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文章/答案/技术大牛

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来自专栏数据技巧
如何在Power Query中提取数据——列表篇(3)
(五)替代指定数据提取。 1. 找到目标值并用指定值替换后提取 List.ReplaceValue(list as list, oldValue as any, newValue as any,replacer as function List.ReplaceMatchingItems(list as list, replacements as list, optional equationCriteria as any) as list 第1参数是数据列表因为第2参数的旧值符合第3参数的条件，则替换条件就是第3参数<3，所以1,2被0替换。 3，用0替换<=3的条件的值。
1.6K20发布于 2020-03-23
来自专栏用户8950297的专栏
PQ基础-数据转换3：重复列、提取、转换数据格式
本文通过一个例子，综合体现常用的重复列、提取、转换数据格式的操作方法。数据样式及要求如下：要求： 1. 提取尺寸中的长（第1个x前的数字）到单独一列； 2. 将提取的列命名为“排序参照”； 3. 确保提取的长度为数值。 Step-1：数据获取 Step-2：重复列。因为后续要从尺寸列中提取长度作为一个新列，因此，要先对尺寸列进行重复，然后从重复出来的列中进行提取（提取数据的功能会直接用新的数据替代列中原来的内容，而不产生新的列）。 Step-3：按分隔符提取文本 Step-4：转换数据格式。提取数据操作得到的结果均为文本格式，本例中需要转换为数字格式。 Step-5：双击“尺寸-复制”列标题，修改名称为“排序参照”。 Step-6：数据上载
1.4K30发布于 2021-08-31
来自专栏cuijianzhe
表格数据提取
code += all_char[num] res = ''.join(code) return res def get_carNum(): ''' 提取并添加站点名称添加自定义链接占位 url_list.append('https://file.cjzshilong.cn/pictures_file/guohui-e67e7b3b.png func in case_list: url_img = get_url(func) Download(url_img, car_name) ---- 标题：表格数据提取
2K10编辑于 2022-06-14
来自专栏python3
JSON数据提取
JSON在数据交换中起到了一个载体的作用，承载着相互传递的数据。JSON适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。 json模块是Python自带的模块，Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码： json.dumps(): 对数据进行编码。 json.loads(): 对数据进行解码。 ? Enums number True true False false None null JSON数据类型解码为 Python 数据类型： JSON Python object dict array list string str number (int) int number (real) float true True false False null None ipython3交互环境测试代码
2.8K10发布于 2020-01-19
来自专栏Dimples开发记
数据提取-PyQuery
><title>hello</title></head>") p('head').html()#返回<title>hello</title> p('head').text()#返回hello # 3.
1K30编辑于 2022-12-21
来自专栏Dimples开发记
数据提取-XPath
如果大家对 BeautifulSoup 使用不太习惯的话，可以尝试下 Xpath 官网 (opens new window) http://lxml.de/index.html w3c (opens new window) http://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp # 2. 安装 pip install lxml # 3. XPath语法 XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。 XPath 是 W3C XSLT 标准的主要元素，并且 XQuery 和 XPointer 都构建于 XPath 表达之上 # 3.1 节点的关系父（Parent）子（Children）同胞（Sibling ="item-1">second item
<a href="link<em>3</em>.

1.9K20编辑于 2022-12-21

来自专栏Dimples开发记

数据提取-JsonPath

JSON与JsonPATH JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。 JSON和XML的比较可谓不相上下。 Python 中自带了JSON模块，直接import json就可以使用了。，取值方式和所有语言中一样，使用索引获取，字段值的类型可以是数字、字符串、数组、对象几种 # 3. ": "范爷"}' json.loads(strList) # [1, 2, 3, 4] json.loads(strDict) # json数据自动按Unicode存储 # {u'city': u' 4] tupleStr = (1, 2, 3, 4) dictStr = {"city": "北京", "name": "范爷"} json.dumps(listStr) # '[1, 2, 3,

