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python爬取源代碼亂碼 sys函數(shù)?

   2023-04-28 企業(yè)服務(wù)招財(cái)貓150
核心提示:sys函數(shù)?python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)syssys模塊包含了一組非常實(shí)用的服務(wù),包括很多函數(shù)、方法和變量,用來(lái)處理Python運(yùn)行時(shí)的配置和資源,使其可以與之前程序之外的系統(tǒng)環(huán)境進(jìn)行交互,比如Python解釋

sys函數(shù)?

python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)syssys模塊包含了一組非常實(shí)用的服務(wù),包括很多函數(shù)、方法和變量,用來(lái)處理Python運(yùn)行時(shí)的配置和資源,使其可以與之前程序之外的系統(tǒng)環(huán)境進(jìn)行交互,比如Python解釋器。

sys模塊常用函數(shù)列表(導(dǎo)入sys):函數(shù)描述dir(sys)dir()方法查看模塊中可用的方法。注意:如果是在編輯器中,一定要提前聲明代碼的編碼,否則中文會(huì)。

通過從程序外部傳遞參數(shù)sys.

如何使用PythonPandas模塊讀取各類型文件?

Pandas是一個(gè)基于tNumPy的工具,它是為解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas包括大量的庫(kù)和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型,提供了高效操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。Pandas提供了大量的功能和方法,使我們能夠快速方便地處理數(shù)據(jù)。你很快就會(huì)發(fā)現(xiàn),這是讓Python成為一個(gè)強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。

數(shù)據(jù)加載類型概述

加載csv文件

Read_csv通用參數(shù)

HeaderNone指定哪一行是列名(忽略注釋行)。如果沒有指定列名,默認(rèn)header0指定列名。如果文件不包含標(biāo)題行,它應(yīng)該顯式指示headerNone。[A,B,C]自定義列名index_col[A,B...]指定索引列的名稱。如果是多重索引,可以通過listskiprows[0,1,2]忽略某些行或從頭開始的行。默認(rèn)情況下,skip_footer從文件0的開頭開始,nrowsN需要從文件結(jié)尾讀取的行數(shù)。前n行chunksizeM返回迭代類型TextFileReader。Sep|每m次迭代指定一個(gè)分隔符。默認(rèn)情況下,如果沒有指定參數(shù),它將被自動(dòng)解析。C引擎不能自動(dòng)檢測(cè)分隔符,但是Python解析引擎可以skip_blank_linesFalse。默認(rèn)情況下,它是True,空行將被跳過。如果選擇不跳過,它將填充NaNconverters{col1,func}。使用func函數(shù)轉(zhuǎn)換選定的列。通常,表示數(shù)字的列將使用(避免轉(zhuǎn)換為int)encoding:編碼方法dtyp:。;a:NP。float64;b:}。指定數(shù)據(jù)類型

熊貓加載Json文件

R:字典like{index-gt[index],columns-gt[columns],data-gt[values]}.Json格式由索引、列字段和數(shù)據(jù)矩陣組成。鍵名只能是index、columns、data,dump.json文件的內(nèi)容如下。

示例代碼如下:

記錄:列表,如[{column-gtvalue},...,{column-gtvalu:字典like{index-gt{column-gtvalu:字典喜歡{column-gt{index-gtvalue}}.一個(gè)對(duì)象,其列作為對(duì)應(yīng)于值字典的鍵。這個(gè)dictionary對(duì)象是一個(gè)json字符串,ind:。

示例代碼如下:

值:只是值數(shù)組.價(jià)值觀,這種我們很常見。是嵌套列表。里面的成員也是列表,在二樓。dump.json文件如下所示

示例代碼如下:

熊貓加載Excel文件

read_exc:exc:讀取exc:設(shè)置Exc:省略指定行數(shù)的數(shù)據(jù)skip_foot:忽略了從尾數(shù)為int的行數(shù)據(jù)index_col:讀取的exc:設(shè)置每列的名稱。數(shù)組參數(shù)代碼的示例如下。

 
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