


Mari bercakap tentang analisis, pengurusan dan pengekstrakan data fail python
[Cadangan berkaitan: Tutorial video Python3]
Ringkasan prasyarat
Python 2.0 tidak boleh dibaca secara langsung masalah mengambil jalan Cina memerlukan penulisan fungsi lain. python3.0 tidak boleh dibaca secara langsung pada tahun 2018.
Apabila saya menggunakannya sekarang, saya mendapati bahawa python3.0 boleh terus membaca laluan Cina.
Anda perlu membawa atau mencipta beberapa fail txt Adalah lebih baik untuk menulis beberapa data di dalamnya (nama, nombor telefon mudah alih, alamat)
Keperluan
Tulis kod Masa terbaik ialah menetapkan sendiri beberapa keperluan dan jelaskan matlamat berikut:
- Perlu membaca semua fail yang sepadan dalam laluan direktori yang sepadan
- Baca setiap satu rekod fail txt baris demi baris yang sepadan
- Gunakan ungkapan biasa untuk mendapatkan nombor telefon mudah alih setiap baris
- Simpan nombor telefon mudah alih dalam excel
Idea
- 1) Baca fail
- 2) Baca data
- 3) Pengisihan data
- 4) Pemadanan ungkapan biasa
- 5) Pembuangan data Semula-
- 6) Eksport dan simpan data
Kod
import glob import re import xlwt filearray=[] data=[] phone=[] filelocation=glob.glob(r'课堂实训/*.txt') print(filelocation) for i in range(len(filelocation)): file =open(filelocation[i]) file_data=file.readlines() data.append(file_data) print(data) combine_data=sum(data,[]) print(combine_data) for a in combine_data: data1=re.search(r'[0-9]{11}',a) phone.append(data1[0]) phone=list(set(phone)) print(phone) print(len(phone)) #存到excel中 f=xlwt.Workbook('encoding=utf-8') sheet1=f.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True) for i in range(len(phone)): sheet1.write(i,0,phone[i]) f.save('phonenumber.xls')
Hasil berjalan
akan dijana Fail excel
analisis
import glob import re import xlwt
glob digunakan untuk mencari fail, ungkapan biasa semula, xlwt digunakan Dalam excel
1) Baca fail
filelocation=glob.glob(r'课堂实训/*.txt')
Semua fail txt dalam direktori yang ditentukan
2) Baca data
for i in range(len(filelocation)): file =open(filelocation[i]) file_data=file.readlines() data.append(file_data) print(data)
Fail txt di bawah laluan dibaca dalam gelung dan fail dibaca mengikut urutan mengikut nombor siri
Buka fail yang sepadan dengan setiap kitaran
Baca data fail txt dalam setiap kitaran baris demi baris
Gunakan kaedah append() Tambahkan data setiap baris pada senarai data
Outputnya, anda boleh melihat beberapa data fail txt disimpan dalam senarai yang sama dalam bentuk lajur aksara
3) Pengisihan data
combine_data=sum(data,[])
Senarai digabungkan menjadi satu senarai
4) Pemadanan ungkapan biasa ditambah penyahduplikasian data
print(combine_data) for a in combine_data: data1=re.search(r'[0-9]{11}',a) phone.append(data1[0]) phone=list(set(phone)) print(phone) print(len(phone))
set() fungsi: Penyahduplikasi tidak tertib, cipta Set elemen tidak berulang yang tidak tertib
6) Eksport data dan simpan
#存到excel中 f=xlwt.Workbook('encoding=utf-8') sheet1=f.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True) for i in range(len(phone)): sheet1.write(i,0,phone[i]) f.save('phonenumber.xls')
- Buku kerja(' encoding=utf-8'): Tetapkan Pengekodan buku kerja
- add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True):Buat lembaran kerja yang sepadan
- write(x,y,z):Parameter sepadan dengan baris, lajur dan nilai
[Cadangan berkaitan: Tutorial video Python3]
Atas ialah kandungan terperinci Mari bercakap tentang analisis, pengurusan dan pengekstrakan data fail python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini