分享几段祖传的Python代码,拿来直接使用!

网友投稿 603 2022-08-27

分享几段祖传的Python代码,拿来直接使用!

分享几段祖传的Python代码,拿来直接使用!

今天分享几段工作生活中常用的代码,都是最为基础的功能和操作,而且大多还都是出现频率比较高的,很多都是可以拿来直接使用或者简单修改就可以放到自己的项目当中

日期生成

很多时候我们需要批量生成日期,方法有很多,这里分享两段代码

获取过去 N 天的日期

import datetimedef get_nday_list(n): before_n_days = [] for i in range(1, n + 1)[::-1]: before_n_days.append(str(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=i))) return before_n_daysa = get_nday_list(30)print(a)

Output:

['2021-12-23', '2021-12-24', '2021-12-25', '2021-12-26', '2021-12-27', '2021-12-28', '2021-12-29', '2021-12-30', '2021-12-31', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-08', '2022-01-09', '2022-01-10', '2022-01-11', '2022-01-12', '2022-01-13', '2022-01-14', '2022-01-15', '2022-01-16', '2022-01-17', '2022-01-18', '2022-01-19', '2022-01-20', '2022-01-21']

生成一段时间区间内的日期

import datetimedef create_assist_date(datestart = None,dateend = None): # 创建日期辅助表 if datestart is None: datestart = '2016-01-01' if dateend is None: dateend = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') # 转为日期格式 datestart=datetime.datetime.strptime(datestart,'%Y-%m-%d') dateend=datetime.datetime.strptime(dateend,'%Y-%m-%d') date_list = [] date_list.append(datestart.strftime('%Y-%m-%d')) while datestart

Output:

['2021-12-27', '2021-12-28', '2021-12-29', '2021-12-30']

保存数据到CSV

保存数据到 CSV 是太常见的操作了,分享一段我个人比较喜欢的写法

def save_data(data, date): if not os.path.exists(r'2021_data_%s.csv' % date): with open("2021_data_%s.csv" % date, "a+", encoding='utf-8') as f: f.write("标题,热度,时间,url\n") for i in data: title = i["title"] extra = i["extra"] time = i['time'] url = i["url"] row = '{},{},{},{}'.format(title,extra,time,url) f.write(row) f.write('\n') else: with open("2021_data_%s.csv" % date, "a+", encoding='utf-8') as f: for i in data: title = i["title"] extra = i["extra"] time = i['time'] url = i["url"] row = '{},{},{},{}'.format(title,extra,time,url) f.write(row) f.write('\n')

带背景颜色的 Pyecharts

Pyecharts 作为 Echarts 的优秀 Python 实现,受到众多开发者的青睐,用 Pyecharts 作图时,使用一个舒服的背景也会给我们的图表增色不少

以饼图为例,通过添加 JavaScript 代码来改变背景颜色

def pie_rosetype(data) background_color_js = ( "new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, " "[{offset: 0, color: '#c86589'}, {offset: 1, color: '#06a7ff'}], false)") c = ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js))) .add( "", data, radius=["30%", "75%"], center=["45%", "50%"], rosetype="radius", label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"), ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=""), ) ) return c

requests 库调用

据统计,requests 库是 Python 家族里被引用的最多的第三方库,足见其江湖地位之高大!

发送 GET 请求

import requestsheaders = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36', 'cookie': 'some_cookie'}response = requests.request("GET", url, headers=headers)

发送 POST 请求

import requestspayload={}files=[]headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36', 'cookie': 'some_cookie'}response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload, files=files)

根据某些条件循环请求,比如根据生成的日期

def get_data(mydate): date_list = create_assist_date(mydate) url = " files=[] headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36', 'cookie': '' } for d in date_list: payload={'p': '10', 'day': d, 'nodeid': '1', 't': 'itemsbydate', 'c': 'node'} for i in range(1, 100): payload['p'] = str(i) print("get data of %s in page %s" % (d, str(i))) response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload, files=files) items = response.json()['data']['items'] if items: save_data(items, d) else: break

Python 操作各种数据库

操作 Redis

连接 Redis

import redisdef redis_conn_pool(): pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) rd = redis.Redis(connection_pool=pool) return rd

写入 Redis

from redis_conn import redis_conn_poolrd = redis_conn_pool()rd.set('test_data', 'mytest')

操作 MongoDB

连接 MongoDB

from pymongo import MongoClientconn = MongoClient("mongodb://%s:%s@ipaddress:49974/mydb" % ('username', 'password'))db = conn.mydbmongo_collection = db.mydata

批量插入数据

res = requests.get(url, params=query).json()commentList = res['data']['commentList']mongo_collection.insert_many(commentList)

操作 MySQL

连接 MySQL

import MySQLdb# 打开数据库连接db = MySQLdb.connect("localhost", "testuser", "test123", "TESTDB", charset='utf8' )# 使用cursor()方法获取操作游标 cursor = db.cursor()

执行 SQL 语句

# 使用 execute 方法执行 SQL 语句cursor.execute("SELECT VERSION()")# 使用 fetchone() 方法获取一条数据data = cursor.fetchone()print "Database version : %s " % data# 关闭数据库连接db.close()

Output:

Database version : 5.0.45

本地文件整理

整理文件涉及需求的比较多,这里分享的是将本地多个 CSV 文件整合成一个文件

import pandas as pdimport osdf_list = []for i in os.listdir(): if "csv" in i: day = i.split('.')[0].split('_')[-1] df = pd.read_csv(i) df['day'] = day df_list.append(df)df = pd.concat(df_list, axis=0)df.to_csv("total.txt", index=0)

多线程代码

多线程也有很多实现方式,我们选择自己最为熟悉顺手的方式即可

import threadingimport timeexitFlag = 0class myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, delay): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.delay = delay def run(self): print ("开始线程:" + self.name) print_time(self.name, self.delay, 5) print ("退出线程:" + self.name)def print_time(threadName, delay, counter): while counter: if exitFlag: threadName.exit() time.sleep(delay) print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))) counter -= 1# 创建新线程thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)# 开启新线程thread1.start()thread2.start()thread1.join()thread2.join()print ("退出主线程")

异步编程代码

异步爬取网站

import asyncioimport aioaiofilesasync def get_html(session, url): try: async with session.get(url=url, timeout=8) as resp: if not resp.status // 100 == 2: print(resp.status) print("爬取", url, "出现错误") else: resp.encoding = 'utf-8' text = await resp.text() return text except Exception as e: print("出现错误", e) await get_html(session, url)

使用异步请求之后,对应的文件保存也需要使用异步,即是一处异步,处处异步

async def download(title_list, content_list): async with aiofiles.open('{}.txt'.format(title_list[0]), 'a', encoding='utf-8') as f: await f.write('{}'.format(str(content_list)))

以上就是萝卜哥平时用的最多的代码片段,希望对你有所帮助

好了,这就是今天分享的全部内容,喜欢就点个赞吧~

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:t检验的几种应用案例
下一篇:rsyslog+MySQL+loganalyzer日志服务部署
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~