下载 python 源码[root@h165 tmp]# wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tar.xz--2018-07-22 12:46:12-- https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tar.xz正在解析主机 www.python.org (www.python.org)... 151.101.24.223, 2a04:4e42:6::223正在连接
安装:下载对应python版本的软件包à解压àpython setup.py install
大家都知道当我们利用java语言读写.doc文件时,无论是利用流的方式将.doc文件的内容输出到控制台(console),还是将其写到其他文件中,无论你采取何种编码格式(utf-8,gbk等)输出,你看到的内容99%都是乱码。
python支持自动附件在对象上的文档,可以在运行时查看。从语法上来看,就是可以跨行的字符串注释。这种注释可以放在模块开头,函数顶部,以及类顶部。这些字符串被正式的称为“文档字符串”。python会自动装载文档字符串的文本,使其称为相应对象的__doc__属性。
在处理文档时,我们经常需要一个能够自动化处理Word文档的工具,特别是当涉及到批量生成、修改或分析大量文档时。在Python的丰富生态系统中,python-docx模块应运而生,提供了一个强大的接口来创建和修改Word文档。这个库使得使用Python编程语言进行Word文档处理变得既简单又高效。
想要Python获得操作docx文档的能力,得先安装docx开发包。打开命令行窗口cmd,输入:pip install python-docx。稍等片刻就安装好了。
数据处理是 Python 的一大应用场景,而 Excel 又是当前最流行的数据处理软件。因此用 Python 进行数据处理时,很容易会和 Excel 打起交道。得益于前人的辛勤劳作,Python 处理 Excel 已有很多现成的轮子,比如 xlrd & xlwt & xlutils 、 XlsxWriter 、 OpenPyXL ,而在 Windows 平台上可以直接调用 Microsoft Excel 的开放接口,这些都是比较常用的工具,还有其他一些优秀的工具这里就不一一介绍,接下来我们通过一个表格展示各工具之间的特点:
随着大数据和自动化在各个行业的应用越来越广泛,如何快速地生成和编辑Word文档已经成为许多开发者和数据分析师关注的问题。在Python生态系统中,有多个库可以用来处理Word文档,其中最为人熟知的就是python-docx库。在这篇文章中,我们将通过一个实用示例来介绍如何使用Python生成Word文档。
日常办公中经常用到word程序,在python中同样有针对word的操作库python-docx;使得python可以自动化操作word文档;
****注意事项-------使用ealsticsearch要配置java的开发环境JDK(1.8以上) --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
周二推了一篇Python编辑ppt的文章,行哥告诉读者学会重复处理PPT接单兼职更加高效。因为Python是一种生产工具,掌握生产工具后就应该拿去尝试赚钱。
相关 Jupyter Notebook 地址:https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
目前的日常工作中,见的最多的还是对Excel文件和 Word文件的处理。对于Excel文件,如果出现xls、xlsx、xlsm混合文件应该怎么处理?对于Word文件,出现doc和docx的混合文件,又该怎么处理。
Python 中可以读取 word 文件的库有 python-docx 和 pywin32。
在做数据分析时,虽然操作docx并不是常用操作,但有些时候,数据分析师拿到的文件是docx或doc的Word文件,尤其是对数据具有至关重要的数据字典。接下来以一个数据字典为例来介绍下python-docx读取Word文件的基本操作。并将Word中的表格内容写入excel中。
这里分享一下 Python Elasticsearch Client 简单的 CRUD API
强大又灵活的网页解析库。如果你觉得正则写起来太麻烦(我不会写正则),如果你觉得BeautifulSoup的语法太难记,如果你熟悉JQuery的语法,那么PyQuery就是你最佳的选择。
使用 Python 毋庸置疑减少了很多规则约束和开发成本,让我们能够更加专注于逻辑而非语法。但是得此失彼,开发效率提高了,却带来了运行性能的问题,所以就常常被其他门派追着暴打。 身为一个 pythoner,我们也很忧伤呀,怪我们咯..
最近有同事需要批量出500个Word文档,按照1个Word文档耗时1分钟来算也需要8.33小时足足有1天工时。于是,这位同事找到了才哥帮忙,才哥接过需求花了不到30分钟写好脚本,运行脚本不到1分钟就生成了500份Word文档并且进行了分类归档!
