1.准备一个二维列表,然后再range后面不指定任何选项,可以输出该二维列表中数据在一列中显示,如下代码: # -*- coding:utf-8 -*- import xlwings as xw list1 = [[1],[2],[3],[4],[5]] sht = xw.Book().sheets('sheet1') # 新增一个表格 sht.range('A1').value = list1 显示效果如下: 2.准备一个一维表格,然后在range 后面带上特定的 options 选项,可以轻

import xlwings as xw from PIL import ImageGrab def excel_save_img(path, sheet=0, img_name="1", img_suffix="png"): app = xw.App(visible=True, add_book=False) # 1. 使用 xlwings 的 读取 path 文件 启动 wb = app.books.open(path) # 2. 读取 sheet sht =

#encoding=utf- print '中国' #二维阵列变换 行转化成列,列转化成行 lista=[[,,],[,,],[,,],[,,]] #使用列表推导 listb=[[r[col] ]))] print listb #map实现 载入内存 print map(list,zip(*lista)) #map实现 不载入内存 import itertools print map(list,itertools.izip(*lista))

序列化与反序列化*** 为什么要序列化 ? 定义 pickle库 #序列化实例 import pickle lst = 'a b c'.split() with open('test.txt','wb+')as f: pickle.dump(lst,f) file = 'test.txt' with open(file,'wb')as f: s1 = 99 s2 = 'abc' s3 = ['a','b',['c','d']] pickle.dump(s1,f) pickle.dump(s2,f

类的是劣化过程解剖 类的语法 class Dog(object): print("hello,I am a dog!") d = Dog() #实例化这个类 #此时的d就是类Dog的实例化对象 #实例化,其实就是以Dog类为模版,在内存里开辟一块空间,存上数据,赋值成一个变量名 注:上面的代码其实有问题,想给狗起名字传不进去 传如名字,类的局部函数内的转换过程 class Dog(object): def __init__(self,name): #构造函数,构造方法==初始化方法 s

前言 Python的Queue模块提供一种适用于多线程编程的FIFO实现.它可用于在生产者(producer)和消费者(consumer)之间线程安全(thread-safe)地传递消息或其它数据,因此多个线程可以共用同一个Queue实例.Queue的大小(元素的个数)可用来限制内存的使用. python2和python3的导入不一样,python2是import Queue,python3是import queue 3种Queue类型 FIFO:class Queue.Queue(maxsiz

问题: 有一些长字符串,想以指定的列宽将他们重新格式化 解决方案: 使用textwrap模块来格式字符串的输出. textwrap 模块对于字符串打印时非常有用的,特别是当希望输出自动匹配终端大小的时候.

序列化是指把内存里的数据类型转换成字符串,以使其能存储到硬盘或通过网络传输到远程,因为硬盘和网络传输时只能接受bytes 一.pickle 把python对象写入到文件中的一种解决方案,但是写入到文件的是bytes. 所以这东西不是给人看的. 是给机器看的. ## bs = pickle.dumps(obj)     把对象转为bytes obj = pickle.loads(bs)       把bytes转为对象 pickle.dump(obj,fielname)    把对象写入到文件 o

一.与列表.元祖的相同与不同 1.都可以通索引得到元素 2.默认索引从0开始 3.可以通过分片得到一个范围内的元素集合 4.有很多共同的操作符 二. 1.list()这个函数用法 a="we are famliy" a=list(a) 会输出:['w', 'e', ' ', 'a', 'r', 'e', ' ', 'f', 'a', 'm', 'l', 'i', 'y'] b=(1,2,3,4,5,6,7,8) b= list(b) 会输出:[1,2,3,4,5,6,7,8] 2.tu

一.线性结构:栈.队列.双端队列.列表 二.非线性结构:树.图.堆 [算法中看堆是非线性的,因为其相当于完全二叉树,但堆的存储元素是采用线性的顺序表数组来实现的] 三.队列: 1.队列类型:FIFO.LIFO.双端队列.循环队列 FIFO:先进先出 LIFO:后进先出(相当于栈) 双端队列:LIFO和FIFO的结合,就是可从队首和队尾添加和删除元素. 循环队列:队首和队尾相连(可以解决假溢出) 2.FIFO[先进先出].LIFO[后进先出] Python自带的Queue模块(import que

