Notes minimales
Pour le moment, python2.7.x.
Veuillez consulter ici pour savoir comment confirmer l'existence en premier lieu.
MySQL
Il est difficile de décider quel module utiliser pour communiquer avec MySQL, mais pour le moment, utilisez mysql-connector-python.
#coding:utf-8
import mysql.connector
con = mysql.connector.connect(
host='localhost',
db='testdb',
user='root',
password='root'
)
cur = con.cursor(buffered=True)
sql = "select * from members"
cur.execute(sql)
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
print row[1]
cur.close()
con.close()
CSV
csv(utf-8)
Il n'y a rien à craindre avec les fichiers séparés par des virgules utf-8.
#coding:utf-8
import csv
file = "test.csv"
f = open(file,"r")
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print row[0]
f.close()
Il est courant que le csv créé par Excel soit envoyé et dit «Lire! Vous n'avez pas le temps de l'examiner en détail, mais pour le moment, vous pouvez le lire en procédant comme suit.
#coding:utf-8
import csv
file = "test2.csv"
f = open(file,"r")
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print row[0].decode('cp932')
f.close()
Pour une raison quelconque, vous ne pourrez peut-être pas vous passer du traitement du fichier brut.
Strip () est utilisé pour supprimer le saut de ligne à la fin de la ligne.
#coding:utf-8
f = open('test.csv','r')
for row in f:
item = row.strip().split(',')
print item[0]
f.close()
Si vous souhaitez utiliser une expression régulière, utilisez re.split (motif, chaîne).
#coding:utf-8
import re
f = open('test.csv','r')
for row in f:
item = re.split(',',row)
print item[0]
f.close()
Le reste est lié aux pandas. Je voudrais l'ajouter de temps en temps.
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