本文目录一览：
- 1、求助用python从数据库取数据动态生成表格的方法
- 2、python怎么获取需要登陆的接口的数据？
- 3、python中如何将表中的数据做成一张表,然后再从中取出数据？
- 4、python提取excel表中的数据两列
- 5、从数据库里python获取数据存到本地数据库
- 6、在python中,数据的输出用哪个函数名
求助用python从数据库取数据动态生成表格的方法
一、可使用的第三方库
python中处理excel表格，常用的库有xlrd（读excel）表、xlwt（写excel）表、openpyxl（可读写excel表）等。xlrd读数据较大的excel表时效率高于openpyxl，所以我在写脚本时就采用了xlrd和xlwt这两个库。介绍及下载地址为： 这些库文件都没有提供修改现有excel表格内容的功能。一般只能将原excel中的内容读出、做完处理后，再写入一个新的excel文件。
二、常见问题
使用python处理excel表格时，发现两个个比较难缠的问题：unicode编码和excel中记录的时间。
因为python的默认字符编码都为unicode，所以打印从excel中读出的中文或读取中文名的excel表或sheet时，程序提示错误UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-2: ordinal not in range(128)。这是由于在windows中，中文使用了gb2312编码方式，python将其当作unicode和ascii来解码都不正确才报出的错误。使用VAR.encode('gb2312')即可解决打印中文的问题。（很奇怪，有的时候虽然能打印出结果，但显示的不是中文，而是一堆编码。）若要从中文文件名的excel表中读取数据，可在文件名前加‘u’表示将该中文文件名采用unicode编码。
有excel中，时间和日期都使用浮点数表示。可看到，当‘2013年3月20日’所在单元格使用‘常规’格式表示后，内容变为‘41353’；当其单元格格式改变为日期后，内容又变为了‘2013年3月20日’。而使用xlrd读出excel中的日期和时间后，得到是的一个浮点数。所以当向excel中写入的日期和时间为一个浮点数也不要紧，只需将表格的表示方式改为日期和时间，即可得到正常的表示方式。excel中，用浮点数1表示1899年12月31日。
三、常用函数
以下主要介绍xlrd、xlwt、datetime中与日期相关的函数。
import xlrd
import xlwt
from datetime
def testXlrd(filename):
book=xlrd.open_workbook(filename)
sh=book.sheet_by_index(0)
print "Worksheet name(s): ",book.sheet_names()[0]
print 'book.nsheets',book.nsheets
print 'sh.name:',sh.name,'sh.nrows:',sh.nrows,'sh.ncols:',sh.ncols
print 'A1:',sh.cell_value(rowx=0,colx=1)
#如果A3的内容为中文
print 'A2:',sh.cell_value(0,2).encode('gb2312')
def testXlwt(filename):
book=xlwt.Workbook()
sheet1=book.add_sheet('hello')
book.add_sheet('word')
sheet1.write(0,0,'hello')
sheet1.write(0,1,'world')
row1 = sheet1.row(1)
row1.write(0,'A2')
row1.write(1,'B2')
sheet1.col(0).width = 10000
sheet2 = book.get_sheet(1)
sheet2.row(0).write(0,'Sheet 2 A1')
sheet2.row(0).write(1,'Sheet 2 B1')
sheet2.flush_row_data()
sheet2.write(1,0,'Sheet 2 A3')
sheet2.col(0).width = 5000
sheet2.col(0).hidden = True
book.save(filename)
if __name__=='__main__':
testXlrd(u'你好。xls')
testXlwt('helloWord.xls')
base=datetime.date(1899,12,31).toordinal()
tmp=datetime.date(2013,07,16).toordinal()
print datetime.date.fromordinal(tmp+base-1).weekday()
python怎么获取需要登陆的接口的数据？
使用Python做爬虫是很广泛的应用场景，那就涉及到了Python是如何获取接口数据的呢？Python拥有很多很强大的类库，使用urllib即可轻松获取接口返回的数据。
...展开
工具原料Python开发工具url接口，用于请求获取数据
方法/步骤分步阅读
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首先新建一个py文件，导入所需的类库，urllib，json等。
2
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声明api的url地址，和构造请求头。
3
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使用urlopen方法发起请求并获取返回的数据。
4
/4
最后就是对返回字符串的处理了。比如字符串的截取，字符串的转换成json对象，转换成字段，再获取对应key的值。
使用Python3实现HTTP get方法。使用聚合数据的应用编程接口，你可以调用小发猫AI写作API。这是一个免费的应用程序接口，先上代码，详细说明写在后面：
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import requests
