Python的tecplot模块仅支持tecplot2017以上 首先安装tecplot2017 安装完成以后,安装python的tecplot模块 可以通过终端转入tecplot安装目录下的pytecplot目录,输入: python setup.py install  或者直接在终端中输入:pip intsall pytecplot 安装完成以后,我们将tecplot安装目录下的bin目录添加到Path环境变量当中 以上设置完成以后,我们新建一个Python文件,输入下面的演示代码: #!/

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(

如何读取GRIB数据?快看Python大神整理的干货! 橙子心法 百家号17-11-0116:30 GRIB是WMO开发的一种用于交换和存储规则分布数据的二进制文件格式,主要用来表示数值天气预报的产品资料.现行的GRIB 码版本有GRIB1 和GRIB2 两种格式.由于小编只接触过GRIB1数据,所以本文仅讲解如何读取GRIB1数据. 使用Python读取GRIB数据要根据在何种平台分别讨论. 一.Linux及Mac OS系统下 Linux.Mac OS系统下使用Python语言实现Grib数据

Matlab是学术界非常受欢迎的科学计算平台,matlab提供强大的数据计算以及仿真功能.在Matlab中数据集通常保存为.mat格式.那么如果我们想要在Python中加载.mat数据应该怎么办呢?所以今天就给大家分享一个使用python加载.mat数据的方法.我将使用Stanford Cars Dataset数据集作为例子为大家演示使用方法. 数据集 Stanford Cars Dataset数据集是一个关于车辆图像分类的数据集,该数据集保存格式为.mat形式.数据及下载地址为: https:

读取json后,数据类型为字典,对字典内数据的提取又有不同的方法,根据不同的字典类型 上图可以看到有”[]”,”{}” python语言最常见的括号有三种,分别是:小括号( ).中括号[ ]和大括号也叫做花括号{ }.其作用也各不相同,分别用来代表不同的python基本内置数据类型.具体不同括号所代表的含义如何可以参考这个网站:https://www.iplaypy.com/wenda/wd182.html 上面读取json返回的结果,我们需要取出wxid这一项后面的值“qshang_110”

在签到统计场景中,可以使用 bitmap 数据类型高效的存储签到数据,但 getbit 命令只能获取某一位值,就无法最优的满足部分业务场景了. 比如我们按年去存储一个用户的签到情况,365 天,只需要 365 / 8 ≈ 46 Byte,1KW 用户量一年也只需要 44 MB 就足够了. setbit sign:uid:year 0 1 #第1天 setbit sign:uid:year 1 1 #第2天 ... setbit sign:uid:year 364 1 #第365天 但如果我想获取

from openpyxl.reader.excel import load_workbook #读取xlsx文件def readExcelFile(path): dic={} #打开文件 file=load_workbook(filename=path) #所有表格的名称 sheets=file.get_sheet_names() #拿出表格shu'ju for sheetName in sheets: sheet=file.get_sheet_by_name(sheetName) sheet

<--------------主函数-------------------> from pymongo import MongoClientfrom bson.objectid import ObjectIdfrom read_json import read def mongoclient(): client = MongoClient('127.0.0.1', 27017) db = client.test collection = db.test # collection.insert(

""" 功能:将Excel数据导入到MySQL数据库 """ import xlrd import MySQLdb # Open the workbook and define the worksheet book = xlrd.open_workbook("pytest.xls") sheet = book.sheet_by_name("source") #建立一个MySQL连接 database = M

import java.util.Scanner; public class ScannerIntTest{ public static void main(String [] args){ int num1,num2; num1 = getIntNumber();//调用函数getIntNumber()来获取一个从键盘输入的整数 num2 = getIntNumber(); System.out.println("first number "+num1+"-----&quo

# -*- coding: utf-8 -*- import arcpy import sys import datetime import cx_Oracle import json import os import time import uuid from arcpy import env from arcpy.sa import * env.workspace = r"F:\py"; mapPath = r"F:\py"; imagepath = r'F:\

首先导入scipy的包 from scipy.io import loadmat 然后读取 m = loadmat("F:/__identity/activity/论文/data/D001.mat") 注意这里m是一个dict数据结构 >>> m {'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Mon Aug 15 22:16:43 2011', '__globals__': [],

from docx import Document path = r'D:\pywork\12' # word信息表所在文件夹 w = Document(path + '/' + 'word信息表.docx') #读取word a = w.paragraphs #读word中 所有 段落 内容 传给a for i in a: # 在每一个段落里面 操作 print(i.text) #显示每一段 内容 for j in i.runs: #在每一个 分块中 操作, print(j.text) #显示

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #df = pd.read_excel('/Users/NaCl/Documents/first.xls') #df = pd.read_excel("Users/NaCl/Documents/first.xlsx") import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel('/User

如下: import datetime date_str = '2019_05_09' date_date = datetime.date(*map(int, date_str.split('_'))) print date_date, type(date_date) # 打印结果 # 2019_05_09 <type 'datetime.date'>

一直想将自己接触到的东西梳理一遍,可就是迈不出第一步,希望从这篇总结开始不要再做行动的矮人了. 最近测试过程中需要用到python读取excel用例数据,于是去了解和学习了下xlrd库,这里只记录使用过程中读取excel数据相关操作. 一.安装xlrd库 可以下载xlrd库包到本地安装,也可以通过pip命令安装,这里我选择pip命令: pip install xlrd 二.使用xlrd读取excel数据 具体详细的操作可以参考xlrd库操作说明文档,以下是两种读取excel数据的方法: 1.根据

  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

我们已经了解了Python支持布尔类型的数据,布尔类型只有True和False两种值,但是布尔类型有以下几种运算:与运算:只有两个布尔值都为 True 时,计算结果才为 True.True and True   # ==> TrueTrue and False   # ==> FalseFalse and True   # ==> FalseFalse and False   # ==> False或运算:只要有一个布尔值为 True,计算结果就是 True.True or Tru

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

近日在做项目时,意外听说有一种SQLite的数据库,相比自己之前使用的SQL Service甚是轻便,在对数据完整性.并发性要求不高的场景下可以尝试! 1.SQLite简介: SQLite是一个进程内的库,实现了自给自足的.无服务器的.零配置的.事务性的 SQL 数据库引擎.它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它(如安卓系统),它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了.它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多

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