python处理数据文件第一步是要读取数据，文件类型主要包括文本文件（csv、txt等）、excel文件、数据库文件、api等。
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2023-07-03 10:12:18
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# Python pychm使用
## 引言
在现代科技发展日新月异的时代，我们面对着海量的信息。为了更好地整理和管理这些信息，我们需要使用一些工具来帮助我们进行处理。而CHM格式就是一种非常常见的用来存储和展示文档的格式。在Python中，我们可以使用pychm库来处理和操作CHM文件。本文将介绍pychm库的基本使用方法，并给出一些示例代码。
## pychm库简介
pychm是一个在
原创
2023-12-03 10:10:19
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csv是一种结构化文件，可以将文本转化成矩阵的形式，方便程序读取和处理。下面来介绍一下使用 python读写 csv文件的方法： 1.首先需要使用 pip安装 python包，然后将 csv文件解压到一个文件夹下 2.使用 pip安装 python包，安装完成后在终端输入： 3.在终端输入命令： 4.输入完成后，打开终端，在命令行输入以下代码： 5.最后输出结果，可以看到 csv文件已经打开了。
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2023-08-04 10:01:14
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import linecache
text=linecache.getline(r'路径',行数)
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2023-06-28 00:02:51
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系列文章目录第1天：读入数据第2天：read()、readline()与readlines()第3天：进度条（tqdm模块）第4天：命令行传参（argparse模块） python数据分析学习第5天记录系列文章目录前言一、今天所学的内容二、python知识点详解总结 前言周末偶尔也需要放松一下，今天就讲一个小知识点吧。一、今天所学的内容今天来讲一下python如何把json文件读取为对应的数据类型
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2023-05-29 16:33:10
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从pdf中提取文字，相信很多人都干过这事，怎么在python中实现呢，今天带大家看看。第一步导入库import PyPDF2第二步导入pdf文件pdf_file =open('dataset/laban.1027.pdf', 'rb')第三步读取pdf并检查加密情况read_pdf = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)read_pdf.getIsEncrypted()r
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2023-08-17 23:12:07
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本文实例讲述了Python2.7读取PDF文件的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：这篇文章示例代码采用的Python版本是2.7，需要下载的插件是PDFMiner，下载地址是http://www.unixuser.org/~euske/python/pdfminer/，地址里有安装方法，我就不再细说了，需要说明的是Python2只能使用PDFMiner，Python3不能使用，Python3可
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2023-07-01 10:27:48
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python串口读取数据python库 serial串口调试工具serial库编程实例 python库 serial初学者学习使用串口接收数据，serial为python提供的串口通信库串口调试工具串口调试工具使用：ssscom（习小猛版） 使用步骤： 1、连接设备至电脑，检查是否识别具有驱动程序（我的电脑-管理-设备管理器-端口） 2、打开ssscom，自动识别设备，左上角点击通讯端口，选择使
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2023-06-30 11:46:32
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作为Java程序员，Java自然是最主要的编程语言。但是Java适合完成大型项目，对于平时工作中小的工作任务，需要快速完成，易于修改和调试，使用Java显得很繁琐，需要进行类的设计，打成jar包，出现bug，需要重新修改打包。这就需要一门快速开发，方便运行调试的语言。python作为一门脚本语言，可以实现快速编写和快速调试等特性，很适合用于解决日常工作中小的工作任务。一般使用结构化的编程思路，
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2023-08-28 11:49:59
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Python 读取 PDF 信息插入 Word 文档思路PDFMiner模块docx-mailmerge 模块回顾代码下载 Hello，上个周末没能搞事情，被一个代码需求给绊住了：朋友在平时工作中会经常 重复性地打开不同PDF文件，选取其中特定的几组信息复制粘贴到不同的Word文档中，完成一份PDF文件平均耗时15分钟，想试试Python代码能否帮忙。 由于其涉及文件隐私，将需求简化如下：我
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2023-12-05 21:18:40
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文章目录读取文件打开文件的方式 使用python读取文件内容 在计算机要操作文件的套路非常固定，一共包含三个步骤： 1.打开文件 2.读、写文件读：将文件内容读入内存写：将内存内容写入文件3.关闭文件在python中，操作文件记住一个函数和三个方法函数/方法说明open打开文件，并且返回文件操作对象read将文件内容读取到内存write将指定内容写入文件close关闭文件open函数负责打开文件
