from bs4 import BeautifulSoup# 输入参数为要分析的 html 文件名，返回值为对应的 BeautifulSoup 对象def create_doc_from_filename(filename): fo = open(filename, "r", encoding='utf-8') html_content = fo.read() fo.close() doc = BeautifulSoup(html_content)return doc②实现定位包含...
import csv if __name__ == "__main__": with open("销售相关企业信息.csv") as csvFile: reader = csv.reader(csvFile) print(type(reader)) for i in reader: print(i,type(i)) 上面一段代码的运行结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <class '_csv.reader'> ['类...
csv_file = open('./测试数据.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) 1. 2. 2.2.2、写入CSV文件 csv文件写入对象提供了单条记录写入(writerow)与多条记录同时写入(writerows)的方法,大大的便捷了我们去写入csv文件。(我的python环境为3.9) class _writer...
defgetCsv(value1,value2,file_name='d:/test.csv'): rows=[] withopen(file_name,'rb') as f: readers=csv.reader(f,delimiter=',',quotechar='|') next(readers,None) forrow in readers: rows.append(row) returnrows[value1][value2] #csv文件中写数据 def writeCsv(file_name='d:/test.csv...
csv_reader = csv.DictReader(csv_file) for row in csv_reader: # 可以通过列标题访问每个字段 # 例如:row['Name'], 依此类推 # 进行数据处理操作,例如打印特定字段的值 print(row['Name']) 使用示例 假设我们有一个CSV文件,内容如下: name, id, major ...
Python 官网文档:csv — CSV 文件读写 csv模块主要的方法了类: # 返回一个 CSV 文件的 reader 对象, <class '_csv.reader'>。 # csvfile 可以是任何可迭代对象, 只要迭代的元素为字符串 (一行 CSV 数据)。 # 每行数据以 由字段值组成的字符串列表 的形式迭代读取。
数据驱动:在自动化测试中,需要把测试的数据分离到JSON、Yaml等文件中。 一、JSON 其中json文件中写代码必须是双引号 step1:新建一个名为“数据驱动”的包,再在这个包里新建一个文件名为“login.json”文件,再建一个python file,名叫“opertationJson.p
这里如果注意看会发现,in 后面带有2个空格。这是因为咱们在构造 csv文件的时候,用的是逗号加空格进行分隔。 2. 用两个变量去接收 split with open("names.csv", 'r') as file: for line in file: name, class1 = line.rstrip().split(',') ## 2 vars to receive 2 elements of a list print(f...
<class 'csv.DictReader'> 终端返回的是csv.DictReader。 即实例化DictReader类后创建了一个csv.DictReader对象。 Python一切皆对象。我们要读取文件,首先得有一个要读取的文件对象。 我们要以字典的形式读取文件内容,因此我们创建了一个csv.DictReader对象,可以理解成是一个读取后以字典形式输出内容的对象。
titanic["Pclass"].value_counts() Out[12]:3 491 1 216 2 184Name: Pclass, dtype: int64 titanic.groupby("Pclass")["Pclass"].count() Out[13]: Pclass1 216 2 184 3 491Name: Pclass, dtype: int64 7)重组织DataFrame的表格数据分布(reshape) ...