import time
import re
se = requests.session()
if __name__ == '__main__':
Post_url = ";v=1key=xxxxxx" #自己想办法弄到key
Post_data = {
'wenzhang': '床前明月光，疑是地上霜。'
}
Text = se.post(Post_url, data=Post_data).text.replace("'", '"').replace('/ ', '/')
print(Text)
首先，什么是原料药？应用编程接口的全称也称为应用编程接口。它简称为应用编程接口。当我第一次接触接口调用时，我不知道写什么，因为我看了整个项目。这个项目是由龙卷风写的。看了半天龙卷风后，我发现我走错了方向。我只是直接看着界面，因为没有人告诉我项目的整个过程。我不得不强迫自己去看它。我所要做的就是找到程序的主入口，然后根据函数一步一步地调用它。
当我编写接口时，因为我必须配合后台编写和浏览器访问，每次访问只需要传入相应的参数来调用相应的接口。界面可以由他人编写，也可以由合作公司提供。当然，合作公司提供的不是免费的。现在基本上，如果我不访问它一次，它只收费几美分。当你听到这些，不要低估这几分。有时候如果你打了几百万次电话，会花很多钱。有些人认为，我们不能按月付款吗？对不起，我不知道。总之，我们一个接一个地计算，因为第一次，我认为我买的那些直接买了我们想要的所有数据，把它们保存在本地数据库中，当我使用它们时，直接从我自己的数据库中转移它们。后来，我发现我想得太多了，伪原创API。
该接口调用由python的请求库访问，它基本上是一个get或post请求。有些接口是加密的，然后我们必须用另一方提供给我们的公钥加密或解密，然后用相应的参数访问。我们想要的数据基本上是在请求后返回的结果中以json格式解析的。因此，在请求之后，我们可以用请求提供的json函数来解析它，然后提取数据以一次访问一个数据。
没错，接口调用就是这么简单，但是有了后台编写，我才发现请求库现在有多强大，只要它是http或https，我很高兴我在一周内读完了请求和bs4，我真的不打电话给爬虫工程师，如果我是爬虫的时候不学习请求，你能用scrapy写4=dead来写它吗？Urllib的单词基本上被删除了。如果你有要求，为什么要用这个？
python中如何将表中的数据做成一张表,然后再从中取出数据？
第一部分是生成数据表，常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据。 Excel 中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能，支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。
获取外部数据
python 支持从多种类型的数据导入。在开始使用 python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库，为了方便起见，我们也同时导入 numpy 库。
1 import numpy as np
2 import pandas as pd
导入数据表
下面分别是从 excel 和 csv 格式文件导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称，索引列，数据格式等等。感兴趣的朋友可以参考 pandas 的
官方文档。
1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))
2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))
创建数据表
另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表，excel 中直接在单元格中输入数据就可以，python 中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数，数据表一共有 6 行数据，每行有 6 个字段。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段，例如包含空格等。后面将在数据清洗步骤进行处理。后面我们将统一以 DataFrame 的简称 df 来命名数据表。
1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),
3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],
4 ‘age’:[23,44,54,32,34,32],
5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],
6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘age’,‘price’])
这是刚刚创建的数据表，我们没有设置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中还包含了一些脏数据。
数据表检查
python 中处理的数据量通常会比较大，所以就需要我们对数据表进行检查。比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据，数据量都在千万级，我们无法一目了然的了解数据表的整体情况，必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况，例如整个数据表的大小，所占空间，数据格式，是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。
数据维度(行列)
Excel 中可以通过 CTRL 向下的光标键，和 CTRL 向右的光标键来查看行号和列号。Python 中使用 shape 函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数，函数返回的结果(6,6)表示数据表有 6 行，6 列。下面是具体的代码。
1 #查看数据表的维度
2 df.shape
3 (6, 6)
数据表信息
