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在python中读取和写入CSV文件（你真的会吗？）「建议收藏」

文章要点 每日推荐 前言 1.导入CSV库 2.对CSV文件进行读写 2.1 用列表形式写入CSV文件 2.2 用列表形式读取CSV文件 2.3 用字典形式写入csv文件 2.4 用字典形式读取csv...如果CSV中有中文，应以utf-8编码读写. 1.导入CSV库 python中对csv文件有自带的库可以使用，当我们要对csv文件进行读写的时候直接导入即可。...import csv 2.对CSV文件进行读写 2.1 用列表形式写入CSV文件 语法：csv.writer(f)： writer支持writerow(列表)单行写入，和writerows(嵌套列表...() # 将数据写入 writer.writerows(data) 结果： 2.4 用字典形式读取csv文件 语法：csv.DicReader(f, delimiter=‘,’)...直接将标题和每一列数据组装成有序字典（OrderedDict）格式，无须再单独读取标题行 import csv with open('information.csv',encoding='utf

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Python中的数据处理利器

pandas b.通过源码来安装git clone git://github.com/pydata/pandas.gitcd pandaspython setup.py install 2.按列读取数据 案例中的...pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply') # 返回一个DataFrame对象，多维数据结构print(df) # 读取的数据为嵌套列表的列表类型...，此方法不推荐使用print(df.values) # 嵌套字典的列表datas_list = []for r_index in df.index: datas_list.append(df.iloc...文件 1.读取csv文件 案例中的 data.log 文件内容如下所示： TestID,TestTime,Success0,149,01,69,02,45,03,18,14,18,1import pandas...as pd # 读取csv文件# 方法一，使用read_csv读取，列与列之间默认以逗号分隔（推荐方法）# a.第一行为列名信息csvframe = pd.read_csv('data.log') #

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    Python有趣时刻，这些代码让你大呼

    我第一眼的感受是密密麻麻一大堆，读都不想读 作为一名python开发者，我觉得，一定要领会python编程的一些思想，就是简洁，拿我来说，在满足基本的业务要求和功能的要求前提下，我能用一行代码解决的事情...这里我简单举例一个小demo，Excel最终要输出字典类型数据{name:xx,age:xx,city:xx},将每行都输出成这样的字典 ? image.png ?...image.png 可能没用过python数据分析pandas库的同学自然会去用csv模块csv.writer、xlrd之类的模块去做，不过这里教给大家更简单的方法，2行代码就能解决上述需求 导入pandas...image.png 当然我笔记中还记录了to_dict方法不加参数时候的结果，直接转成大字典嵌套小字典的形式，这点后面的数据分析系列教程都还会讲，大家对该方法有个印象即可 ?...image.png 方法都是一点一滴积累的，希望今天的读Excel并保存字典方法和随机取值方法大家能记住，很简洁，又都是工作实际用到的知识点

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    python读取json格式文件大量数据，以及python字典和列表嵌套用法详解

    3.3组合使用 列表里也能嵌套列表，列表里能嵌套字典 字典里能嵌套字典，字典里也能嵌套列表 这是非常灵活的。...) 5 ### 将嵌套列表转为非嵌套列表 >>> a = [[1,2,3],[4,5,6],[7],[8,9]] >>> for i in a: ......t.extend(i) ... >>> print(t) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] *3.3.2列表嵌套字典 在列表中嵌套字典应该是最常用的方式了...或者说当我想获取到年纪第十名同学的语文成绩，那么可以直接去获取到列表对应的索引，和字典里对应的key就可以了，这样就能得到相应的value。 至于嵌套中的排序用法 4....在一个子帧中为多个用户设备配置的参考信号的符号和数据的符号在子帧中的时域位置关系满足前提一和前提二；前提一为，将每个用户设备的参考信号所需的资源包括在多个参考信号的符号中，前提二为以下条件中的至少一个：

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    Cloud Studio实战——热门视频Top100爬虫应用开发

    -{}.csv'.format(tab_name)) 2.2爬虫结果 图片 得到的是一个总站、六个分区的热门视频内容，存储在csv文件中。...try里面的内容是整个爬虫的核心：r = requests.get(url, headers=headers)+ json_data = r.json()是获取目标网站的信息，返回的是一个键和值关联的嵌套字典...用for循环遍历list_data，将对应数据加到对应列表中，这里涉及到的知识点是列表、字典的索引，以及嵌套字典嵌套列表的索引。...df = pd.DataFrame将对应字典转化为DataFrame格式，方便之后写入csv文件中。 最后利用df.to_csv将数据写入csv文件中，utf_8_sig修复乱码问题。...利用字典将变量与对应变量和一一对应，总和即为data = list(num_dic.values())，数据标签为labels = list(num_dic.keys())。

