今天分享幾段工作生活中常用的代碼，都是最為基礎的功能和操作，而且大多還都是出現頻率比較高的，很多都是可以拿來直接使用或者簡單修改就可以放到自己的項目當中。喜歡的記得收藏、關注、點贊。
廢話不多說，我們開始吧!
日期生成
很多時候我們需要批量生成日期，方法有很多，這里分享兩段Python代碼：
獲取過去N天的日期
importdatetime
defget_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_days
a=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']
生成一段時間內的日期：
importdatetime
defcreate_assist_date(datestart=None,dateend=None):
#創建日期輔助表
ifdatestartisNone:
datestart='2016-01-01'
ifdateendisNone:
dateend=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
#轉為日期格式
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
#日期疊加一天
datestart+=datetime.timedelta(days=+1)
#日期轉字符串存入列表
date_list.append(datestart.strftime('%Y-%m-%d'))
returndate_list
d_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']
保存數據到CSV
保存數據到CSV是太常見的操作了，分享一段我個人比較喜歡的寫法：
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("標題,熱度,時間,url\n")
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')
帶背景顏色的Pyecharts
Pyecharts作為Echarts的優秀Python實現，受到眾多開發者的青睞，用Pyecharts作圖時，使用一個舒服的背景也會給我們的圖表增色不少。
以餅圖為例，通過添加JavaScript代碼來改變背景顏色：
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庫調用
據統計，requests庫是Python家族里被引用得最多的第三方庫，足見其江湖地位之高大!
發送GET請求：
importrequests
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("GET",url,headers=headers)
發送POST請求：
importrequests
payload={}
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)
根據某些條件循環請求，比如根據生成的日期
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操作各種數據庫
操作Redis
連接Redis
importredis
defredis_conn_pool():
pool=redis.ConnectionPool(host='localhost',port=6379,decode_responses=True)
rd=redis.Redis(connection_pool=pool)
returnrd
寫入Redis
fromredis_connimportredis_conn_pool
rd=redis_conn_pool()
rd.set('test_data','mytest')
操作MongoDB
連接MongoDB
frompymongoimportMongoClient
conn=MongoClient("mongodb://%s:%s@ipaddress:49974/mydb"%('username','password'))
db=conn.mydb
mongo_collection=db.mydata
批量插入數據
res=requests.get(url,params=query).json()
commentList=res['data']['commentList']
mongo_collection.insert_many(commentList)
操作MySQL
連接MySQL
importMySQLdb
#打開數據庫連接
db=MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB",charset='utf8')
#使用cursor()方法獲取操作游標
cursor=db.cursor()
執行SQL語句
#使用execute方法執行SQL語句
cursor.execute("SELECTVERSION()")
#使用fetchone()方法獲取一條數據
data=cursor.fetchone()
print"Databaseversion:%s"%data
#關閉數據庫連接
db.close()
Output:
Databaseversion:5.0.45
本地文件整理
整理文件涉及需求的比較多，這里分享的是將本地多個CSV文件整合成一個文件。
importpandasaspd
importos
df_list=[]
foriinos.listdir():
if"csv"ini:
day=i.split('.')[0].split('_')[-1]
df=pd.read_csv(i)
df['day']=day
df_list.append(df)
df=pd.concat(df_list,axis=0)
df.to_csv("total.txt",index=0)
多線程代碼
多線程也有很多實現方式，我們選擇自己最為熟悉順手的方式即可。
importthreading
importtime
exitFlag=0
classmyThread(threading.Thread):
def__init__(self,threadID,name,delay):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID=threadID
self.name=name
self.delay=delay
defrun(self):
print("開始線程："+self.name)
print_time(self.name,self.delay,5)
print("退出線程："+self.name)
defprint_time(threadName,delay,counter):
whilecounter:
ifexitFlag:
threadName.exit()
time.sleep(delay)
print("%s:%s"%(threadName,time.ctime(time.time())))
counter-=1
#創建新線程
thread1=myThread(1,"Thread-1",1)
thread2=myThread(2,"Thread-2",2)
#開啟新線程
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print("退出主線程")
異步編程代碼
異步爬取網站
importasyncio
importaiohttp
importaiofiles
asyncdefget_html(session,url):
try:
asyncwithsession.get(url=url,timeout=8)asresp:
ifnotresp.status//100==2:
print(resp.status)
print("爬取",url,"出現錯誤")
else:
resp.encoding='utf-8'
text=awaitresp.text()
returntext
exceptExceptionase:
print("出現錯誤",e)
awaitget_html(session,url)
使用異步請求之后，對應的文件保存也需要使用異步，即是一處異步，處處異步。
asyncdefdownload(title_list,content_list):
asyncwithaiofiles.open('{}.txt'.format(title_list[0]),'a',
encoding='utf-8')asf:
awaitf.write('{}'.format(str(content_list)))
以上就是我平時用得最多的代碼片段，希望對你有所幫助。
以上內容為大家介紹了分享幾段有用的Python代碼，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注多測師。http://www.jun-ho.cn/xwzx/
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