Teknik mengikis web asas menggunakan permintaan python dan cantik

Artikel ini bertujuan untuk membantu pemula Sqlalchemy menyelesaikan peringatan "RemovedIn20warning" yang ditemui apabila menggunakan create_engine dan kesilapan penutupan "resourceclosederror" berikutnya. Artikel ini akan menerangkan punca amaran ini secara terperinci dan memberikan langkah -langkah tertentu dan contoh kod untuk menghapuskan amaran dan memperbaiki isu sambungan untuk memastikan anda dapat menanyakan dan mengendalikan pangkalan data dengan lancar.

Kaedah mengisi data Excel ke dalam bentuk web menggunakan Python adalah: pertama menggunakan panda untuk membaca data Excel, dan kemudian gunakan selenium untuk mengawal penyemak imbas untuk mengisi secara automatik dan menyerahkan borang; Langkah -langkah khusus termasuk memasang pandas, openpyxl dan perpustakaan selenium, memuat turun pemacu penyemak imbas yang sepadan, menggunakan pandas untuk membaca nama, e -mel, telefon dan medan lain dalam fail data.xlsx, melancarkan pelayar melalui selenium untuk membuka. Bentuk dan proses semua baris data dalam gelung.

Menggunakan Pandasstyling dalam Jupyternotebook boleh mencapai paparan DataFrame yang indah. 1. Gunakan sorotan_max dan sorotan_min untuk menyerlahkan nilai maksimum (hijau) dan nilai minimum (merah) bagi setiap lajur; 2. Tambah warna latar belakang kecerunan (seperti blues atau merah) ke lajur angka melalui latar belakang_gradient untuk memaparkan saiz data secara visual; 3. Fungsi tersuai color_score digabungkan dengan applyMap untuk menetapkan warna teks untuk selang pecahan yang berbeza (≥90 hijau, 80 ~ 89 oren, 60 ~ 79 merah,

Untuk mewujudkan persekitaran maya Python, anda boleh menggunakan modul VENV. Langkah-langkahnya adalah: 1. Masukkan direktori projek untuk melaksanakan persekitaran python-mvenvenv untuk mewujudkan persekitaran; 2. Gunakan Sourceenv/Bin/Aktifkan ke Mac/Linux dan Env \ Scripts \ Aktifkan ke Windows; 3. Gunakan Pakej Pemasangan Pipinstall, PipFreeze> Keperluan.txt untuk mengeksport kebergantungan; 4. Berhati -hati untuk mengelakkan menyerahkan persekitaran maya ke Git, dan mengesahkan bahawa ia berada dalam persekitaran yang betul semasa pemasangan. Persekitaran maya boleh mengasingkan kebergantungan projek untuk mencegah konflik, terutamanya sesuai untuk pembangunan pelbagai projek, dan editor seperti pycharm atau vscode juga

Gunakan perpustakaan Pythonschedule untuk melaksanakan tugas masa dengan mudah. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallSchedule, kemudian import modul jadual dan masa, tentukan fungsi yang perlu dilaksanakan dengan kerap, kemudian gunakan jadual.every () untuk menetapkan selang masa dan mengikat fungsi tugas. Akhirnya, panggilan jadual.run_pending () dan time.sleep (1) dalam beberapa gelung untuk terus menjalankan tugas; Sebagai contoh, jika anda melaksanakan tugas setiap 10 saat, anda boleh menulisnya sebagai jadual. Setiap (10) .seconds.do (pekerjaan), yang menyokong penjadualan oleh minit, jam, hari, minggu, dan lain -lain, dan anda juga boleh menentukan tugas tertentu.

Apabila memproses set data besar yang melebihi memori dalam python, mereka tidak boleh dimuatkan ke dalam RAM pada satu masa. Sebaliknya, strategi seperti pemprosesan pemprosesan, penyimpanan cakera atau streaming harus diterima pakai; Fail CSV boleh dibaca dalam ketulan melalui parameter Pandas 'dan blok diproses oleh blok. Dask boleh digunakan untuk merealisasikan penjadualan dan penjadualan tugas yang serupa dengan sintaks pandas untuk menyokong operasi data memori yang besar. Tulis fungsi penjana untuk membaca fail teks mengikut baris untuk mengurangkan penggunaan memori. Gunakan format penyimpanan kolumnar parket yang digabungkan dengan pyarrow untuk membaca lajur atau kumpulan baris tertentu dengan cekap. Gunakan Memmap Numpy untuk memori peta tatasusunan berangka besar untuk mengakses serpihan data pada permintaan, atau menyimpan data dalam data ringan seperti SQLite atau DuckDB.

Modul pembalakan Python boleh menulis log ke fail melalui FileHandler. Pertama, hubungi pemproses dan format fail konfigurasi BasicConfig, seperti menetapkan tahap ke maklumat, menggunakan FileHandler untuk menulis app.log; Kedua, tambah StreamHandler untuk mencapai output ke konsol pada masa yang sama; Senario lanjutan boleh menggunakan timedrotatingfilehandler untuk membahagikan log mengikut masa, sebagai contoh, menetapkan apabila = 'tengah malam' untuk menghasilkan fail baru setiap hari dan menyimpan 7 hari sandaran, dan pastikan bahawa direktori log wujud; Adalah disyorkan untuk menggunakan getLogger (__ name__) untuk membuat pembalak bernama, dan menghasilkan

Artikel ini menyediakan penyelesaian terperinci dan amalan terbaik untuk masalah yang nama dataset bertentangan dengan nama kumpulan ketika mengendalikan fail HDF5 menggunakan perpustakaan H5PY. Artikel ini akan menganalisis punca konflik secara mendalam dan memberikan contoh kod untuk menunjukkan cara untuk menghindari dan menyelesaikan masalah tersebut dengan berkesan untuk memastikan bacaan dan penulisan fail HDF5 yang betul. Melalui artikel ini, pembaca akan dapat lebih memahami struktur fail HDF5 dan menulis lebih banyak kod H5PY yang mantap.