python3 读取串口数据 demo import serial import time ser = serial.Serial("COM3",115200,timeout = 5) ser.flushInput() def main(): while True: count = ser.inWaiting() if count !=0 : recv = ser.read(ser.in_waiting).decode("gbk") print(time.time(

#!/usr/bin/python # -*-coding: utf-8 -*- import serial import threading import binascii from datetime import datetime import struct import csv class SerialPort: def __init__(self, port, buand): self.port = serial.Serial(port, buand) self.port.close()

今天来谈一谈Python解析JSON数据,并写入到本地文件的一个小例子. – 思路如下 从一个返回JSON天气数据的网站获取到目标JSON数据串 使用Python解析出需要的部分 写入到本地文件,供其他的应用程序读取 完成整个业务需求 原料 一个可以获得天气信息的URL网址,如天气信息接口 读取到的结果:(由于是浏览器显示的时候的编码与之不匹配,故出现了乱码,但这并不影响我们对数据的处理) {"weatherinfo":{"city":"鍖椾含"

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

python 读取excel数据并将测试结果填入Excel 读取一个Excel中的一条数据用例,请求接口,然后返回结果并反填到excel中.过程中会生成请求回来的文本,当然还会生成一个xml文件.具体的excel文件如下: 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- from xml.dom import minidom import xlrd import openpyxl import requests import json import sys import HTMLPa

conn = pymysql.connect( host='127.0.0.1', port=3302, user='username', passwd='password', db=database, charset='utf8') #此处要指定charset为utf-8(一般数据库编码都是utf8或utf8mb4之类),否则读取出的中文会乱码

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

SerialPort中串口数据的读取与写入有较大的不同.由于串口不知道数据何时到达,因此有两种方法可以实现串口数据的读取.一.线程实时读串口:二.事件触发方式实现. 由于线程实时读串口的效率不是十分高效,因此比较好的方法是事件触发的方式.在SerialPort类中有DataReceived事件,当串口的读缓存有数据到达时则触发DataReceived事件,其中SerialPort.ReceivedBytesThreshold属性决定了当串口读缓存中数据多少个时才触发DataReceived事件,

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio   #import matplotlib

  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

想直接读取二进制数据到一个可变缓冲区中,而不需要做任何的中间复制操作.或者你想原地修改数据并将它写回到一个文件中去. 为了读取数据到一个可变数组中,使用文件对象的readinto() 方法.比如 import os.path def read_into_buffer(filename): buf = bytearray(os.path.getsize(filename)) with open(filename, 'rb') as f: f.readinto(buf) return buf 下面是

setup.ini配置文件内容 [General] #游戏所在主机IP GameIp1=192.168.1.151 GameIp2=192.168.1.152 GameIp3=192.168.1.153 GameIp4=192.168.1.154 GameIp5=192.168.1.155 GameIp6=192.168.1.156 GameIp7=192.168.1.157 GameIp8=192.168.1.158 #游戏中监听的UDP端口 GamePort= #延迟发送指令时间(单位毫秒)

1题目要求: 文本文件有这些数据,需要的只有其中的5个属性,如下颜色标记 像以下的数据达到75万组: 1product/productId: B0000UIXZ4 2product/title: Timex Link USB Watch 3product/price: unknown 4review/userId: A14MVG2I9PS6NZ 5review/profileName: B. Kuiper "Wah" 6review/helpfulness: 0/0 7review/s

1.安装xlrd 2.官网 通过官网来查看如何使用python读取Excel,python excel官网: http://www.python-excel.org/ 实例: (1)Excel内容 把我的小埋放上去嘿嘿 (2)代码实现 # _*_ coding:utf-8 _*_ import xlrd if __name__ == '__main__': # excel文件全路径 xlPath = r"c:\Users\yhq\Desktop\test.xlsx" #这里遇到一个问题

# -*- 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

要做的事情:一共十二个月的json数据(即12个json文件),json数据的一个单元如下所示.读取这些数据,并求取各个(100多个)城市年.季度平均值. { "time_point": "2014-01", "area": "***", "aqi": "71", "pm2_5": "47", "pm10": "69&

本文要点刚要: (一)读文本文件格式的数据函数:read_csv,read_table 1.读不同分隔符的文本文件,用参数sep 2.读无字段名(表头)的文本文件 ,用参数names 3.为文本文件制定索引,用index_col 4.跳行读取文本文件,用skiprows 5.数据太大时需要逐块读取文本数据用chunksize进行分块. (二)将数据写成文本文件格式函数:to_csv 范例如下: (一)读取文本文件格式的数据集 1.read_csv和read_table的区别:   #read_c

1,python读取csv的某一列 import pandas as pd data1 = pd.read_csv('cotton.csv', usecols=[0, 1], encoding='utf-8') 2,将csv读出来的dataframe转化为list import pandas as pdimport numpy as np data1 = pd.read_csv('cotton.csv', usecols=[0], encoding='utf-8')train_x_list=np

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6826662b0100yeze.html 简单暴力,直接上代码 conn = MySQLdb.connect(host = "localhost", user = "user", passwd = "passwd", db = "pythontest", charset = "utf8")

写了个小工具,其中涉及到从远程数据库中查询并返回,数据库是utf8编码,但是我的工具用的是GB2312编码,因此在返回数据的时候,有部分数据出现了:Truncated incorrect DECIMAL value 的警告信息. 但是并不妨碍工具获取查询结果和后续操作,只是每次运行,都会出现几行告警信息,实在很难看.在网上查了一下,发现,如果是通过命令提示符运行.py文件,可以忽略告警.例如我的代码文件是"test.py",则可在命令提示符中输入: python -W ignore t