1.6K20编辑于 2022-12-21

来自专栏python3

用ffmpeg 提取MP3

video.avi 原有的音频方法2 好像可以直接指定两个输入文件， ffmpeg -i /tmp/a.wav -i /tmp/a.avi /tmp/a.avi 两个文件的顺序很重从视频里提取声音（声音与视频的分离） ffmpeg -i 人生若只如初见.flv -vn r.mp3 从flv 文件中提取声音并保存为mp3 格式 -vn : 表示忽略视频估计是video no 之类的缩写 ffmpeg -i 人生若只如初见.flv -an r.flv 只留视频不留声音 -an : 表示忽略声音估计是audio no 之类的缩写从视频里提取图片（）文件如果你觉得mp3 文件有点大，想变小一点那么可以通过-ab 选项改变音频的比特率（bitrate） ffmpeg -i input.mp3 -ab 128 output.mp3 //这里将比特率设为请注意：播放时间相同，而歌曲不同，所获的压缩mp3文件的一般不相同，这是因为VBR编码所生成的mp3文件的大小不仅仅取决于播放时间的长度，还取决于源音频文件的其它因素。

5.3K20发布于 2020-01-07

来自专栏Dimples开发记

数据提取-Beautiful Soup

它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。 Beautiful Soup 安装 Beautiful Soup 3 目前已经停止开发，推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup 4，不过它已经被移植到BS4了,也就是说导入时我们需要 import 执行速度适中 3.文档容错能力强 Python 2.7.3 or 3.2.2)前的版本中文档容错能力差 lxml HTML 解析器 BeautifulSoup(markup, “lxml”) 1. 速度快 2.唯一支持XML的解析器 3.需要安装C语言库 html5lib BeautifulSoup(markup, “html5lib”) 1. 最好的容错性 2.以浏览器的方式解析文档 3.生成HTML5格式的文档 4.速度慢不依赖外部扩展 # 3.

1.8K10编辑于 2022-12-21

来自专栏python3

Python提取json数据

import json jsonstring = '{"user_man":[{"name":"Peter"},{"name":"xiaoming"}],"user_woman":[{"name":"Anni"},{"name":"zhangsan"}]}' print(json_data) print(json_data['user_man']) print(json_data['user_woman']) print(json_data['user_man'][0]) print(json_data

2K10发布于 2020-01-06

来自专栏bit哲学院

Python数据提取Json

读取JSON文件/字符串 json简单说就是javascript中的对象和数组，所以这两种结构就是对象和数组两种结构，通过这两种结构可以表示各种复杂的结构对象：对象在js中表示为{ }括起来的内容，数据结构为数组：数组在js中是中括号[ ]括起来的内容，数据结构为 ["Python", "javascript", "C++", ...] import json json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load，用于字符串和 python数据类型间进行转换。 # json数据自动按Unicode存储 # {u'city': u'\u5317\u4eac', u'name': u'\u5927\u732b'} 2. json.dumps() 实现python 4] tupleStr = (1, 2, 3, 4) dictStr = {"city": "北京", "name": "大猫"} json.dumps(listStr) # '[1, 2, 3, 4

3.9K20发布于 2021-01-15

来自专栏开发技能乱炖

哪吒数据提取、数据分析

，所以开篇我们先讲一下爬虫的数据提取；话不多说，走着。 movieId=1211270&userId=-1&offset=15&limit=15&ts=1568600356382&type=3"api,有这个的时候我们就可以搞事情了。 ? ? /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # author：albert time:2019/9/3 import requests,json,time, ua = UserAgent().random try: data = requests.get(url,headers={'User-Agent':ua},timeout=3 ----------------------------------- 我们手里有接近两万的数据后开始进行数据分析阶段：工具：jupyter、库方法：pyecharts v1.0===> pyecharts

1K20发布于 2019-09-18

来自专栏北山啦的博客

APP爬虫--appium提取数据

利用appium自动控制移动设备并提取数据学习目标了解 appium-python-client模块定位元素以及提取其文本内容的方法了解 appium-python-client模块控制滑动动作的方法 height) 移动设备分辨率 driver.get_window_size()[‘width’] driver.get_window_size()[‘height’] 2.3 定位元素以及提取文本的方法