使用 info 函数查看数据表的整体信息，这里返回的信息比较多，包括数据维度，列名称，数据格式和所占空间等信息。
1 #数据表信息
2 df.info()
4 class ‘pandas.core.frame.DataFrame’
5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
6 Data columns (total 6 columns):
7 id 6 non-null int64
8 date 6 non-null datetime64[ns]
9 city 6 non-null object
10 category 6 non-null object
11 age 6 non-null int64
12 price 4 non-null float64
13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)
14 memory usage: 368.0 bytes
查看数据格式
Excel 中通过选中单元格并查看开始菜单中的数值类型来判断数据的格式。Python 中使用 dtypes 函数来返回数据格式。
Dtypes 是一个查看数据格式的函数，可以一次性查看数据表中所有数据的格式，也可以指定一列来单独查看。
1#查看数据表各列格式
2df.dtypes
3
4id int64
5date datetime64[ns]
6city object
7category object
8age int64
9price float64
10dtype: object
11
12#查看单列格式
13df[‘B’].dtype
14
15dtype(‘int64’)
查看空值
Excel 中查看空值的方法是使用“定位条件”功能对数据表中的空值进行定位。“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录中。
Isnull 是 Python 中检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回 True，不包含则返回 False。可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查。
df_isnull
1#检查特定列空值
2df[‘price’].isnull()
3
40 False
51 True
62 False
73 False
84 True
95 False
10Name: price, dtype: bool
查看唯一值
Excel 中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色标记。Python 中使用 unique 函数查看唯一值。
Unique 是查看唯一值的函数，只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码，返回的结果是该列中的唯一值。类似与 Excel 中删除重复项后的结果。
1 #查看 city 列中的唯一值
2 df[‘city’].unique()34array(['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '], dtype=object)
查看数据表数值
Python 中的 Values 函数用来查看数据表中的数值。以数组的形式返回，不包含表头信息。
1#查看数据表的值
2df.values
3
4array([[1001, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00’), 'Beijing ', ‘100-A’, 23,
5 1200.0],
6 [1002, Timestamp(‘2013-01-03 00:00:00’), ‘SH’, ‘100-B’, 44, nan],
7 [1003, Timestamp(‘2013-01-04 00:00:00’), ’ guangzhou ', ‘110-A’, 54,
8 2133.0],
9 [1004, Timestamp(‘2013-01-05 00:00:00’), ‘Shenzhen’, ‘110-C’, 32,
10 5433.0],
11 [1005, Timestamp(‘2013-01-06 00:00:00’), ‘shanghai’, ‘210-A’, 34,
12 nan],
13 [1006, Timestamp(‘2013-01-07 00:00:00’), 'BEIJING ', ‘130-F’, 32,
14 4432.0]], dtype=object)
查看列名称
Colums 函数用来单独查看数据表中的列名称。
1 #查看列名称
2 df.columns
3
4 Index([‘id’, ‘date’, ‘city’, ‘category’, ‘age’, ‘price’], dtype=‘object’)
查看前 10 行数据
Head 函数用来查看数据表中的前 N 行数据，默认 head()显示前 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看前 3 行的数据。
1#查看前 3 行数据``df.head(``3``)
Tail 行数与 head 函数相反，用来查看数据表中后 N 行的数据，默认 tail()显示后 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看后 3 行的数据。
1#查看最后 3 行df.tail(3)
python提取excel表中的数据两列
1、首先打开excel表格，在单元格中输入两列数据，需要将这两列数据进行比对相同数据。
2、然后在C1单元格中输入公式：=VLOOKUP(B1,A:A,1,0)，意思是比对B1单元格中A列中是否有相同数据。
3、点击回车，即可将公式的计算结果显示出来，可以看到C1中显示的是B1在A列中找到的相同数据。
4、将公式向下填充，即可发现C列中显示出的数字即为有相同数据的，显示“#N/A”的为没有找到匹配数据的。
5、将C1-C4中的数据进行复制并粘贴成数值，即可完成相同数据的提取操作。
