一.简介 关于Python如何连接数据库并执行SQL语句,几乎所有的Python教程都会讲,教程里基本只介绍了执行单条SQL语句的方法,但是实际生产过程中可不只是执行一两条语句,动辄几十条甚至上百条的SQL语句,一个.SQL的SQL文件正常都会包含多条SQL语句,如果把这些SQL语句直接贴进Python代码文件,势必会影响代码的可读性和美感,代码量也冗余,那么Python能不能像oracle的PL/SQL客户端或者navicat一样读取SQL文件并且执行会是一件非常有趣的事情. 经过不断百度和尝

对文中出现的句号,逗号和感叹号做了相应的处理 sorted排序函数用法: 按照value值降序排列: sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=True) 按照value值升序排序: sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=False)或者sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1]) 按照key值降序排列: sorted(dict.items(),key=lamb

python读取Excel表格文件,例如获取这个文件的数据 python读取Excel表格文件,需要如下步骤: 1.安装Excel读取数据的库-----xlrd 直接pip install xlrd安装xlrd库 #引入Excel库的xlrd import xlrd 2.获取Excel文件的位置并且读取进来 #导入需要读取Excel表格的路径 data = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\NHT\Desktop\Data\\test1.xlsx') table = d

大家都知道NPOI组件可以再你本地没有安装office的情况下来 读取,创建excel文件.但是大家一般都是只默认读取一个excel文件的第一个sheet.那么如果要读取一个excel 的所有sheet 要怎么做呢? 下面就来告诉大家如何操作NPOI 读取excel 的所有sheet. 首先我们先讲解操作excel 单独创建的一个类,我命名为 EXECLHELP using NPOI.HSSF.UserModel; using NPOI.SS.UserModel; using NPOI.XSSF

1 /*47 [程序 47 打印星号] 2 题目:读取 7 个数(1-50)的整数值,每读取一个值,程序打印出该值个数的*. 3 */ 4 5 /*分析 6 * 1.多次读取---for循环 7 * 2.输出多个不确定数量的*-----for循环 8 * ====>两层for循环 9 * */ 10 11 package homework; 12 13 import java.util.Scanner; 14 15 public class _47 { 16 17 public static v

刚刚学习python的菜鸟,这道题包括:文件的读写,python的参数调用,异常的使用,函数的使用 创建一个文本文件inti_prime.txt 执行命令:python Prime.py init_prime.txt result_prime.txt 会生成一个result_prime.txt文件 #-*- coding:UTF-8 -*- #读取一个文件的每一行,每一行为一个数字 #判断数字是不是素数 #并打印结果到另外一个文件 #输入文件名和输出文件名用参数的形式 import sys im

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

最近在弄一个项目分析的时候,看到有一个后缀为”.sqlite”的数据文件,由于以前没怎么接触过,就想着怎么用python来打开并进行数据分析与处理,于是稍微研究了一下. SQLite是一款非常流行的关系型数据库,由于它非常轻盈,因此被大量应用程序采用. 像csv文件一样,SQLite可以将数据存储于单个数据文件,以便方便的分享给其他人员.许多编程语言都支持SQLite数据的处理,python语言也不例外. sqlite3是python的一个标准库,可以用于处理SQLite数据库. 用sqlite

1. 将大文件拆分为小文件 I 通过二进制的方式将大文件读取出来,将其拆分存,以不同的文件方式存放在一个目录下面 II 提供两种操作方式交互式和命令行模式 #! usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import sys, os megebytes = 1024 * 1000 chunksize = int(1.4 * megebytes) def clear_dir(target_dir): """ 清空目录 :param target

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio   #import matplotlib

1 从文件中读取数据 1.1 读取整个文件 创建名为test的txt文本文件,添加内容如下所示: 123456789023456789013456789012 实现代码: with open('test.txt') as file_object: contents = file_object.read() print(contents) 运行结果: 工作原理: #1 open()方法用于打开一个文件:输入参数---文件名称(默认在当前目录中查找):返回一个表示文件的对象. #1 关键字with:

with open(file,'r') as f: line=f.readline() i=1 while line: line=line.decode('utf-8') line=f.readline() i=i+1 用以上代码读取一个包含中文的txt文件时,在正确地读取并打印了六百多行之后,print str(i)+": "+line这一行报错: UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character u'\u200b' in

  Sql profiler抓出的语句不可信      

#!/usr/bin/python # -*- coding:utf8 -*- import os allFileNum = 0 def printPath(level, path): global allFileNum ''''' 打印一个目录下的所有文件夹和文件 ''' # 所有文件夹,第一个字段是次目录的级别 dirList = [] # 所有文件 fileList = [] # 返回一个列表,其中包含在目录条目的名称(google翻译) files = os.listdir(path)

#!/usr/bin/python # -*- coding:utf8 -*- import os allFileNum = 0 def printPath(level, path): global allFileNum ''''' 打印一个目录下的所有文件夹和文件 ''' # 所有文件夹,第一个字段是次目录的级别 dirList = [] # 所有文件 fileList = [] # 返回一个列表,其中包含在目录条目的名称(google翻译) files = os.listdir(path)

最近需要使用统计一个目录下的所有文件,使用python比较方便,就整理了一下代码. import os def gci(filepath): files = os.listdir(filepath) for fi in files: fi_d = os.path.join(filepath,fi) if os.path.isdir(fi_d): gci(fi_d) else: str = os.path.join(filepath,fi_d)+'\n' suffix = str[-5:] pri

python2的编码实在是个头疼的问题,编码问题也将作为一个长期的话题,遇到问题随时补充. 这次的问题比较简单,是在做词云wordcloud的时候发现的,作用就是从文本文件中读取文字,将其制作成词云.部分代码如下: import chardet from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt with open("C:\\Users\\fyc\\Desktop\\json.txt", "r&quo

刚刚在写文章时360浏览器崩溃了,结果内容还是找回来了,感谢博客园的自动保存功能!!! ------------恢复内容开始------------ 最近在学习Python,自己写了一个小程序,可以从指定的路径中读取文本文档,并统计其中各单词出现的个数并打印 import os #此方法用于创建文件夹及文件 def createFile(fileName,content,filePath=r'd:/PythonExercise/'): # 创建文件夹 os.mkdir(filePath) ful

最近在读<python绝技:运用python成为顶级黑客>一书,文中有如何运用Python中zipfile自带的方法破解zip文件.短短的十几行代码就将一个程序实现了.下面给出书中所用的代码: # -*- coding:utf- -*- import zipfile import threading def extractFile(zFile,password): ''' 破解方法 :param zFile: 需要破解的文件 :param password: 尝试密码 :return: '''

Python中定义了很多处理XML的函数,如xml.dom,它会在处理文件之前,将根据xml文件构建的树状数据存在内存.还有xml.sax,它实现了SAX API,这个模块牺牲了便捷性,换取了速度和减少内存占用. 本文将要说明的是xml.tree.ElementTree的使用.与DOM比较,它使用起来更快更方便,和SAX比较呢,性能相仿,但使用起来更快捷. ET(ElementTree)提供了两个对象:ElementTree和Element ElementTree:将整个XML转化为树,对整个X

最近参加了由CCF举办的数据挖掘比赛,主办方提供了csv格式的数据文件,由于中文显示乱码的问题,我先用txt文本编辑器将编码改为utf-8格式,但是在读取文件并输出读取结果时发生了问题,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Jz' csvPath = 'D:/coding_file/python_file/Big Data/trainUTF8.csv' try: csv = open(csvPath, 'r') lines = csv.readli