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2023-08-14 13:32:55
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csv是Comma-Separated Values的缩写，是用文本文件形式储存的表格数据，比如如下的表格： 假设上述csv文件保存为”A.csv”，利用Python自带的csv模块，可以实现多种方式的读取：1.以行为单位存储csv内容：import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
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2023-05-24 17:21:49
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使用 read() 函数读取文件时，如果文件过大，则一次读取全部内容到内存，容易造成内存不足，而相比每次限制读取字符（或字节）的个数，更推荐大家使用逐行读取文件的方式。一般情况下，逐行读取只适用于以文本格式打开的文件，道理很简单，只有文本文件才有行的概念，二进制文件没有所谓行的概念。文件对象提供了 readline() 和 readlines() 两个函数来逐行读取文件，其中 readline()
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2023-05-29 14:28:23
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from django.shortcuts import render,HttpResponse
from tap import settings
from win32com.client import Dispatch
import numpy
import pandas
import re
import pythoncom
import os
import os.path
from PIL i
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2023-07-23 21:36:11
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文章目录一、YUV封装格式二、YUV读取 一、YUV封装格式格式一：YUV依次存放，每帧依次存放 格式二：。。。二、YUV读取以下代码可以从yuv文件中提取某一帧的YUV3个分量的对应像素值信息（YUV420格式） 适用于8bit，10bit//头文件
import numpy as np
from functools import partial
def get_YUVdata(fdata,
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2023-06-25 22:47:08
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文章目录Python数据分析一、读取CSV、TSV、TXT中的数据1、读取CSV文件2、读取TSV文件3、读取TXT文件二、透视表、分组、聚合1、透视表a、原始数据b、打印前5行数据c、对数据进行分组整合三、线性回归、数据预测1、线性回归a、原始数据b、画趋势线2、数据预测四、行操作、列操作1、行操作a、原始数据2、列操作a、原始数据五、复杂计算列1、原始数据 Python数据分析一、读取CSV
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2023-09-04 14:14:38
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文章目的当我们使用Python爬取网页数据时，往往用的是urllib模块，通过调用urllib模块的urlopen(url)方法返回网页对象，并使用read()方法获得url的html内容，然后使用BeautifulSoup抓取某个标签内容，结合正则表达式过滤。但是，用urllib.urlopen(url).read()获取的只是网页的静态html内容，很多动态数据（比如网站访问人数、当前在线人数
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2023-08-23 20:29:08
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1.读取docx需要使用python-docx(1)安装python-docxpython -m pip install python-docx(2)读取docximport docx
document = docx.Document("D:/资料/me/AA.docx")
#获取所有段落
all_paragraphs = document.paragraphs
for paragraph in
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2022-10-20 11:52:00
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列表是什么序列是Python中最基本的数据结构。Python有6个序列的内置类型，最常见的是列表和元组。列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表索引从0开始。列表可以进行截取、组合。 创建和使用列表# 创建空列表
list1 = []
# 创建列表
list2 = ['physics', 'chemistry', 1997, 202]
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2023-08-30 16:48:40
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目录python 数据保存为npy格式python 数据保存为npz格式python 数据保存为npy格式补充：numpy.save("./文件名", 数组名)：以二进制的格式保存数据，会将保存的多个数组以字典形式保存，每个数组都会默认给一个key，从“arr_0”开始。也可以在传入多个数组时用关键字自己指定其key值。numpy.load("./文件名.npy")： 函数是从二进制的文件中读取数
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2023-09-03 19:30:49
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