python 串口数据解析

2024-10-17

python 下串口数据的读取，解析，和保存-

#!/usr/bin/python # -*-coding: utf-8 -*- import serial import threading import binascii from datetime import datetime import struct import csv class SerialPort: def __init__(self, port, buand): self.port = serial.Serial(port, buand) self.port.close()

python爬虫数据解析之BeautifulSoup

BeautifulSoup是一个可以从HTML或者XML文件中提取数据的python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式. BeautfulSoup是python爬虫三大解析方法之一. 首先来看个例子: from bs4 import BeautifulSoup html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></h

python爬虫--数据解析

数据解析什么是数据解析及作用概念:就是将一组数据中的局部数据进行提取作用:来实现聚焦爬虫数据解析的通用原理标签定位取文本或者属性正则解析正则回顾单字符: . : 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 [0-9] \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\t\v]. \S : 非空白数量修饰: * : 任意多次 >=0

Python | JSON 数据解析(Json & JsonPath)

一.什么是JSON? JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据.简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言. 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率. 简单地说,JSON 可以将 JavaScript 对象中表示的一组数据转换为字符串,然后就可以在网络或者程序

python爬虫数据解析的四种不同选择器Xpath，Beautiful Soup，pyquery，re

这里主要是做一个关于数据爬取以后的数据解析功能的整合,方便查阅,以防混淆主要讲到的技术有Xpath,BeautifulSoup,PyQuery,re(正则) 首先举出两个作示例的代码,方便后面举例解析之前需要先将html代码转换成相应的对象,各自的方法如下: Xpath: In [7]: from lxml import etree In [8]: text = etree.HTML(html) BeautifulSoup: In [2]: from bs4 import Beautiful

python爬虫数据解析之正则表达式

爬虫的一般分为四步,第二个步骤就是对爬取的数据进行解析. python爬虫一般使用三种解析方式,一正则表达式,二xpath,三BeautifulSoup. 这篇博客主要记录下正则表达式的使用. 正则表达式 . 匹配除“\n”之外的任何单个字符. * 匹配前面的子表达式零次或者多次. + 匹配前面的子表达式一次或者多次. ? 匹配前面的子表达式零次或者一次. \将下一个字符标记为一个特殊字符.或一个原义字符.或一个向后引用.或一个八进制转义符.

python爬虫数据解析之xpath

xpath是一门在xml文档中查找信息的语言.xpath可以用来在xml文档中对元素和属性进行遍历. 在xpath中,有7中类型的节点,元素,属性,文本,命名空间,处理指令,注释及根节点. 节点首先看下面例子: <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?> <bookstore> <book> <title lang="en">Harry Potter&l

Python—JSON数据解析

1.安装pip pip是python的包管理工具,使用它能非常方便地安装和卸载各种python工具包第一步:直接用浏览器访问地址:https://raw.github.com/pypa/pip/master/contrib/get-pip.py,直接打开了get-pip.py的源代码,可以直接把内容拷贝出来,然后在本地创建get-pip.py 第二步:控制台进入到get-pip.py所在目录,运行代码: python get-pip.py pip默认安装实在当前版本python目录的scrip

Python的数据解析

python 3下对stm32串口数据做解析

1.最近有个想做一个传感器数据实时显示的上位机,常规的数据打印太频繁了,无法直观的看出数据的变化. python下的上位机实现起来简单一点,网上找了一些python界面Tkinter相关资料和python串口的demo.测试实现了简单的数据显示. Mark 一下问题点: 最大的问题点在于对bytes型数据的拼接:之前的串口解析的代码是在python 2.7平台上实现的, 切换到python3.0之后,测试失踪无法通过.幸而找到了大神相助. python 2.7code: import os im