需要备上下面三样东西 JSDocTookit http://code.google.com/p/jsdoc-toolkit/
【前情回顾】如何灵活的解析网页,提取我们想要的数据,是我们写爬虫时非常关心和需要解决的问题。
1、引入PyQuery,取别名为pq。然后声明长HTML字符串,并将其作为参数传递给PyQuery。
对于管理者来说,日报是事前管理的最好抓手,可以了解团队的氛围和状态。可对于员工来说,那就有的聊了。对于重复性的工作,我非常推荐大家使用Python将其变成模块化、自动化,帮助我们实现高效办公。
Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的,不论开源还是私有的,拥有最先进,高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它,你需要编写 Java 程序,并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更坏的情况是,你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的。Lucene 是 很 复杂的。 在上一篇博客中介绍了ElasticSearch的简单使用,接下来记录一下ElasticSearch的查询: #创建index索引 #创建索引,索引的名字是my-index,如果已经存在了,就返回个400, #这个索引可以现在创建,也可以在后面插入数据的时候再临时创建
前言 Word就是那种很难用, 很丑陋, 但是你不得不用的东西, 在这一点上, 它甚至比Windows更甚。 Windows可以用macOS + PlayStation进行1000%的替代。 但是Office不能够, 并不是没有比Office更好的东西, 这是一个历史残留问题, 就像牙膏厂CPU里面, 那些莫名其妙的字段一样。 总之, 这里通过使用一些库, Python的python-docx, C#的pdfbox和npoi, 来让对Word和PDF的处理变得更加自动化一些。 最后, 如果你想设计一些
其实我觉得蛮简单,核心就是你组装好日报的内容模板,然后将变化的量交给python去填充,需要用到的基本就是python处理excel、word和ppt等相关的库。熟练的使用它们,你就可以自动化一条龙了。
# -*- coding: utf-8 -*- from elasticsearch import Elasticsearch # 默认host为localhost,port为9200.但也可以指定host与port es = Elasticsearch() # 插入数据,index,doc_type名称可以自定义,id可以根据需求赋值,body为内容 es.index(index="my_index",doc_type="test_type",id=0,body={"name":"python","addr":"深圳"}) es.index(index="my_index",doc_type="test_type",id=1,body={"name":"python","addr":"深圳"}) #同样是插入数据,create() 方法需要我们指定 id 字段来唯一标识该条数据,而 index() 方法则不需要,如果不指定 id,会自动生成一个 id es.create(index="my_index",doc_type="test_type",id=1,body={"name":"python","addr":"深圳"}) #删除指定的index、type、id的文档 es.delete(index='indexName', doc_type='typeName', id=1) #删除index es.indices.delete(index='news', ignore=[400, 404]) query = {'query': {'match_all': {}}}# 查找所有文档 query1 = {'query': {'match': {'sex': 'famale'}}}# 删除性别为女性的所有文档 query2 = {'query': {'range': {'age': {'lt': 11}}}}# 删除年龄小于11的所有文档 query3 = {'query': {'term': {'name': 'jack'}}}# 查找名字叫做jack的所有文档 #删除所有文档 es.delete_by_query(index="my_index",doc_type="test_type",body=query) #get:获取指定index、type、id所对应的文档 es.get(index="my_index",doc_type="test_type",id=1) #search:查询满足条件的所有文档,没有id属性,且index,type和body均可为None result = es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=query) print(result['hits']['hits'][0])# 返回第一个文档的内容 #update:更新指定index、type、id所对应的文档 #更新的主要点: #1. 需要指定 id #2. body={"doc": <xxxx>} , 这个doc是必须的 es.update(index="my_index",doc_type="test_type",id=1,body={"doc":{"name":"python1","addr":"深圳1"}})
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎,它能让你以前所未有的速度和规模,去探索你的数据。它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合
先说一下需求,假如你是公司的底层小虾米,前段时间收集了公司各个部门的请假信息汇总表如下:
[root@wode006 tools]# wget https://pypi.python.org/packages/source/M/MySQL-python/MySQL-python-1.2.5.zip
AutoCAD(Autodesk Computer Aided Design)是 Autodesk(欧特克)公司首次于 1982 年开发的自动计算机辅助设计软件,在土木建筑,装饰装潢,工业制图,工程制图,电子工业,服装加工等诸多领域有着广泛的应用,主要用于二维绘图、详细绘制、设计文档和基本三维设计,现已经成为国际上广为流行的绘图工具。
在去年我们发布了用 Python 实现的基于神经网络的相互引用解析包(Neural coreference resolution package)之后,在社区中获得了惊人数量的反馈,许多人开始将该解析包用到各种各样的应用中,有一些应用场景甚至已经超出了我们原本设计的对话框用例(Dialog use-case)。
以上就是python搜索模块的查询方法,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
如果你的代码是纯Python。如果你有一个很大的for循环,你只能使用它,而不能放入矩阵中,因为数据必须按顺序处理,那该怎么办?有没有办法加快Python本身的速度?
本文采用mongo-connector作为MongoDB到Elasticsearch的同步工具。mongo-connector是基于python开发的实时同步服务工具,它可以创建一个从MongoDB簇到一个或多个目标系统的管道,目标系统包括:Solr,Elasticsearch,或MongoDB簇等。
在互联网上的各类网站中,无论大小,基本上都会有一个搜索框,用来给用户对内容进行搜索,小到站点搜索,大到搜索引擎搜索。
参考:http://hao.jobbole.com/docopt/ https://www.jb51.net/article/109598.htm https://github.com/docopt/docopt
使用Java的同学可以使用solrj操作solr,但是python就没有太好的操作solr的模块了。虽然也能找到几个,例如solrpy,但是由于年久失修,基本不能使用。
在使用Python处理Word文档时,python-docx库是一个非常有用的工具。
word文件看起来很复杂,不方便结构化。事实上,word文档中大概有几种内容:paragraph(段落)、table(表格)、character(字符)。我现在要分析的word文档基本都是段落和表格。本文主要讲述从word中分析表格,并将表格信息结构化的方法。
目录 前言 读取Word内容 NPOI NPOI安装 NPOI提取Word内容 用Costura.Fody打包DLL python-docx 读取PDF内容 python-docx自动生成Word 全局字体 内容字体 单元格合并 最后 ----- 前言 Word就是那种很难用, 很丑陋, 但是你不得不用的东西, 在这一点上, 它甚至比Windows更甚(毕竟Gates是通过帮水果写Office才有机会接触Macintash和施乐的嘛, 你听过的, 两个小偷的故事). Windows可以用macOS + Pl
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。Python有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组。序列都可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员。
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