import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pymongo %matplotlib inline # 连接mongodb数据库 client = pymongo.MongoClient("localhost") # 连接数据库 db = client["lianjia"] # 数据表 fangyuan = db["fangyuanbigsz"] # 将mongodb中的数据

python连接Mongo数据库主要采用pymongo连接,一般情况分为两种连接方式,一种通过指定端口和地址直接连接,另一种通过uri的格式连接 1.通过指定端口和地址连接Mongo conn = MongoClient("47.93.194.180", 27017) db = conn.coder #连接到coder数据库 table = db.users #连接到users集合 print(table.count()) #统计集合中的数据 2.通过URI连接 from pymong

孤荷凌寒自学python第五十二天初次尝试使用python读取Firebase数据库中记录 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天继续研究Firebase数据库,利用google免费提供的这个数据库服务,今天主要尝试使用firebase_admin模块来连接firebase数据库. 获得成功. 一.简单总结下今天对firebase_admin模块对象的学习 (一)要通过firebase_admin模块连接到firebase数据库,那么必须要拥有一个从firebase网站上自己的数据库的[用

test 代码: #coding:utf-8 ''' Created on 2019年2月18日 @author: Administrator ''' import ConfigParser import os import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.header import Header import MySQLd

使用python读取MS-SQL中的数据,这里使用到模板pymssql. 因为不是python自带的模板,所以首先需要使用pip安装,对应命令:pip install pymssql 建立main.py文件,输入代码如下: import pymssql,os server="127.0.0.1" #服务器IP或服务器名称 user="sa" #登陆数据库所用账号 password="password" #该账号密码 conn=pymssql.co

(一)环境的配置 使用python调用mysql数据库要引进一些库. 目前我使用的python版本是python3.6.引进库为pymysql 其他对应的库可以有以下选择: mysqldb,oursql, PyMySQL, myconnpy 等,参考如下链接: http://dev.mysql.com/doc/connector-python/en/index.html http://packages.python.org/oursql/ https://github.com/petehunt/

1.读取txt文件 txt文件是我们经常操作的文件类型,Python提供了以下几种读取txt文件的方式. 1)read(): 读取整个文件. 2)readline(): 读取一行数据. 3)readlines():读取所有行的数据. 首先,使用找txt文件来存放用户名和密码数据,并通过读取该文件中的数据作为用例的测试数据. open()方法一般返回一个file文件对象  例子: f=open(file,mode='r',encoding=None) open()方法里的参数还有其他,一定要用户设

需求: 因需要将一json文件中大量的信息填入一固定格式的Excel表格,单纯的复制粘贴肯定也能完成,但是想偷懒一下,于是借助Python解决问题. 环境: Windows7 +Python2.7 +Xlwt 具体分析: 原始文件为json列表,列表中有多个字典,生成Excel文件需要将列表中的字典的键值按键对应排列,也就是说,所有为“XX”的键对应的值写在一列,且每个字典中的不同键的键值保证在同一行. 解决思路是,读取json文件,然后遍历字典的键和值,读完第一个字典并写入Excel后换行,读

word里面有2张表,需要找到第二张表,并写入execl中: 代码如下: #coding:utf-8 import os from docx import Document import win32com from win32com.client import Dispatch, constants def parse_docx(f,title): d = Document(f) for t in d.tables: '''获取需要的表''' tbTitle = t.cell(0, 0).tex

连接数据库 import pymongo # 连接到数据库,以下两种方式均可 client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017) client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017') # 指定连接的数据库,以下两种方式均可 db = client.demo db = client['demo'] # 指定数据库的某个集合,以下两种方式均可 collection = db

import sqlite3 name = "tom" age = 30 con = sqlite3.connect("d:\\test.db") cur = con.cursor() #cur.execute("select * from user") cur.execute("select * from user where age = %d" %age) for x in cur: print (x[0],x[1])

from pymongo import MongoClientimport csv# 创建连接MongoDB数据库函数def connection(): # 1:连接本地MongoDB数据库服务 conn=MongoClient("localhost",27017) # 2:连接本地数据库(guazidata).没有时会自动创建 db=conn.python # 3:创建集合 set1=db.data # 4:授权 db.authenticate(name='zhaochuan', p

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(

读取csv文件: def readCsv(): rows=[] with file(r'E:\py\py01\Data\system.csv','rb') as f: reads=csv.reader(f) for i in reads: rows.append(i) print rows return rows写入csv文件: def writer(): with file(r'E:\py\py01\Data\system.csv','wb') as f: writer=csv.writer(

python读取与写入csv,txt格式文件 在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中.将csv文件中的数据直接读取为dict类型和DataFrame是非常方便也很省事的一种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv文件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldna

写入csv文件源码: #输出数据写入CSV文件 import csv data = [ ("Mike", "male", 24), ("Lee", "male", 26), ("Joy", "female", 22) ] #Python3.4以后的新方式,解决空行问题 with open('d://write.csv', 'w', newline='') as csv_file: csv

# -*- coding: utf-8 -*-import pyodbcimport osimport csvimport pymongofrom pymongo import ASCENDING, DESCENDINGfrom pymongo import MongoClientimport binascii '''连接mongoDB数据库'''client = MongoClient('10.20.4.79', 27017)#client = MongoClient('10.20.66.10

朋友问我如何通过python把csv格式的文件另存为xls文件,自己想了想通过读取csv文件然后再保存到xls文件中即可,也许还有其他简单的方法,但这里也为了练习python语法及其他知识,所以采用了如下方法,这里做一记录,方便自己也希望对他人有所帮助. #coding:utf-8 #导入相应模块 import csv import xlwt #新建excel文件 myexcel = xlwt.Workbook() #新建sheet页 mysheet = myexcel.add_sheet("t

(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

python操作txt文件中数据教程[3]-python读取文件夹中所有txt文件并将数据转为csv文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件 python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件 原始txt文件 程序实现后结果 程序实现 import csv import os SUM_LOG_FILE = [] # sum_csv文件名 INDIVIDUAL_LOG_FI

情况一(解法一):将列表存储为csv文件.列表的每一项代表csv文件的一行. 列表中的每一项包含多个属性.list=[[属性1,属性2,属性3,……],[属性1,属性2,属性3,……],[属性1,属性2,属性3,……],……]. (1)导入python编程需要的包:   import pandas as pd (2)如需对列表中的属性列进行命名,进行一下操作: 列名=[属性1名称,属性2名称,属性3名称,……] (3)将已知列表和定义的列名进行整合 dataframe=pd.DataFrame(