C# 串口操作系列(3) -- 协议篇，二进制协议数据解析

原文地址:http://blog.csdn.net/wuyazhe/article/details/5627253 我们的串口程序,除了通用的,进行串口监听收发的简单工具,大多都和下位机有关,这就需要关心我们的通讯协议如何缓存,分析,以及通知界面. 我们先说一下通讯协议.通讯协议就是通讯双方共同遵循的一套规则,定义协议的原则是尽可能的简单以提高传输率,尽可能的具有安全性保证数据传输完整正确.基于这2点规则,我们一个通讯协议应该是这样的:头+数据长度+数据正文+校验例如:AA 44 05 01

【Python】用python实现定时数据解析服务(前言)

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

精通 Oracle+Python，第 3 部分：数据解析

进行数据解析的理由不计其数,相关的工具和技巧也同样如此.但是,当您需要用这些数据做一些新的事情时,即使有“合适的”工具可能也是不够的.这一担心对于异类数据源的集成同样存在.用来做这项工作的合适工具迟早应该是一种编程语言. Oracle 提供了一些非常强大的实用程序来加载.处理和卸载数据.SQL*Loader.Data Pump.外部表.Oracle Text.正则表达式都能提供这些功能.然而人们常常会需要在数据库外做一些事情(或者,说得琐碎些,可能您还没有获得必要的数据库权限). 利用 Pyth

C# 串口操作系列(4) -- 协议篇，文本协议数据解析

C# 串口操作系列(4) -- 协议篇,文本协议数据解析标签: c#uiobjectstringbyte 2010-06-09 01:50 19739人阅读评论(26) 收藏举报分类: 通讯类库设计(4) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 上一篇已经介绍了协议的组成,一个协议,一般具有 :协议头+长度+数据+校验 , 文本格式可以直观的定义回车换行是协议的结尾,所以我们可以省略数据长度,增加协议尾.即: 协议头 + 数据 + 校验 + 数据尾 . 文本方式的数据比

Python网络爬虫之三种数据解析方式

1. 正则解析正则例题 import re # string1 = """<div>静夜思 # 窗前明月光 # 疑是地上霜 # 举头望明月 # 低头思故乡 # </div>""" # print(re.findall('<div>(.*)</div>',string1,re.S)) #如果不使用re.S参数,则只在每一行内进行匹配,如果一行没有,就换下一行重新开始,不会跨行. # 而使用re.S参

05.Python网络爬虫之三种数据解析方式

引入回顾requests实现数据爬取的流程指定url 基于requests模块发起请求获取响应对象中的数据进行持久化存储其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求获取响应中的数据数据解析

python爬虫的页面数据解析和提取/xpath/bs4/jsonpath/正则(2)

上半部分内容链接 : https://www.cnblogs.com/lowmanisbusy/p/9069330.html 四.json和jsonpath的使用 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写.同时也方便了机器进行解析和生成.适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互. JSON和XML的比较可谓不相上下. Python 2.7中自带了JSON模块,直接import json就可以使

python爬虫的页面数据解析和提取/xpath/bs4/jsonpath/正则(1)

一.数据类型及解析方式一般来讲对我们而言,需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值.内容一般分为两部分,非结构化的数据和结构化的数据. 非结构化数据:先有数据,再有结构, 结构化数据:先有结构.再有数据不同类型的数据,我们需要采用不同的方式来处理. 1.非结构化的数据处理文本.电话号码.邮箱地址用:正则表达式 html文件用:正则表达式 / xpath/css选择器/bs4 2.结构化的数据处理 json文件用:jsonPath / 转化成Python类型进行操作(

Python爬虫之三种数据解析方式

一.引入二.回顾requests实现数据爬取的流程指定url 基于requests模块发起请求获取响应对象中的数据进行持久化存储其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求获取响应中的数据数

05，Python网络爬虫之三种数据解析方式

回顾requests实现数据爬取的流程指定url 基于requests模块发起请求获取响应对象中的数据进行持久化存储其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求获取响应中的数据数据解析进行持

python 串口数据解析

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