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    Python 文件操作

    最常用操作就是读和写 文件访问的模式又两种： 文本模式 和 二进制模式 不同模式下，操作函数不尽相同，表现得结果业不一样 open 得参数 file 打开或者要创建得文件名。...当作key,section 存储着键值对组成的字典, 可以把ini配置文件当做一个嵌套的字典。...默认使用的是有序字典。 序列化与反序列化 serialization 序列化 将内存中对象存储下来，把他们变为一个个字节。...-> 二进制 deserialization 反序列化 将文件的一个个字节恢复成内存中对象。 <- 二进制 序列化保存到文件就是持久化。...可以将数据序列化后持久化，或者网络传输；也可以将从文件中或者网络接收到的字节序列反序列化。

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    测试之路 pytest接口自动化框架-yaml数据驱动

    它的数据驱动是依靠CSV文件（一种通用文本格式。常用于数据之间的转换。一行就是一条数据，数据中多个值用“,”分割。）设置的，通过编写CSV表格，然后设置好对应的参数。在接口中调用这些参数所属的变量。...pytest中有一个装饰器是@pytest.mark.parametrize(参数名，数据源)；这个装饰器主要功能是将列表转换成用例，列表中的元素个数表示用例个数。...在yaml中。我们可以将数据使用列表嵌套字典+关键字的方式来实现数据驱动。定义yaml文件时。在最外层使用“-”（上期介绍过，“-”在yaml文件里面表示数组的意思。）包裹字典数据。...实现思路就是使用列表嵌套字典的数据结构来定义yaml文件，然后读取这个yaml文件，读取后的参数数据结构，如下图所示，是我们想要的[{},{}...]的格式。...把读取到的数据传入装饰器的数据源参数中。就大功告成了~ 04 结语 好了~本期内容先到这里，下期我们就yaml数据驱动的封装以及参数化介绍。 为了不浪费大家时间。我的分享尽量保持在1500字左右。

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    利用ZABBIX进行服务器自动巡检并导出报表

    提供了丰富的api，可以根据此api获取zabbix得主机信息，监控项ID，监控项的趋势数据和历史数据 首先根据主机组ID获取组内的所有主机信息，包括主机名和IP地址 循环主机组内的主机ID，并在循环里再嵌套一个根据监控项键值获取监控项...ID的请求 根据获取到的监控项ID分别获取历史数据和趋势数据 将历史数据和趋势数据的值写到一个字典里，并把循环之后的所有字典添加到列表中 将列表中的信息写入到Excel中，把脚本放到定时任务中定时执行...，并导出到csv文件中 dic1['Hostname']=i['name'] dic1['IP']=i['interfaces'][0]['ip'] dic1['磁盘C:...print(item) print(host) return host def writecsv(getitem1): with open('data.csv...','w',encoding='utf-8-sig') as f: #f.write(codecs.BOM_UTF8) writer = csv.DictWriter(f

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    Python数据采集：抓取和解析JSON数据

    json库提供了loads()方法，可以将JSON字符串解析为Python的字典或列表对象，从而方便我们对数据进行操作和分析。　　当我们获得了解析后的JSON数据，就可以开始进行各种处理了。...此外，我们还可以使用Pandas库将JSON数据转换为DataFrame对象，以便于更方便地进行数据清洗和分析。　　在实际的操作中，我们可能会遇到一些复杂的JSON数据结构，例如嵌套的字典和列表。...最后，当我们完成了对JSON数据的采集和解析后，我们可以根据需求将数据保存到数据库中、导出为CSV文件或者进行进一步的数据分析。...然后，通过`response.json()`方法将获取到的JSON数据转换成Python字典对象。...接着，我们使用`json.loads()`方法将JSON数据解析为Python的字典或列表对象，便于我们对数据进行操作。最后，我们可以根据需求提取所需的数据，进行数据保存和导出等进一步操作。

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    一句python，一句R︱列表、元组、字典、数据类型、自定义模块导入（格式、去重）

    它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。...#以列表的形式返回字典中的值，返回值的列表中可包含重复元素 D.items() #将所有的字典项以列表方式返回，这些列表中的每一项都来自于(键,值),但是项在返回时并没有特殊的顺序...#以列表的形式返回字典中的值，返回值的列表中可包含重复元素 D.items() #将所有的字典项以列表方式返回，这些列表中的每一项都来自于(键,值),但是项在返回时并没有特殊的顺序...其中读入数据的时候，不要出现中文，不然读不进去。...数据保存： # 使用参数16表示将doc转换成docx，保存成docx后才能 读文件 doc.SaveAs(r"D:\\test2.docx",16) doc.Close() word.Quit()

