import sqlite3 as sqlite from xlwt import * import sys def sqlite_get_col_names(cur, select_sql): cur.execute(select_sql) return [tuple[0] for tuple in cur.description] def query_by_sql(cur, select_sql): cur.execute(select_sql) return cur.fetchall()

今天遇到一个批量读取pdf文件中表格数据的需求,样式大体是以下这样: python读取PDF无非就是三种方式(我所了解的),pdfminer.pdf2htmlEX 和 Tabula.综合考虑后,选择了最后一种.下面对三种方式分别介绍: pdfminer 该方式从网上搜索的结果是,可以提取pdf文本数据,但是提取后表格信息就乱了.所以本人没有亲自实验,就果断放弃了实验该方法.如果只是提取pdf里面的文本内容,该方式可能是比较合适的. pdf2htmlEX 该方式是通过把pdf格式转换成html格式

在日志文件中有一大堆,格式相同的文本,需要提取出接口耗时的时间 >>> 运单号:71742507538566,快递100接口耗时:8,返回结果:[{"lengthPre":14,"comCode":"huitongkuaidi","noPre":"717425","noCount":59622}] >>> 运单号:71679940955921,快递10

Web Scraping在大数据时代,一切都要用数据来说话,大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤    数据的采集和获取    数据的清洗,抽取,变形和装载    数据的分析,探索和预测    数据的展现其中首先要做的就是获取数据,并提炼出有效地数据,为下一步的分析做好准备.数据的来源多种多样,以为我本身是足球爱好者,而世界杯就要来了,所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析.许多的网站都提供了详细的足球数据,例如:    网易 http://goal.sports.163.com/   

接着上节继续学习,在本章中,你将从网上下载数据,并对这些数据进行可视化.网上的数据多得难以置信,且大多未经过仔细检查.如果能够对这些数据进行分析,你就能发现别人没有发现的规律和关联.我们将访问并可视化以两种常见格式存储的数据:CSV和JSON.我们将使用Python模块csv来处理以CSV(逗号分隔的值)格式存储的天气数据,找出两个不同地区在一段时间内的最高温度和最低温度.然后,我们将使用matplotlib根据下载的数据创建一个图表,展示两个不同地区的气温变化:阿拉斯加锡特卡和加利福尼亚死亡谷

接着上节继续学习,在本节中,你将下载JSON格式的人口数据,并使用json模块来处理它们.Pygal提供了一个适合初学者使用的地图创建工具,你将使用它来对人口数据进行可视化,以探索全球人口的分布情况. 一 制作世界人口地图 1 下载世界人口数据和提取相关的数据 可以去(http://data.okfn.org/)下载population_data.json,来研究一下population_data.json,看看如何着手处理这个文件中的数据: [   {     "Country Name&qu

面对读取上G的数据,python不能像做简单代码验证那样随意,必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响.如下所示,对pandas对象的行计数实现方式不同,运行的效率差别非常大.虽然时间看起来都微不足道,但一旦运行次数达到百万级别时,其运行时间就根本不可能忽略不计了: 故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题,文章中总结的技巧基本是基于pandas,有错误之处望指正. 1.外部csv文件读写大数据量csv读入到内存分析思路:数据量非常大时,比如一份银行一个月的流水

/1 前言/ 前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据(上篇),木有赶上车的小伙伴,可以戳进去看看.今天小编带大家进行网页结构的分析以及网页数据的提取,具体步骤如下. /2 首页分析及提取/ 首先进入网站主页,如下图所示. 简单分析下页面,其中后面的 1 是页码的意思,分析后发现每一页有100 多条数据,然后网站底部总共有 2700+页 的链接,所以总共ip 代理加起来超过 27 万条数据,但是后面的数据大部分都是很多年前的数据了,比如 2012 年,大概就前 5000 多条是

前言 整个世界正被大流行困扰着,不同国家拿出了不同的应对策略,也取得了不同效果.这也是本文的脑洞来源,打算研究一下各国在医疗基础设置上的开支,对几个国家的医疗费用进行数据可视化. 由于没有找到最近一年的可靠数据来源,所以这里使用的是2016年的数据.数据清楚哪个国家花得最多.哪个国家花得最少.我一直想试试在Python中网络抓取和数据可视化,这算是个不错的项目.虽然手动将数据输入Excel肯定快得多,但是这样就不会有宝贵的机会来练习一些技能了. 数据科学就是利用各种工具包来解决问题,网络抓取和正

