Python获取数据代码(python获取数据包)
python怎么从excel中读取数据？
#导入包
import xlrd
#设置路径
path='C:\\Users\\jyjh\\Desktop\\datap.xlsx'
#打开文件
data=xlrd.open_workbook(path)
#查询工作表
sheets=data.sheets()
sheets
可以通过函数、索引、名称获得工作表。
sheet_1_by_function=data.sheets()[0]
sheet_1_by_index=data.sheet_by_index(0)
sheet_1_by_name=data.sheet_by_name(u'Sheet1')
可以通过方法获得某一列或者某一行的数值。
sheet_1_by_name.row_values(1)
sheet_1_by_name.col_values(1)
通过工作表的属性获得行数和列数。
n_of_rows=sheet_1_by_name.nrows
n_of_cols=sheet_1_by_name.ncols
也可以用一个循环来遍历一次文件。
for i in range(n_of_rows):
print sheet_1_by_name.row_values(i)
可以通过以下的任意一种方式访问单元格的数值。
cell_A1=sheet_1_by_name.cell(0,0).value
cell_A1=sheet_1_by_name.row(0)[0].value
cell_A1=sheet_1_by_name.col(0)[0].value
最后通过以下的方法对单元格的数值进行修改。
row=0
col=0
#ctype 0:empty,1:string,2:number,3:date,4:boolean,5:error
cell_type=1
value='Hello,Excel'
cell_A1=sheet_1_by_name.cell(0,0).value
format=0
sheet_1_by_name.put_cell(row,col,cell_type,value,format)
cell_A1=sheet_1_by_name.cell(0,0).value
Python[1]? （英国发音：/?pa?θ?n/ 美国发音：/?pa?θɑ?n/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位。
如何用python爬取网站数据？
这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例
1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：
对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：
2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例
1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：
打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：
2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：
程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：
至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
Python怎么获取mysql查询的信息并且截取？
可以使用Python的MySQL Connector来连接MySQL数据库，然后执行SQL查询语句。查询结果是一个结果集，每一行代表一个记录，可以使用for循环或者fetchone()函数来逐行遍历结果集，并对每一行进行处理。
以下是一个代码示例：
import mysql.connector
# 连接数据库
cnx = mysql.connector.connect(user='your_username', password='your_password',
host='your_host', database='your_database')
# 创建游标
cursor = cnx.cursor()
# 执行查询语句
query = "SELECT * FROM your_table"
cursor.execute(query)
# 遍历结果集
for (column1, column2, column3) in cursor:
# 处理每一行
# ...
# 关闭游标和数据库连接
cursor.close()
cnx.close()
如果你想截取查询结果的一部分，可以在执行查询语句时使用LIMIT关键字来限制结果集的大小：
query = "SELECT * FROM your_table LIMIT 10"
这样只会查询前10条记录。