首先在cmd里安装tablib模块，tablib 模块可以完美实现，json 转 excel，安装方法：pip instal tablib
最近在使用flask的项目开发中需要从数据库读取数据，生成excel格式文件，然后供用户下载。如果想让用户下载一个文件，在http response里设置 Content-Disposition = attachment 然后设置filename即可。 下载文件分两种情况：
前言 以下是一些 Python 编写的用来解析和操作特殊文本格式的库，希望对大家有所帮助。 1 Tablib https://www.oschina.net/p/Tablib Tablib 是一个用来
以上内容翻译自https://docs.python-guide.org/writing/reading/ 作者为Kenneth Reitz. 部分内容为意译。
文章比较了几种常用的读取Excel的方法，最终发现rust库Calamine的速度最快，可以在4秒内读取50w行excel数据。
Tablib是MIT许可格式⽆关的表格数据集库，⽤Python编写。它允许您导⼊，导出和操作表格数据集。⾼级功能包括隔离，动态列，标签和过滤以及⽆缝格式导⼊和导出。
Python-Records 是一个 Python 库，它的设计初衷是为了让 Python 的数据库操作更加简单、更加 Pythonic。这个库的发展历史可以追溯到 2014 年，当时 Kenneth Reitz，一个知名的 Python 开发者，决定创建一个新的库来简化 Python 的数据库操作。他的目标是创建一个库，让开发者可以像使用 Python 的其他部分一样，直观、简单地使用数据库。
在站点根目录下进入include/tablib/flink.lib.php,用编辑器打开这个文件，大约在第97行，找到
核心类有三个 Record, RecordCollection, Database。在做源码分析时，先从入口类Database开始：
models.py class UserProfile(AbstractUser): """ 用户 """ gender_choice = ( ("0", "女"), ("1", "男"), ) email = models.EmailField(verbose_name='邮箱', max_length=255, unique=True) phone = models.CharField(verbose_name="
引入tablib：fmt <%@ taglib prefix="fmt" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/fmt" %> 实例代码如下： <fmt:formatDate pattern="yyyy/MM/dd HH:mm:ss" value="${blog.gmtModified}"/> 完整jsp： <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8" %
环境 Django==2.2.x django-import-export==2.3.0 代码 from django.contrib import admin from .models import * from .forms import * from rangefilter.filter import DateRangeFilter, DateTimeRangeFilter from import_export import resources, fields from import_export.
特点：xlwings 是开源且免费的，预装了 Anaconda 和 WinPython，可在 Windows 和 macOS 上运行。通过 Python 脚本或 Jupyter notebook 自动化 Excel，通过宏从 Excel 调用 Python，并编写用户定义的函数（UDF 仅适用于 Windows）
这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等，涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、C/C++、Swift...让你在短时间内感受到开源的魅力，对编程产生兴趣！
顾名思义，这是一个用于处理导入和导出数据的库。django-import-export库支持多种格式，包括xls、csv、json、yaml以及tablib支持的所有其他格式。它还有一个Django管理集成，使用起来非常方便。
社区的小伙伴们大家好，我是你们的新朋友牛稳稳。今天继续给大家分享我花了将近2周时间整理的Python自动化办公库。
talib是python的量化指标库，其中包含了很多150多种量化指标，所以talib是非常值得我们学习和使用的。talib的安装和以往的python库安装稍有不同，采用pip install talib是安装不了的。需要到tablib的网站上下载和你的操作系统匹配的tablib版本（whl文件），然后再使用pip install **.whl即可。这里稍微提一下安装，避免踩坑。对于学习talib来说，了解其各种指标的使用才是重中之重，所以我们分批次编写系列文章，希望能够达到输出带动输入的效果。
从大三接触 Python 到现在几乎已经有两年的接触经验了，除去中间有一年左右接私活写写 Android 和 Lamp 之外，有 Python 实际项目开发经验也算是 9 个多月，也稍微算得上是一个入
作者：董伟明 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22275595 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
简单来说，Dockerfile就是把我们安装环境的每个步骤和指令，放到一个文件，最后一键执行，最后做成一个你想要的环境。
本文主要讲述了如何从一名初级程序员成长为一名优秀的技术管理者。首先，作者通过自己的经历，分享了在技术管理过程中遇到的问题和解决方法。接着，作者介绍了在技术管理过程中需要具备的技能和素质，包括领导力、团队协作、沟通能力、学习能力等。最后，作者提供了一些成为优秀技术管理者的实践建议，包括制定计划、分配任务、持续学习等。
怎样学习才能从一名Java初级程序员成长为一名合格的架构师，或者说一名合格的架构师应该有怎样的技术知识体系，这是不仅一个刚刚踏入职场的初级程序员也是工作三五年之后开始迷茫的老程序员经常会问到的问题。希望这篇文章会是你看到过的最全面最权威的回答。
如果你是一个python自动化测试人员，某天你在公司终于完成了一个项目的接口自动化脚本工作，在你自己常用的本机或者服务器上调试完成了脚本，稳稳地没问题。 可是晚上下班回家，你自己找了个linux的服务器，想在家里也练练手，于是重新安装python3.6版本，网上找个教程巴拉巴拉的一大堆指令安装。
