行完需要把生成的借贷申请ID导出来到一个文件,作为参数传给接口B,刚开始的时候,手动去数据库倒, 倒了几次感觉有些麻烦,就写了一段python读取数据库并将读到数据写入到本地文件 二,python读取数据库代码如下: # -*- coding:utf-8 -*-import pymysql def get_loan_number(file): connect = pymysql.Connect(

Python:将爬取的网页数据写入Excel文件中 通过网络爬虫爬取信息后,我们一般是将内容存入txt文件或者数据库中,也可以写入Excel文件中,这里介绍关于使用Excel文件保存爬取到的网页数据的简单实现方法. 必要的第三方库:requests.beautifulsoup4.xlwt. 先来看看通过使用Excel文件保存数据的一个简单实例. #导入xlwt模块 import xlwt #创建一个Workbook对象,即创建一个Excel工作簿 f = xlwt.Workbook() #创建学

使用Python链接数据库查询数据,并将查询结果写入到Excel中,实现方法上主要有两步,第一,查数据,第二,写Excel. 一.导入需要的包 import time import xlwt from commontool import dbtool import os 二.查数据,并返回查询结果 查询数据传入指定日期,使用指定日期在数据库中查询该日期区间的交易.因为传入的日期为字符串,第一步需要将传入的字符串转换成时间数组,第二步再将传入的日期转换成自己想要的时间格式. class write

一.先用xlrd读取Excel数据到list列表中(存入列表中的数据如下图所示) import xlrd as xd #导入需要的包 import xlwt data =xd.open_workbook (r'C:\python测试文件\我的三国啊.xlsx') #打开excel表所在路径 sheet = data.sheet_by_name('Sheet1') #读取数据,以excel表名来打开 #print(sheet.nrows) #print(sheet.cell_value) d =

代码如下: import requests import re import os #url url = "http://wiki.akbfun48.com/index.php?title=%E4%B9%83%E6%9C%A8%E5%9D%82%E5%B7%A5%E4%BA%8B%E4%B8%AD&variant=zh-hans" #请求头 headers = { "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0

# coding=utf-8 import json import csv # 重新进行配置读写数据时的默认编码 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def json_to_csv(): # 1.读取json文件的数据 json_file = open('5Tencent.json', 'r') # 2. csv的写入文件对象 csv_file = open('6tencent.csv', 'w') # 3. 取出数据 :

1.准备工作: 1.1安装requests: cmd >> pip install requests 1.2 安装lxml: cmd >>  pip install lxml 1.3安装wheel: cmd >>  pip install wheel 1.4 安装xlwt: cmd >> pip install xlwt 1.5 安装pymongo: cmd >> pip install pymongo 完整代码 import requests