python3

继上一篇 【Python数据分析】Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例 对豆瓣图书Top250进行爬取以后，鉴于还有一些问题没有解决，所以进行了进一步的交流讨论，这期间得到了 一只尼玛 的帮助与启发，十分感谢！ 上次存在的问题如下： 1.写入不能继续的问题 2.在Python IDLE中明明输出正确的结果，写到excel中就乱码了。 上述两个问题促使我改换excel处理模块，因为据说xlwt只支持到Excel 2003，很有可能会出问题。 虽然“一只尼玛”给了一个Validate函数，可是那是针对去除Windows下文件名中非法字符的函数，跟写入excel乱码没有关系，所以还是考虑更换模块。 更换xlsxwriter模块 这次我改成xlsxwriter这个模块， https://pypi.python.org/pypi/XlsxWriter . 同样可以pip3 install xlsxwriter，自动下载安装，简便易行。一些用法样例： import xlsxwriter # Create an new Excel file and add a worksheet. workbook = xlsxwriter.Workbook('demo.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet() # Widen the first

1. io文本、十进制和原始流I/O工具 io模块在解释器的内置open()之上实现了一些类来完成基于文件的输入和输出操作。这些类得到了适当的分解，从而可以针对不同的用途重新组合——例如，支持向一个网络套接字写Unicode数据。 1.1 内存中的流 StringIO提供了一种很便利的方式，可以使用文件API(如read()、write()等)处理内存中的文本。有些情况下，与其他一些字符串连接技术相比，使用StringIO构造大字符串可以提供更好的性能。内存中的流缓冲区对测试也很有用，写入磁盘上真正的文件并不会减慢测试套件的速度。 下面是使用StringIO缓冲区的一些标准例子。 import io # Writing to a buffer output = io.StringIO() output.write('This goes into the buffer. ') print('And so does this.', file=output) # Retrieve the value written print(output.getvalue()) output.close() # discard buffer memory # Initialize a read buffer input = io.StringIO('Inital value for read

数据导入 将文件内容导入，下面是3种方式。 # blogs.txt文件 title 1****content 1 title 2****content 2 title 3****content 3 title 4****content 4 title 5****content 5 title 6****content 6 title 7****content 7 title 8****content 8 title 9****content 9 def main (): file = open('blogs') for line in file: title ,content = line.split('****') Blogs.objects.get_or_create(title=title,content=content)#这样写会避免重复，但效率会慢些 file.close() def main(): file = open('blogs') blogList=[] for line in file: title ,content = line.split('****') blog = Blogs(title=title,content=content)#创建Blogs对象 blogList.append(blog) file.close() Blogs.objects

1. 输入一个字符串，例如：s = "abcd\nefgh\nijkl\nmnop" ，以\n 为分割点，对各个部分的字符进行反转，对各个部分进行反转 效果如下： vert_mirror(s) => "dcba\nhgfe\nlkji\nponm" hor_mirror(s) => "mnop\nijkl\nefgh\nabcd" 代码： s = "abcd\nefgh\nijkl\nmnop" def vert_mirror(s): ...: return '\n'.join(line[::-1] for line in s.split('\n')) # for line in s.split('n') 对字符串s，以\n为分割的分段，进行反转，然后，再join合起来 def hor_mirror(s): ...: return '\n'.join(s.split('\n')[::-1]) # 先对字符串s进行split，然后将整个字符串进行反转，然后再join合并起来 a = vert_mirror(s),hor_mirror(s) print(a) 2. 给定一个小写字符串，没有空格，将偶数索引和奇数索引的字母大写，并返回如下所示的值。索引0也会被考虑。 For example, capitalize("abcdef") = ['AbCdEf', 'aBcDeF']. 代码：

Python 3最重要的新特性之一是对字符串和二进制数据流做了明确的区分。文本总是 Unicode ，由 str 类型表示，二进制数据则由 bytes 类型表示。Python 3不会以任意隐式的方式混用 str 和 bytes ，你不能拼接字符串和字节流，也无法在字节流里搜索字符串（反之亦然），也不能将字符串传入参数为字节流的函数（反之亦然）。 下面让我们深入分析一下二者的区别和联系。 编码发展的历史 在谈 bytes 和 str 之前，需要先说说关于编码是如何发展的。。 在计算机历史的早期，美国为代表的英语系国家主导了整个计算机行业，26个英文字母组成了多样的英语单词、语句、文章。因此，最早的字符编码规范是ASCII码，一种8位即1个字节的编码规范，它可以涵盖整个英语系的编码需要。 编码是什么？编码就是把一个字符用一个二进制来表示。我们都知道，所有的东西，不管是英文、中文还是符号等等，最终存储在磁盘上都是01010101这类东西。在计算机内部，读取和存储数据归根结底，处理的都是0和1组成的比特流。问题来了，人类看不懂这些比特流，如何让这些010101对人类变得可读呢？于是出现了字符编码，它是个翻译机，在计算机内部某个地方，透明的帮我们将比特流翻译成人类可以直接理解的文字。对于一般用户，不需要知道这个过程是什么原理，是怎么执行的。但是对于程序员却是个必须搞清楚的问题。 以

