一,百度百科 WAV为微软公司(Microsoft)开发的一种声音文件格式,它符合RIFF(Resource Interchange File Format)文件规范,用于保存Windows平台的音频信息资源,被Windows平台及其应用程序所广泛支持,该格式也支持MSADPCM,CCITT A LAW等多种压缩运算法,支持多种音频数字,取样频率和声道,标准格式化的WAV文件和CD格式一样,也是44.1K的取样频率,16位量化数字,因此在声音文件质量和CD相差无几! WAV打开工具是WINDOW

python合并多个txt文件 #合并一个文件夹下的多个txt文件 #coding=utf-8 import os #获取目标文件夹的路径 filedir = os.getcwd()+'\\数据' #获取当前文件夹中的文件名称列表 filenames=os.listdir(filedir) #打开当前目录下的result.txt文件,如果没有则创建 f=open('result.txt','w') i=0 #先遍历文件名 for filename in filenames: i+=1 print

前言 1.工作中,经常需要合并多个Excel文件.如果文件数量比较多,则工作量大,易出错,此时,可以使用Python来快速的完成合并. 2.使用方法:将需要合并的多个Excel文件放到同一个文件夹下,程序运行后,输入文件夹目录的地址即可,完成合并后会将合并后的文件放在当前目录下. 3.可以查看代码的详细编写,或者直接到最后复制完整代码使用. 代码编写 1.导包 import os import xlrd import xlsxwriter import glob 2.定义位置和表头 biao_t

1格式如下 在做利用zabbix的api来批量添加主机的时候,需要处理ip和hostname,在借用别人写的py程序的基础上,自己有改装了以下脚本,为自己使用.需要时ip和hostname为一个统一格式. $ cat ip.txt 1.1.1.1 2.2.2.2 3.3.3.3 4.4.4.4 $ cat hostname.txt tx- tx- tx- tx- 最后需要合并为如下格式 tx-,1.1.1.1 tx-,2.2.2.2 tx-,3.3.3.3 tx-,4.4.4.4 上脚本1: c

numpy是Python用来科学计算的一个非常重要的库,numpy主要用来处理一些矩阵对象,可以说numpy让Python有了Matlab的味道. 实际的应用中,矩阵的合并是一个经常发生的操作,如何利用numpy来合并两个矩阵呢?我们可以利用numpy向我们提供的两个函数来进行操作. 首先我们先随机的生成两个矩阵 import numpy as np ###矩阵a a=np.floor(10*np.random.rand(2,2)) ###a a array([[ 8., 5.], [ 1.,

#本文PDF版下载 Python解析Wav文件并绘制波形的方法 #本文代码下载 Wav波形绘图代码 #本文实例音频文件night.wav下载 音频文件下载 (石进-夜的钢琴曲) 前言 在现在繁忙的生活中,我们经常会听些歌来放松一下自己,我们经常会从各种播放软件中听自己喜欢的歌,并且往往我们会下载一部分歌曲,而现在音频的种类也相当繁多,像是Wav,Mp3,FLAC,AAC等等很多格式,最近由于需要做一个能够分析Wav格式音频的波形来取得一些数据比如获取人录音时是否说完等等用途.本周先对解析Wav并

安装模块 1.找到对应的模块  http://www.python-excel.org/ 2.用pip install 安装 pip install xlrdpip install XlsxWriter pip list查看 XlsxWriter示例 import xlsxwriter # 创建一个工作簿并添加一个工作表 workbook = xlsxwriter.Workbook("demo.xlsx") worksheet = workbook.add_worksheet() #

因项目需求需要将图片合并故写了一个python脚本,在这里放个笔记 #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import Image import os import sys import glob import time import shutil def merge_thumb(files, output_file): imgs = [] width = 0 height = 0 index = 0 # 计算总宽度和长度 for file in files:

背景:我有一项工作任务是将svn某文件夹日常更新的sql文件(归类到日期命名的文件夹中)拿到数据库中运行. 一開始,我是先把sql文件update下来,用notepad++打开,拷贝每个文本的sql语句.放到plsql中运行.尽管如今仅仅有几个.我手动运行没有问题,可是我想以后有一天sql文件有几十或者上百呢... 我办公用的电脑是win10,cmd下的我想到了用copy *.sql > all.sql,如此合并之后all.sql有中文乱码,后来问同事才知道那个SVN文件夹下是开发提交的sql脚