在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格，采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？
Python提供了许多可用于pdf表格识别的库，如camelot、tabula、pdfplumber等。综合来看，pdfplumber库的性能较佳，能提取出完整、且相对规范的表格。因此，本推文也主要介绍pdfplumber库在pdf表格提取中的作用。
作为一个强大的pdf文件解析工具，pdfplumber库可迅速将pdf文档转换为易于处理的txt文档，并输出pdf文档的字符、页面、页码等信息，还可进行页面可视化操作。使用pdfplumber库前需先安装，即在cmd命令行中输入：
pip install pdfplumber
pdfplumber库提供了两种pdf表格提取函数，分别为.extract_tables( )及.extract_table( )，两种函数提取结果存在差异。为进行演示，我们网站上下载了一份短期融资券主体信用评级报告，为pdf格式。任意选取某一表格，其界面如下：
接下来，我们简要分析两种提取模式下的结果差异。
（1）.extract_tables( )
可输出页面中所有表格，并返回一个嵌套列表，其结构层次为table→row→cell。此时，页面上的整个表格被放入一个大列表中，原表格中的各行组成该大列表中的各个子列表。若需输出单个外层列表元素，得到的便是由原表格同一行元素构成的列表。例如，我们执行如下程序：
输出结果：
（2）.extract_table( )
返回多个独立列表，其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同的表格，则默认输出顶部表格；否则，仅输出行数最多的一个表格。此时，表格的每一行都作为一个单独的列表，列表中每个元素即为原表格的各个单元格内容。若需输出某个元素，得到的便是具体的数值或字符串。如下：
输出结果：
在此基础上，我们详细介绍如何从pdf文件中提取表格数据。其中一种思路便是将提取出的列表视为一个字符串，结合Python的正则表达式re模块进行字符串处理后，将其保存为以标准英文逗号分隔、可被Excel识别的csv格式文件，即进行如下操作：
输出结果：
尽管能获得完整的表格数据，但这种方法相对不易理解，且在处理结构不规则的表格时容易出错。由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构，且含有数字、字符串等数据类型。因此，我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数，将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。DataFrame的基本构造函数如下：
DataFrame([data,index, columns])
三个参数data、index和columns分别代表创建对象、行索引和列索引。DataFrame类型可由二维ndarray对象、列表、字典、元组等创建。本推文中的data即指整个pdf表格，提取程序如下：
其中，table[1:]表示选定整个表格进行DataFrame对象创建，columns=table[0]表示将表格第一行元素作为列变量名，且不创建行索引。输出Excel表格如下：
通过以上简单程序，我们便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是，面对不规则的表格数据提取，创建DataFrame对象的方法依然可能出错，在实际操作中还需进行核对。
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微信公众号“爬虫俱乐部”分享实用的stata命令，欢迎转载、打赏。爬虫俱乐部是由李春涛教授领导下的研究生及本科生组成的大数据分析和数据挖掘团队。
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1）必须原创，禁止抄袭；
2）必须准确，详细，有例子，有截图；
从数据库里python获取数据存到本地数据库
python项目中从接口获取数据并存入本地数据库
首先用postman测试接口
根据请求方式将数据存入数据库中
首先用postman测试接口
通过url，选择相应的请求方式，头部，数据格式，点击send看能否获取数据
根据请求方式将数据存入数据库中
下面是post请求方式def get() URL = '' HEADERS = {'Content-Type': 'application/json'} JSON = {} response = request.post(URL,headers=HEADERS,json=JSON) #json.loads()用于将str类型的数据转成dict jsondata = json.load(response.txt) for i in jsondata: date1 = i[data] type1 = i[type] ... #拼接sql语句 sql="" conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="sa",db="mytable") cursor=conn.cursor() ursor.execute(sql)
在python中,数据的输出用哪个函数名
Python3中使用：print()函数
用法（从IDLE帮助上复制）：
print(...)
print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
Optional keyword arguments:
file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
sep: string inserted between values, default a space.
end: string appended after the last value, default a newline.
flush: whether to forcibly flush the stream.
value即你要输出的值（大多数类型均可），sep是这多个值用什么分割（默认为空格），end是这个输出的末尾是什么（默认是换行）。