NetworkX 概述 NetworkX 主要用于 创造、操作复杂网络 ，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。安装networkx看以参见 官网 。 NetworkX学习 关于networkx的学习可以参考如下网站： python复杂网络库networkx：基础 网络分析之networkx python networkx学习 案例学习 学习案例前，请先导入下面的库 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt 案例1 G = nx.Graph() G.add_node(1) G.add_edge(2, 3) # G.add_edge(3, 2) print("输出全部节点：{}".format(G.nodes())) print("输出全部边：{}".format(G.edges())) print("输出全部边的数量：{}".format(G.number_of_edges())) nx.draw(G) plt.show() 输出全部节点：[1, 2, 3] 输出全部边：[(2, 3)] 输出全部边的数量：1 案例2 G = nx.DiGraph() G.add_node(1) G.add_node(2) G.add_nodes_from([3, 4,

1. filecmp比较文件 filecmp模块提供了一些函数和一个类来比较文件系统上的文件和目录。 1.1 示例数据 使用下面代码创建一组测试文件。 import os def mkfile(filename, body=None): with open(filename, 'w') as f: f.write(body or filename) return def make_example_dir(top): if not os.path.exists(top): os.mkdir(top) curdir = os.getcwd() os.chdir(top) os.mkdir('dir1') os.mkdir('dir2') mkfile('dir1/file_only_in_dir1') mkfile('dir2/file_only_in_dir2') os.mkdir('dir1/dir_only_in_dir1') os.mkdir('dir2/dir_only_in_dir2') os.mkdir('dir1/common_dir') os.mkdir('dir2/common_dir') mkfile('dir1/common_file', 'this file is the same') os.link('dir1/common_file', 'dir2

一、知识介绍： 1、print()函数，用于打印输出； 2、语法：print(*objects,sep='',end='\n',file=sys.stdout,flish=flase)。 参数： objects -- 复数，表示可以一次输出多个对象。输出多个对象时，需要用 , 分隔。 sep -- 用来间隔多个对象，默认值是一个空格。 end -- 用来设定以什么结尾。默认值是换行符 \n， end=' ' 不换行。 file -- 要写入的文件对象。 flush -- 输出是否被缓存通常决定于 file，但如果 flush 关键字参数为 True，流会被强制刷新。 二、运用演示： 1、 print('hello world！') #输出：hello world！ 2、 print('test01''test001''test0001') #输出多个对象需没有分隔 #输出：test01test001test0001 3、 print('test01','test001','test0001') #输出多个对象需，分隔 #输出：test01 test001 test0001 4、 print('test01','test001','test0001',sep='排序:') #输出：test01排序: test001排序: test0001 5、 print('1','2','3'

一、知识介绍： 1、input() 函数，接收任意输入，将所有输入默认为字符串处理，并返回字符串类型； 2、可以用作文本输入，如用户名，密码框的值输入； 3、语法： input ("提示信息:" ) 。 二、运用演示： 1、接收任意输入，并返回字符串类型； >>> height = input ( "输入身高 : " ) #运行 输入身高 : 170 #输入整数170 >>> type ( a ) #type( )检查输出的数据类型 < class ' str ' > #字符串 2、想得到一个整数，只需数据类型转换就可以了： >>> a = int(input("身高:")) #int( ) 转换为整数 身高: 180 >>> type(a) <class 'int'> 三、案例分析： （- * -）完（- * -） 1、input() 函数，接收任意输入，将所有输入默认为字符串处理，并返回字符串类型； 2、可以用作文本输入，如用户名，密码框的值输入； 3、语法： input ("提示信息:" ) 。 二、运用演示： 1、接收任意输入，并返回字符串类型； >>> height = input ( "输入身高 : " ) #运行 输入身高 : 170 #输入整数170 >>> type ( a ) #type( )检查输出的数据类型 < class ' str ' > #字符串 2

一、安装jupyter notebook并配置环境 首先建议大家安装anaconda，最新版本请到官网下载（点击 下载连接 ），没错，直接点击下载python3.6版本的（当然选择做自己电脑相应的位数，我的是64bit），however，tensorflow并不支持python3.6，是不是感觉很尴尬，哈哈，一开始我是这么觉得的，嗯，山人自有妙计（后面讲）。下载完成之后，按照提示把安装包安装好，这个没什么好讲的，一路next。。。 在你安装好anaconda之后，在windows开始菜单中点击Anaconda3（64bi t ），点击anaconda prompt，这是打开了anaconda自带的终端程序，输入：jupyter notebook ，回车，你的jupyter notebook差不多安装完了，不过我还是建议大家修改一下工作空间，类似于eclipse的workspace，你创建的文件都会保存到这个工作空间下。 Note：还是打开anaconda prompt， 输入 jupyter notebook --generate-config，这是显示overwinte xxxxxxxx,后面跟了一串路径，该路径为jupyter notebook的配置文件路径，在这个路径下找到ipython_notebook_config.py，用编辑器打开该文件（我用的是notepad ++）