当工作碰到需要将几个excel合并时,比如一个表,收集每个人的个人信息,陆续收回来就是十几张甚至几十张表,少了还好解决,但是很多的话就不能一个一个去复制了,这时候就想到了python,Python大法好啊.短短100行代码解决,无论几十张,几百张表,瞬间搞定. 首先需要安装两个模块:xlrd(读取excel),xlsxwriter(写入excel) pip install xlrd pip install xlsxwriter 安装好以后,直接上代码.如下: # -*- coding: UTF-

针对于python 3.5以上版本: 最好的最快的最优雅的方法是: result_dict = {**dict_1, **dict_2} 例如:( dict 代表 dictionary,也就是字典) dict_1 = {1: 1, 2: 2} dict_2 = {3: 3, 4: 4} # 更新 dict_1 / 合并 dict_1, dict_2 dict_1 = {**dict_1, **dict_2} print('dict_1 =', dict_1)

2种方式,update()和items()方式 In [14]: a Out[14]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} In [15]: c = {'d': 4} In [16]: a.update(c) In [17]: a Out[17]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} In [18]: a = {'a': 1} In [19]: a Out[19]: {'a': 1} In [20]: c Out[20]: {'d': 4} In [2

最近研究的,我用的是python3.3, 用matplotlib画图, 下面代码演示分析pcm文件,如果是wave文件,把wave的文件头去掉就是pcm文件了. 代码如下 # -*- coding:utf-8 -*- import array import os from matplotlib import pyplot fileName = 'e:/music/qianqian.pcm' # 2 channel, 16 bit per sample file = open(fileName,

前提:该文件夹下所有文件有表头且具有相同的表头. import glob # 同下 from numpy import * #请提前在CMD下安装完毕,pip install numppy import xlrd # 同上 import xlwt # 同上 location = "E:/" # 你需要合并该目录下excel文件的指定的文件夹 date = " # 不需要,笔者在这里使用此参数作为合并后的excel文件名称 header = ["name",

一.合并列表 1.最简单的,使用+连接符: >>> a = [1,2,3] >>> b = [7,8,9] >>> a + b [1, 2, 3, 7, 8, 9] 2.使用extend()方法: >>> a = [1,2,3] >>> b = [7,8,9] >>> a.extend(b) >>> a [1, 2, 3, 7, 8, 9] 3.最笨的方法: >>>

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- a = [1,2,3,4,5] b = [6,7,8,9,10] a.extend(b) a.reverse() >>> a = [,,,,] >>> b = [,,,,] >>> >>> a.extend(b) >>> a.reverse() >>> print(a) [, , , , , , , , ,

将几个小字符串合并成为一个大的字符串 1如果合并的是一个序列,最快的方式是使用join()方法 >>> parts = ['Is', 'Chicago', 'Not', 'Chicago?'] >>> ' '.join(parts) 'Is Chicago Not Chicago?' >>> ','.join(parts) 'Is,Chicago,Not,Chicago?' >>> ''.join(parts) 'IsChicagoN

现在有多个字典或者映射,想将它们从逻辑上合并为一个单一的映射后执行某些操作,比如查找值或者检查某些键是否存在. eg1: a = {'x': 1, 'z': 3 }b = {'y': 2, 'z': 4 } 在两个字典中执行查找操作(比如先从a 中找,如果找不到再在b中找).一个非常简单的解决方案就是使用collections 模块中的ChainMap 类>>>from collections import ChainMap>>>c = ChainMap(a,b)>

在实际应用中涉及到了列表合并的问题. 在应用append()时,发现列表是以一个元素的形式追加到列表上的,最后查询后用的是extend()方法,下面是区别   1.append()  向列表尾部追加一个新元素,列表只占一个索引位,在原有列表上增加 2.extend() 向列表尾部追加一个列表,将列表中的每个元素都追加进来,在原有列表上增加 3.+  直接用+号看上去与用extend()一样的效果,但是实际上是生成了一个新的列表存这两个列表的和,只能用在两个列表相加上 4.+= 效果与extend

x = { 'apple': 1, 'banana': 2 } y = { 'banana': 10, 'pear': 11 } 需要把两个字典合并,最后输出结果是: { 'apple': 1, 'banana': 12, 'pear': 11 } 利用collections.Counter可轻松办到 >>> x = { 'apple': 1, 'banana': 2 } >>> y = { 'banana': 10, 'pear': 11 } >>>

#coding=utf-8 import os import pandas as pd import glob def hebing(): csv_list = glob.glob('*.csv') print(u'共发现%s个CSV文件'% len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_list: fr = open(i,'r').read() with open('haha.csv','a') as f: f.write(fr)