在显示数据框时添加以下代码 #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value的显示长度为100,默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100)

开发需求:应项目需要,要将记录成txt的实验数据进行按列合并(也即为不同文件上下合并),从而进行机器学习训练. 实验数据类似如此 模拟验证数据 1.txt *****1***** abcdefghijklmn opqrstuvwxyz hhhhhhhhhhhhhhhhhhh 2.txt *****2***** 12345678910 11121314151 123456897897 1231564564879 2132564644561 3.txt *****3***** wkhdwadadfa

class Rgc(object): def __new__(cls, *args, **kwargs): print('在类通过__new__方法实例化一个对象') return super(Rgc, cls).__new__(cls) def __init__(self, name, gender): """ Usage: >>> Rgc('rg','man') :param name: :param gender: """

集合 集合具有不重复性,无序性的可变对象. 集合定义 直接定义 如:a = {'a','b',2} 别的类型转换,利用set    a = set(b) 其中b可以是一个列表或字符串等 增 add        add只有一个参数,只能一次添加一个元素 update     可以一次加入多个元素,参数可以是列表或字符串 a = {'a','b'} a.add('c') print (a) >>>{'a','b','c'} a = {'a','b'} a.update("abcd

文章目录 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771 修订历史 0.Python Excel库对比 1 Python xlrd 读取 操作Excel 1.1 xlrd模块介绍 1.2 安装xlrd模块 1.3 使用介绍 1.4 实战训练 2 Python x

Python3.0内置函数 abs() 取数字的绝对值,也就是无论是正数还是负数取它的绝对值格式:abs(目标变量)返回:数字类型 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #abs() 取数字的绝对值,也就是无论是正数还是负数取它的绝对值 a = 123 b = abs(a) print(b) #输出 123 a1= -123 b1 = abs(a1) print(b1) #输出 123 all() 接收可迭代类型,循环参数,如果每个元素都为真,

第一章:Python基础知识 1.Python 变量了解 .Python 二进制 .Python 字符编码 4.Python if条件判断 5.Python while循环 6.Python for循环 7.Python pyc知识了解 8.Python 数据运算 9.Python 列表 10.Python 字符串操作 11.Python 元组 12.Python 字典 13.Python 集合 14.Python 文件操作 15.Python Input交互 第二章:Python函数 1.Py

利用pd.read_excel   做到将第二列“EVT-LBL”按“-”分割后重新加三列在df后面 1 读取表格df 2. 分割第二列短横连接的数字,保存到df2---- 参考:str.spilt('-',expand=True)  括号中的‘-’是分割依据的字符串.参考:https://www.jianshu.com/p/31daa943cd2b 可能会遇到需要重新编辑索引值的问题 reset_index,set_index 3.将df和df2合并 参考:PANDAS 数据合并与重塑(con

来源:naughty 链接:my.oschina.net/taogang/blog/410864 笔者之前的博文提到过,随着大数据时代的到来,分布式是解决大数据问题的一个主要手段,随着越来越多的分布式的服务,如何在分布式的系统中对这些服务做协调变成了一个很棘手的问题.今天我们就来看看如何使用Python,利用开源对分布式服务做协调. 在对分布式的应用做协调的时候,主要会碰到以下的应用场景: 业务发现(service discovery) 找到分布式系统中存在那些可用的服务和节点 名字服务 (na

Python教程系列:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415 与C++的不同之处:http://developer.51cto.com/art/201003/187863_all.htm python接口功能的类似功能的介绍其中包括迭代访问.切片方式.如果你对python接口功能想有所了解的话,你可以浏览以下文章,会对你有所帮助. AD:2013云计算架构师峰会课程资料下载 在正常情况下, OpenCV的python接口和C语

https://blog.csdn.net/sinat_34474705/article/details/74458605?utm_source=blogxgwz1 https://www.cnblogs.com/ArsenalfanInECNU/p/4793354.html https://blog.csdn.net/zxyhhjs2017/article/details/80157930 https://blog.csdn.net/sinat_27693393/article/details