1. 保存list import numpy as np a = [1,2,3,4,5] np.save("number.npy", a) k = np.load("number.npy") 2. 保存map import json data = {} data["a"] = 1 data["b"] = 2 # Writing JSON data with open('data.json', 'w') as f: json.d

原文 三种Python下载url并保存文件的代码 利用程序自己编写下载文件挺有意思的. Python中最流行的方法就是通过Http利用urllib或者urllib2模块. 当然你也可以利用ftplib从ftp站点下载文件.此外Python还提供了另外一种方法requests. 来看看三种方法是如何来下载zip文件的: import urllib import urllib2 import requests url = 'http://www.blog.pythonlibrary.org/wp-c

python模拟Get请求保存网易歌曲的url 作者:vpoet mail:vpoet_sir@163.com 日期:大约在夏季 #coding:utf-8 import requests import json url = 'http://music.163.com//api/dj/program/byradio?radioId=271002&id=271002&ids=%5B%22271002%22%5D&limit=100&offset=0' headers = {

最近需要用到os.system 发现不能赋值到变量 后查有更新的模块,如下: os.system os.spawn* os.popen* popen2.* commands.* 重新使用content=os.popen(‘help’).read() 就能获取到了 import pyodbcimport sysimport osimport commands #python conn sql server2008R2conn = pyodbc.connect( driver='{sql serve

在科学计算的过程中,往往需要保存一些数据,也经常需要把保存的这些数据加载到程序中,在 Matlab 中我们可以用 save 和 lood 函数很方便的实现.类似的在 Python 中,我们可以用 numpy.save() 和 numpy.load() 函数达到类似的效果,并且还可以用 scipy.io.savemat() 将数据保存为 .mat 格式,用scipy.io.loadmat() 读取 .mat 格式的数据,达到可以和 Matlab 或者Octave 进行数据互动的效果. 下面分别介绍

1.将list中的数据写入到excel文件中 利用python包numpy(实现方式应该有许多种,这里只是记录成功实现的一种)中的savetxt 局限性:要保存的list可以为[1,2,3,4,5]这种形式,也可以是[[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15]]这种形式,但如果是第二种情况(list中每个元素都为list)时,list中的每个list所含有元素个数要相同,这是因为该方法需要先将python的list数据转化为array类型 import n

使用python的机器学习包sklearn的时候,如果训练集是固定的,我们往往想要将一次训练的模型结果保存起来,以便下一次使用,这样能够避免每次运行时都要重新训练模型时的麻烦. 在python里面,有一个joblib可以实现将模型保存,并将保存后的模型取出用于不同的测试集: from sklearn import svm from sklearn.externals import joblib #训练模型 clf = svc = svm.SVC(kernel='linear') rf=clf.f

很多时候在Linux系统下运行python程序时,控制台会输出一些有用的信息.为了方便保存这些信息,有时需要对这些信息进行保存.这里介绍几种将控制台输出保存到文件中的方式:1 重定向标准输出流重定向标准输出流有两种方式,既可以在每个print方法中进行重定向,如下所示: # assume the log file is 'a.log' # for python2 print >> a.log, 'print something' # for python3 print('print somet

转自:http://www.360doc.com/content/14/0103/13/11789990_342303735.shtml 参考了一些网络上的资料,做了个简单程序,使用python接收邮件并保存到mysql中. #------------------------------------------------------------------------------- # Name: 接收邮件模块 # Purpose: # # Author: garfield # # Creat

接口测试中遇到上一个请求返回响应包含cookie(如下图登录请求的响应结果).需将cookies保存下来,后续请求自动带入,否则会提示未登录. python requests的cookie类型是<class 'requests.cookies.RequestsCookieJar'> 查看cookie类型的方式: 自动保存更新cookies方法: # 定义接口类 # 构造函数中实例化cookies对象 self.cookies = RequestsCookieJar() # 发送请求获取响应后,