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    Python爬虫爬取博客园作业

    羊车门作业链接 我们将需要爬取的内容在页面中找到，他是下图这样的： ? 　　分析一下他们的代码，我在浏览器中对应位置右键，然后点击检查元素，可以找到对应部分的代码。...可以直接将json转换为字典和列表类型。 ? 　　在这里我简单介绍一下数据解析的过程吧。首先，我将爬取到的json文本转换成某种数据类型，具体由数据决定，一般不是字典就是列表。...查看类型发现是字典，且字典中有三个key值，而我们需要的key在一个叫data的key中。 ? 　　而data中的数据是一个学生信息的列表类型，列表的每个元素都是一个字典，包括学生姓名，学号等信息。...首先，我们只是爬取了页面的内容，但是并没有抓取到页面的样式，页面显示会不太正常，排版混乱。其次，页面中还有图片等元素都不会显示出来。...当然了，即使这样，和原本的网页也是有差别的，因为抓取到的资源还是不够，和浏览器中获得的元素对比一下就会发现还差不少。

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    Junit5 + YAML 轻松实现参数化和数据驱动，让 App 自动化测试更高效(一)

    sendKeys(inputPassword,password); click(loginBtn); return new MainPage(); } 数据驱动：将参数化中的数据来源变成从外部读取...，参数有一个存放数据的地方，在用例执行的时候去去数据；这个数据存储的地方可以是我们定义的数组、hashmap，也可以是从外部文件中(excel、csv、xml、yaml等)读取。...例如上述的搜索案例，我们可以将搜索条件放入外部文件中，每次执行搜索用例时，去文件中获取数据，根据获取到的数据执行不同的搜索测试即可。...，需要熟悉编程语言和测试框架的结构； 定义好了数据驱动，将变化的数据放入配置文件中进行维护，既便捷(无需找到对应代码修改部署)，也降低了维护的门槛(业务测试只需要在配置文件中修改数据即可) 与测试数据的数据驱动大致相同...我们可以给定一个对象类型，或者一个二维数组等，用来产生映射关系，将文件数据和我们的对象绑定，方便数据的读取。 如上述例子中我们通过TestFileSource的实例化对象来调用age变量。

    1.2K30

    软件测试|Junit5 实现参数化和数据驱动

    sendKeys(inputPassword,password); click(loginBtn); return new MainPage();}数据驱动：将参数化中的数据来源变成从外部读取...，参数有一个存放数据的地方，在用例执行的时候去去数据；这个数据存储的地方可以是我们定义的数组、hashmap，也可以是从外部文件中(excel、csv、xml、yaml等)读取。...例如上述的搜索案例，我们可以将搜索条件放入外部文件中，每次执行搜索用例时，去文件中获取数据，根据获取到的数据执行不同的搜索测试即可。...，需要熟悉编程语言和测试框架的结构；定义好了数据驱动，将变化的数据放入配置文件中进行维护，既便捷(无需找到对应代码修改部署)，也降低了维护的门槛(业务测试只需要在配置文件中修改数据即可)与测试数据的数据驱动大致相同...我们可以给定一个对象类型，或者一个二维数组等，用来产生映射关系，将文件数据和我们的对象绑定，方便数据的读取。如上述例子中我们通过TestFileSource的实例化对象来调用age变量。

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    超详细的 Python 文件操作知识！

    name,age,score zhangsan,18,98 lisi,20,99 wangwu,17,90 jerry,19,95 Python中的csv模块，提供了相应的函数，可以让我们很方便的读写...= csv.reader(file) # 对结果进行遍历，获取到结果里的每一行数据 for row in reader: print(row) file.close() 五、将数据写入内存...Python中提供了StringIO和BytesIO这两个类将字符串数据和二进制数据写入到内存里。 StringIO StringIO可以将字符串写入到内存中，像操作文件一下操作字符串。...需要调用getvalue()方法才能获取到写入到内存中的数据 print(f.getvalue()) f.close() Copy BytesIO 如果想要以二进制的形式写入数据，可以使用BytesIO...但是，如果是一个对象(例如列表、字典、元组等)，就无法直接写入到一个文件里，需要对这个对象进行序列化，然后才能写入到文件里。

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    Python 基础语法

    if 嵌套 #使用if进行条件判断 #还希望在条件成立的执行语句中再增加条件判断 #即if中还有if #这两个if非平级 grade = 15 if 80 <= grade <=100: print...#注意，嵌套的第二个if缩进了4个空格，表示不同的层级。 二、数据类型 数据类型 python常见的数据类型：字符串，整数型，浮点数，列表，字典，布尔值，元组。...标识是中括号[]。 元组tuple：一种类似列表的数据类型，但是不能被修改。 字典dice：全称为dictionary，使用键值对（key-value）作为存储方式。标识是大括号{}。...#当.py文件以模块形式被导入时，if __name__=="__main__":之下的代码块不被运行 七、文件读写 文件读写三步骤 第一步，打开文件 第二步，读（写）文件 第三步，关闭文件...(f) #读取csv文件，将文件内容赋值到reader writer() #将内容写入csv文件 writerow() #写入一行内容 writerows() #一次写入多行csv文件 import

    5900
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