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

python笔记之提取网页中的超链接 对于提取网页中的超链接,先把网页内容读取出来,然后用beautifulsoup来解析是比较方便的.但是我发现一个问题,如果直接提取a标签的href,就会包含javascript:xxx和#xxx之类的,所以要对这些进行特殊处理. #!/usr/bin/env python #coding: utf-8 from bs4 import BeautifulSoup import urllib import urllib2 import sys reload(sy

原文:SQL Server 2008空间数据应用系列十一:提取MapInfo地图数据中的空间数据解决方案 友情提示,您阅读本篇博文的先决条件如下: 1.本文示例基于Microsoft SQL Server 2008 R2调测. 2.具备 Transact-SQL 编程经验和使用 SQL Server Management Studio 的经验. 3.熟悉或了解Microsoft SQL Server 2008中的空间数据类型. 4.具备相应(比如OGC规范.KML规范)的GIS专业理论知识. 5

如何用python抓取js生成的数据 - SegmentFault 如何用python抓取js生成的数据 1赞 踩 收藏 想写一个爬虫,但是需要抓去的的数据是js生成的,在源代码里看不到,要怎么才能抓到呢? 最好是用python 链接 Yiner224 2012年11月22日提问 显示评论 (4条) 您还没有登录, 请登录后添加评论 得票数 时间先后 7 个回答 3赞 踩 采纳 如果对抓取的性能没有什么要求的话, 尝试一下selenium或者watir吧. web自动化测试脚本用好了可以做很多事

python requests抓取NBA球员数据,pandas进行数据分析,echarts进行可视化 (前言) 感觉要总结总结了,希望这次能写个系列文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升. 因为半桶子水的水平,一直在想写什么,为什么写,怎么写. 直到现在找到了一种好的办法: 1.写什么 自己手上掌握的,工作中经常用到的,从数据源 到 最后可视化 所有一套流程. 2.为什么写 因为很长一段时间没有进行总结和梳理了,总感觉很多东西很零散,另一方面,写写笔记也是对那些东西的一次巩固. 3.怎么写

现在的API接口多为xml或json,json解析更简洁相对xml来说 以豆瓣的API接口为例,解析返回的json数据: https://api.douban.com/v2/book/1220562 { "", "alt":"http:\/\/book.douban.com\/book\/1220562", "rating":{"max":10, "average":"7.0&

python 字典操作提取key,value dictionaryName[key] = value 1.为字典增加一项  2.访问字典中的值  3.删除字典中的一项  4.遍历字典  5.字典遍历的key\value  6.字典的标准操作符  7.判断一个键是否在字典中  8.python中其他的一些字典方法  

Python获得百度统计API的数据并发送邮件 小工具  本来这么晚是不准备写博客的,当是想到了那个狗子绝对会在开学的时候跟我逼逼这个事情,所以,还是老老实实地写一下吧.   Baidu统计API的使用 系统环境: Python2 requests库:发出请求 json库:json处理 getSiteList的使用 官方文档在此,说实话,这是我使用百BaiduAPI最坑的一次,在这个官方文档的getSiteList中,完全不告诉你请求参数是什么. 首先,需要获得百度统计API的token,在这里

基于Python 从mysql表读取千万数据实践   by:授客 QQ:1033553122 场景:   有以下两个表,两者都有一个表字段,名为waybill_no,我们需要从tl_waybill_bar_record表读取1000w条唯一的waybill_no,然后作为INSERT SQL语句的一部分,填充到ts_order_waybill的waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第3部分.在本教程中,我们将使用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化.我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareader.

Python 查询Mysql,如果是datetime类型,在json序列化的时候会出现问题. 在网上查了一下,解决方案基本都是遍历dict数据,如果是datetime则转化为字符串. from datetime import date, datetime def json_serial(obj): """JSON serializer for objects not serializable by default json code""" if

mtail 是谷歌开源的一款很不错的应用日志提取工具,我们可以方便的用来提取应用的数据 到常见的监控系统(prometheus,stats,collectd,gragphite....) 说明: demo 使用此工具转换nginx error message 为prometheus 的metrics 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services:  nginx-log:    build: ./    ports:    - "