本实例的实现逻辑是,应用selenium UI自动化登录百度盘,读取存储百度分享地址和提取码的txt文档,打开百度盘分享地址,填入提取码,然后保存到指定的目录中 全部代码如下: # -*-coding:utf8-*- # encoding:utf-8 import time from selenium import webdriver browser = webdriver.Chrome() def loginphont(): browser.get("https://pan.baidu.com

python处理二进制 python的struct模块可以将整型(或者其它类型)转化为byte数组.看下面的代码. # coding: utf-8 from struct import * # 包装成大端的byte数组 print(pack('>hhl', 1, 2, 3)) # b'\x00\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03' pack('>hhl', 1, 2, 3)作用是以大端的方式把1(h表示2字节整型),2,3(l表示4字节整型),转化为对于的byte数组.大端

在科学计算的过程中,往往需要保存一些数据,也经常需要把保存的这些数据加载到程序中,在 Matlab 中我们可以用 save 和 lood 函数很方便的实现.类似的在 Python 中,我们可以用 numpy.save() 和 numpy.load() 函数达到类似的效果,并且还可以用 scipy.io.savemat() 将数据保存为 .mat 格式,用scipy.io.loadmat() 读取 .mat 格式的数据,达到可以和 Matlab 或者Octave 进行数据互动的效果. 下面分别介绍

看到了中文版的python tutorial,发现是网页版的,刚好最近在学习爬虫,想着不如抓取到本地 首先是网页的内容 查看网页源码后发现可以使用BeautifulSoup来获取文档的标题和内容,并保存为doc文件. 这里需要使用from bs4 import BeautifulSoup 来导入该模块 具体代码如下: # 输出所在网址的内容from bs4 import BeautifulSoup def introduce(url): res = requests.get(url) res.e

在用jupyter notebook写python代码的过程中会产生很多变量,而关闭后或者restart jupyter kernel后所有变量均会消失,想要查看变量就必须将代码重新再运行一遍,而想在另一个jupyter notebook中调用变量就更加麻烦.在运行时间很长的代码中将变量保存下来能够节省很多事. 那就开始吧! 我用到的包是pickle 1.在使用之前首先需要导入包: import pickle 2.导入包后即可开始实质性操作,我们定义保存变量和读取变量的函数. 保存变量函数: d

import urllib2 import re import MySQLdb class LatestTest: #初始化 def __init__(self): self.url="https://toutiao.io/latest" self.UserAgent='Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.97 Safari/537.36'

1.使用opencv保存图像 cv2.imwrite(存储路径,图像变量[,存盘标识]) 存盘标识: cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY  设置图片格式为.jpeg或者.jpg的图片质量,其值为0---100(数值越大质量越高),默认95 cv2.CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY  设置图片的格式为.webp格式的图片质量,值为0--100 cv2.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION  设置.png格式的压缩比,其值为0--9(数值越大,压缩比

代码如下(网上示例): #profile =  webdriver.FirefoxProfile(r"C:\Users\Skyyj\AppData\Roaming\Mozilla\Firefox\Profiles\1rzh6139.default")profile = webdriver.FirefoxProfile() ##设置成0代表下载到浏览器默认下载路径:设置成2则可以保存到指定目录profile.set_preference("browser.download.fo

模型保存 BP:model.save(save_dir) SVM: from sklearn.externals import joblib joblib.dump(clf, save_dir) 模型调用: BP: from keras.models import load_model model = load_model(open_dir) SVM: from sklearn.externals import joblib model = joblib.load(open_dir)

解决方案 json 模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps()和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Python数据结构转换为JSON: import json data = { 'name' : 'ACME', 'shares' : 100, 'price' : 542.23 } json_str = json.dumps(data) 下面演示如何将一个JSON编码的字符串

import cv2 import os def save_img(): video_path = r'F:\test\video1/' videos = os.listdir(video_path) for video_name in videos: file_name = video_name.split('.')[0] folder_name = video_path + file_name os.makedirs(folder_name,exist_ok=True) vc = cv2.V