python将客户的数据一直保存的方法:1、使用【with open()】新建对象写入数据;2、使用pandas包保存,代码为【import pandas as pd #导入pandas】。
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python将客户的数据一直保存的方法:
一、open函数保存
使用with open()新建对象
写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子)
import requests from lxml import etree #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36'} #解析HTML r = requests.get(url, headers=head) s = etree.HTML(r.text) comments = s.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()') #print(str(comments))#在写代码的时候可以将读取的内容打印一下 #保存数据open函数 with open('D:/PythonWorkSpace/TestData/pinglun.txt','w',encoding='utf-8') as f:#使用with open()新建对象f for i in comments: print(i) f.write(i+'\n')#写入数据,文件保存在上面指定的目录,加\n为了换行更方便阅读
这里指的注意的是: open函数的打开模式
参数 用法
r read只读。若不存在文件会报错。
w write只写。若不存在文件会自动新建。
a apend附加到文件末尾。
rb, wb, ab 操作二进制
r+ 读写模式打开
二、pandas包保存
说道Pandas不得不说一下与之相关的两个数据分析工具包(注意:pandas 、numpy和matplotlib都需要事先安装,详细安装可见之前的博文关于pip方式安装包)
numpy: (Numerical Python的简称),是高性能科学计算和数据分析的基础包
pandas:基于Numpy创建的Python包,含有使数据分析工作变得更加简单的高级数据结构和操作工具
matplotlib:是一个用于创建出版质量图表的绘图包(主要是2D方面)
import pandas as pd #导入pandas import numpy as np #导入numpy import matplotlib.pypolt as plt #导入matplotlib
接下来就演示pandas保存数据到CSV和Excel
#导入包 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4))#创建随机值 #print(df.head(2))#查看数据框的头部数据,默认不写为前5行,小于5行时全部显示;也可以自定义查看几行 print(df.tail())##查看数据框的尾部数据,默认不写为倒数5行,小于5行时全部显示;也可以自定义查看倒数几行 df.to_csv('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpy.csv')#存储到CSV中 #df.to_excel('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpy.xlsx')#存储到Excel中(需要提前导入库 pip install openpyxl) 实例中保存豆瓣读书的短评代码如下: import requests from lxml import etree #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36'} #解析HTML r = requests.get(url, headers=head) s = etree.HTML(r.text) comments = s.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()') #print(str(comments))#在写代码的时候可以将读取的内容打印一下 ''' #保存数据open函数 with open('D:/PythonWorkSpace/TestData/pinglun.txt','w',encoding='utf-8') as f:#使用with open()新建对象f for i in comments: print(i) f.write(i+'\n')#写入数据,文件保存在上面指定的目录,加\n为了换行更方便阅读 ''' #保存数据pandas函数 到CSV 和Excel import pandas as pd df = pd.DataFrame(comments) #print(df.head())#head()默认为前5行 df.to_csv('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpyCSV.csv') #df.to_excel('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpyEx.xlsx')
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每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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