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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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）。