最基础的python代码（看懂python代码）

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。喜欢的记得收藏、关注、点赞。

看懂python代码

废话不多说，我们开始吧

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

importdatetimedefget_nday_list(n):before_n_days=[]foriinrange(1,n+1)[::-1]:before_n_days.append(str(datetime.date.today()-datetime.timedelta(days=i)))returnbefore_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']

生成一段时间内的日期

importdatetimedefcreate_assist_date(datestart=None,dateend=None):#创建日期辅助表ifdatestartisNone:datestart='2016-01-01'ifdateendisNone: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'))whiledatestart<dateend:#日期叠加一天datestart+=datetime.timedelta(days=+1)#日期转字符串存入列表date_list.append(datestart.strftime('%Y-%m-%d'))returndate_listd_list=create_assist_date(datestart='2021-12-27',dateend='2021-12-30')d_list

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

defsave_data(data,date):ifnotos.path.exists(r'2021_data_%s.csv'%date):withopen("2021_data_%s.csv"%date,"a+",encoding='utf-8')asf:f.write("标题,热度,时间,urln")foriindata: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:withopen("2021_data_%s.csv"%date,"a+",encoding='utf-8')asf:foriindata: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

defpie_rosetype(data)->Pie:background_color_js=("newecharts.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=""),))returnc

requests 库调用

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

发送 GET 请求

importrequestsheaders={'user-agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/96.0.4664.110Safari/537.36','cookie':'some_cookie'}response=requests.request("GET",url,headers=headers)

发送 POST 请求

importrequestspayload={}files=[]headers={'user-agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/96.0.4664.110Safari/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

defget_data(mydate):date_list=create_assist_date(mydate)url="https://test.test"files=[]headers={'user-agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/96.0.4664.110Safari/537.36','cookie':''}fordindate_list:payload={'p':'10','day':d,'nodeid':'1','t':'itemsbydate','c':'node'}foriinrange(1,100):payload['p']=str(i)print("getdataof%sinpage%s"%(d,str(i)))response=requests.request("POST",url,headers=headers,data=payload,files=files)items=response.json()['data']['items']ifitems:save_data(items,d)else:break

Python 操作各种数据库

操作 Redis

连接 Redis

importredisdefredis_conn_pool():pool=redis.ConnectionPool(host='localhost',port=6379,decode_responses=True)rd=redis.Redis(connection_pool=pool)returnrd

写入 Redis

fromredis_connimportredis_conn_poolrd=redis_conn_pool()rd.set('test_data','mytest')

操作 MongoDB

连接 MongoDB

frompymongoimportMongoClientconn=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

importMySQLdb#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("SELECTVERSION()")#使用fetchone()方法获取一条数据data=cursor.fetchone()print"Databaseversion:%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

importpandasaspdimportosdf_list=[]foriinos.listdir():if"csv"ini:day=i.split('.')[0].split('_')[-1]df=pd.read_csv(i)df['day']=daydf_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

importthreadingimporttimeexitFlag=0classmyThread(threading.Thread):def__init__(self,threadID,name,delay):threading.Thread.__init__(self)self.threadID=threadIDself.name=nameself.delay=delaydefrun(self):print("开始线程："+self.name)print_time(self.name,self.delay,5)print("退出线程："+self.name)defprint_time(threadName,delay,counter):whilecounter:ifexitFlag: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

importasyncioimportaiohttpimportaiofilesasyncdefget_html(session,url):try:asyncwithsession.get(url=url,timeout=8)asresp:ifnotresp.status//100==2:print(resp.status)print("爬取",url,"出现错误")else:resp.encoding='utf-8'text=awaitresp.text()returntextexceptExceptionase:print("出现错误",e)awaitget_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

asyncdefdownload(title_list,content_list):asyncwithaiofiles.open('{}.txt'.format(title_list[0]),'a',encoding='utf-8')asf:awaitf.write('{}'.format(str(content_list)))

以上就是我平时用得最多的代码片段，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

上面就是小居数码小编今天给大家介绍的关于（看懂python代码）的全部内容，希望可以帮助到你，想了解更多关于数码知识的问题，欢迎关注我们，并收藏，转发，分享。

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