doc = word.Documents.Open(wordFullName) wordFile2 = wordFile dotIndex = wordFile2.rfind(".") if (dotIndex == -1): print(wordFullName + "***ERROR: 未取得后缀名!") fileSuffix = wordFile2[(dotIndex + 1):] if (fileSuffix == "doc" or fileSuffix == "docx"): fileName = wor...
将上述步骤整合到一起,你的完整代码可能如下所示: importjson# 步骤1:准备JSON数组json_array=[{"name":"Alice","age":25},{"name":"Bob","age":30}]# 步骤2和3:打开文件并写入JSON数组withopen('output.json','w')asfile:# 步骤3:将JSON数组写入文件json.dump(json_array,file)# 步骤4:文件自动...
importjson# 定义要读取的文件路径file_path='data.json'# 打开并读取文件内容withopen(file_path,'r'...
np.fromfile('test.bin',dtype=np.int)# out:array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 4. 使用pandas库(read_csv、read_excel等) pandas是数据处理最常用的分析库之一,可以读取各种各样格式的数据文件,一般输出dataframe格式。 如:txt、csv、excel、json、剪切板、数据库、html、hdf、parquet、pickled...
读取简单的文本文件和二进制文件,该文件通常基于Numpy的tofile方法生成。 write= np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])write.tofile('output') data = np.fromfile('output',dtype='float32')printdatatype(data) 结果: [1.40129846e-450.00000000e+002.80259693e-45...,0.00000000e+001.12103877e-440.000000...
array:JavaScript的表示方式:[] object:JavaScript的{…}表示方式 1.3 两点规定 1、JSON语言中规定了字符集必须是UTF-8 2、为了统一解析,JSON的字符串规定必须是双引号"" 2. 常用json数据转化网站 1、http://json.cn:https://www.json.cn/ 2、json菜鸟工具:https://c.runoob.com/front-end/53 ...
同样在世卫组织官网下载数据源,重命名为data.json。用格式化工具打开json文件如下: 编写程序对 json 进行解析 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importjson #将 json 文件读取成字符串 json_data=open('./data.json').read()# 对json数据解码 ...
Also, you’re free to use any other allowed value as an item in a JSON array. As a Python developer, you may need to pay extra attention to the Boolean values. Instead of using True or False in title case, you must use the lowercase JavaScript-style Booleans true or false. ...
read() st.write("filename:", uploaded_file.name) st.write(bytes_data) 此外,还有调用摄像头实时显示的camera_input,选择颜色color_picker,适用场景比较小,这里略过。 媒体元素:Media elements 图片:image 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import streamlit as st from PIL import Image ...
pd.read_json(‘file.json’) 读取json文件 pd.read_excel(‘file.xls’,sheetname=[0,1…]) 读取excel文件多个sheet页,返回多个df的字典 pandas数据预处理函数 函数功能 df.duplicated()或df.drop_duplicated() 返回各行是否是上一行的重复行;删除重复行 df.fillna(0) 用0填充nan df.dropna(axis,how) ax...