什么是JSTL JSTL全称为 JSP Standard Tag Library 即JSP标准标签库。 JSTL作为最基本的标签库，提供了一系列的JSP标签，实现了基本的功能：集合的遍历、数据的输出、字符串的处理、数据的格式化等等！ 为什么要使用JSTL EL表达式不够完美，需要JSTL的支持！在JSP中，我们前面已经用到了EL表达式，体会到了EL表达式的强大功能：使用EL表达式可以很方便地引用一些JavaBean以及其属性，不会抛出NullPointerException之类的错误！但是，EL表达式非常有
由于工作需要，在项目中遇到一个棘手的问题，如何将（mssql）数据库中的BLOB文件转成cad可见图形
同时，将数据库上传到服务器 本例中，用navicat进行数据库的复制。 此时，可以通过python内置的服务器进行测试
源 / 伯乐头条 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup
awesome系列真是碉堡了~今天把Python的爬虫工具搬过来~ ——————译文分割线—————— 本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库。 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问
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来源：伯乐在线 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一
源 | 伯乐头条 | 小象 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalS
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做一个知识的索引 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。 mechaniz
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本文内容参考Github：https://github.com/lorien/awesome-web-scraping/blob/master/python.md
在前三篇文档中我们大概学习了成交量指标、价格指标和重叠研究指标（均线相关），其中成交量就是多空双方的力量对比指标，经过作图发现能量潮和ADOSC指标比较好，其均通过成交量的统计得出。如果其趋势向上表示上涨力量较大，反正空方占优。但是再具体实践中还需要对风格切换的关键点进行仔细翔实。除此之外就是价格指标，价格指标只是单纯的试图通过数学计算得出能够代替所有交易价格的这样一个价格，通过仔细思考，我们发现典型价格比较好，因为每日的交易的最终图像是五边形，使用收盘价做处理其实是合理的，我记得有一篇论文他们就是采用的收盘价做五边形的定点。当然加权收盘价也是比较重要的，加权收盘价通过给收盘价更好的次数，使得加权收盘价总是大于或小于真实的收盘价。为什么这么计算的原因在于一个基础性的假设，这个假设就是收盘价在某种程度上代表未来，加权收盘价就是放大这种效果，通过与趋势线的对比可能会好于真正的收盘价的比较。在最后的一篇文档中，我们学习了重叠性研究指标，发现重叠性就是均线指标。首先就是布林带，通过对收盘价的统计，画出价格的的波动范围，主要用上轨、下轨和中轨，中轨采用的是均线。这其中有几种形态分别为喇叭口和收紧。这种形态的产生也和布林线的统计有关，一般来说横盘是收紧，上升和下降均为喇叭口。这块和kdj结合比较好，因为kdj就是用来识别底部的指标，而布林线能够提供上升的参考。在均线指标中还有更加平滑的T3和对当日给予更大权重的移动加权平均法（原理和典型价格一样）。都有不错的表现，在实际使用中我们可以采用T3才替代趋势线（均线）。
包管理 管理包和依赖的工具。 pip：Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools：保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv：Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda：跨平台，Python 二进制包管理工具。 Curdling：管理 Python 包的命令行工具。 wheel：Python 分发的新标准，意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller：将 Python
python标准库内置了大量的函数和类，是python解释器里的核心功能之一。该标准库在python安装时候就已经存在。
Python为啥这么火，这么多人学，就是因为简单好学，功能强大，整个社区非常活跃，资料很多。而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV133411C7u5/
##响应数据乱码 -为什么出现乱码,因为输出响应数据默认使用的是iso8859-1 需要把此编码改成utf-8
记得当初学C/C++，留下的深刻印象就是严肃、谨慎，特别关注功能函数实现，写代码前会经常看书，怕自己犯低级又不可知的错误，像那些经典《C和指针》、《C缺陷和陷阱》、《编程之美》等等，读到最后感觉这些书已经不是在写编程了，而是在写哲学，设计的美学，虽然现在都忘的一干二净了....
Python 生态，向来以各种类库齐全而闻名，这也是这门语言如此受欢迎的重要原因。今天萝卜哥就给大家分享一下这几天的战果，宵衣旰食，不眠不休的整理了近千个 Python 库，收藏的同时，给个在看不为过吧！
Awesome Python 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome – XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 Awesome Python 环境管理 包管理 包仓库 分发 构建工具 交互式解析器 文件 日期和时间 文本处理 特
pyfiglet，Python写的figlet程序，使用字符组成ASCII艺术图片
链接：http://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。 pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。 Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。 virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。 virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。 包管理 管理包和依赖的工具。
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