1.8K21编辑于 2022-11-27

来自专栏海仔技术驿站

Python爬虫之数据提取-selenium定位获取标签对象并提取数据

selenium提取数据知识点：了解 driver对象的常用属性和方法掌握 driver对象定位标签元素获取标签对象的方法掌握标签对象提取文本和属性值的方法 ---- 1. driver对象的常用属性和方法全部文本和包含某个文本以上函数的使用方法 driver.find_element_by_id('id_str') ---- 知识点：掌握 driver对象定位标签元素获取标签对象的方法 ---- 3. 标签对象提取文本内容和属性值 find_element仅仅能够获取元素，不能够直接获取其中的数据，如果需要获取数据需要使用以下方法对元素执行点击操作element.click() 对定位到的标签对象进行点击操作向输入框输入数据element.send_keys(data) 对定位到的标签对象输入数据获取文本element.text 通过定位获取的标签对象的text属性，获取文本内容获取属性值

3.9K10发布于 2020-09-16

来自专栏用户7850017的专栏

如何从网站提取数据？

今天，我们就来讨论下数据提取的整个过程，以充分了解数据提取的工作原理。数据提取的工作原理如今，我们抓取的数据主要以HTML（一种基于文本的标记语言）表示。开发人员能够用脚本从任何形式的数据结构中提取数据。构建数据提取脚本一切都始于构建数据提取脚本。精通Python等编程语言的程序员可以开发数据提取脚本，即所谓的scraper bots。开发各种数据爬取模式可以对数据提取脚本进行个性化开发，可以实现仅从特定的HTML组件中提取数据。您需要提取的数据取决于您的业务目标。当您仅需要特定数据时，就不必提取所有内容。 2.查找数据的显示位置，并构建一个抓取路径。 3.导入并安装所需的先决环境。 4.编写一个数据提取脚本并实现它。为了避免IP阻塞，模仿常规互联网用户的行为至关重要。数据越多越好，这样可以提供更多的参考并使整个数据集更有效。企业要提取哪些数据如前所述，并非所有在线数据都是提取的目标。在决定提取哪些数据时，您的业务目标，需求和目标应作为主要考虑因素。

4.9K30发布于 2021-01-29

来自专栏联远智维

Python提取ABAQUS结果数据

当我们需要根据现有的理论知识，采用MATLAB等软件对有限元计算结果进行处理时，可以采用Python提取ABAQUS数据。在采用Python对ABAQUS结果提取之前，首先我们要了解ABAQUS odb文件结构。 ABAQUS odb文件结构实例：（采用ABAQUS 2017调试）（1）查询ABAQUS数据结构 #! =openOdb(path='C:\\Temp\\shangtest.odb') #创建变量lastFrame，得到载荷步Step-1的最后一帧 lastFrame= odb.steps['Step-3' stressField= odb.steps['Step-3'] stressField= odb.steps['Step-3'].frames[3].fieldOutputs['S'] #创建变量field

2.5K30编辑于 2022-01-20

来自专栏R语言交流中心

R语言提取KEGG数据

我们直奔主题，今天给大家介绍下利用R语言去下载KEGG数据库的所有数据。这里需要用到的包是KEGGREST。 ##获取单个数据集中的数据, pathway<- keggList("pathway") ? ##对单个数据库进行组织的选择 org <-keggList("pathway","hsa") ? 从上面可以看出keggList不仅可以提取单个数据集还可以获取对应物种的信息。 ") ###提取数据 reaction=keggAll$reaction write.csv(reaction," reaction.csv") compound=keggAll$compound write.csv(compound," compound.csv") 至此我们就可以将KEGG中的数据提取到本地进行接下来的分析处理。

5.1K10发布于 2021-03-11

来自专栏编程使我快乐

使用lxml提取HTMLXML 数据

demo #更新：新版本引入etree模块方式 from lxml import html etree = html.etree tree = etree.HTML("") html = ''' <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title class="sub_title">Title</title> </head> <body>

Spaceack's code

1.2K20发布于 2020-11-04

来自专栏从零开始学自动化测试