㈠ python遍历字符串时是逐字遍历，遍历txt文本时是逐行读取，这是为什么
for循环遍历，实际上是返回一个迭代器，并不断调用其next()方法的过程。next()返回什么，取决于迭代器的具体实现，对于str类型来说，就返回下一个字符串；对于file类型来说，就返回下一行。
㈡ Python 遍历
a=[[1,2,3,4,-1],[21,23,34,45,1],[3,4,34,2,1]]
cl_num=-1
foriinrange(len(a)-1):
this_line=a[i][cl_num]
next_line=a[i+1][cl_num]
issame=(this_line==next_line)
ifissame:
print('第{0}行第{1}列与第{2}行第{1}列相等'.format(str(i),str(cl_num),str(i+1)))
else:
print('第{0}行第{1}列与第{2}行第{1}列不相等'.format(str(i),str(cl_num),str(i+1)))
#第0行第-1列与第1行第-1列不相等
#第1行第-1列与第2行第-1列相等
此为按你要求，比较相邻行的最后一列的值。
下次去stackoverflow上查答案或提问吧。
㈢ Python办公，如何遍历“数据库导出的表格”的所有单元格，清除单元格内容的前后空字符串
由于没有看到导出的表格样本，直接说吧：
遍历建议直接用pandas的itertuples()，去除前面的空白字符串用lstrip()就行
df = pd.read_excel("test.xlsx")
for row in df.itertuples():
row.行名称=row.行名称.lstrip()
以上应该就可以了，注意缩进。
㈣ python逐行查找关键字
f=open('aaa.txt')
l=f.readline()
for i in l:
if "bbb" in i:
print "OK
f.close()
打开文件aaa.txt for循环，一行一行的，如果bbb关键字在i这一行，打印ok
㈤ 使用Python，如何遍历csv文件的每一行记录的每一个字段值
csv文件内每一行即一行数据，每一个逗号为一列数据。因此，先按行读取一行，再按逗号分割即可。
csvfile=open('your_csv_file.csv','r')
data=[]
forlineincsvfile:
data.append(list(line.strip().split(',')))此外，numpy.loadtxt也提供了更为便利的方法，不妨参考一下。
㈥ 怎样用python遍历表格中的内容
是什么表格，是Excel当中的，还是word？如果是当中的话通过import 调入指定的关联模块，利用for循环或while都可以实现遍历数据
㈦ 如何用Python os.path.walk方法遍历搜索文件内容的操作详解
文中使用到了Python os模块和Python sys模块，这两个模块具体的使用方法请参考玩蛇网相关文章阅读。
Python os.path.walk方法遍历文件搜索内容方法代码如下：
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import os, sys
#代码中需要用到的方法模块导入
listonly = False
skipexts = ['.gif', '.exe', '.pyc', '.o', '.a','.dll','.lib','.pdb','.mdb'] # ignore binary files
def visitfile(fname, searchKey):
global fcount, vcount
try:
if not listonly:
if os.path.splitext(fname)[1] in skipexts:
pass
elif open(fname).read().find(searchKey) != -1:
print'%s has %s' % (fname, searchKey)
fcount += 1
except: pass
vcount += 1
#www.iplaypy.com
def visitor(args, directoryName,filesInDirectory):
for fname in filesInDirectory:
fpath = os.path.join(directoryName, fname)
if not os.path.isdir(fpath):
visitfile(fpath,args)
def searcher(startdir, searchkey):
global fcount, vcount
fcount = vcount = 0
os.path.walk(startdir, visitor, searchkey)
if __name__ == '__main__':
root=raw_input("type root directory:")
key=raw_input("type key:")
searcher(root,key)
print 'Found in %d files, visited %d' % (fcount, vcount)
㈧ 如何用python遍历文件夹下的所有excel文件
大数据处理经常要用到一堆表格，然后需要把数据导入一个list中进行各种算法分析，简单讲一下自己的做法：
1.如何读取excel文件
网上的版本很多，在xlrd模块基础上，找到一些源码：
[python]view plain
importxdrlib,sys
importxlrd
defopen_excel(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建MicrosoftExcel工作表.xlsx"):
data=xlrd.open_workbook(file)
returndata
#根据索引获取Excel表格中的数据参数:file：Excel文件路径colnameindex：表头列名所在行的所以，by_index：表的索引
defexcel_table_byindex(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建MicrosoftExcel工作表.xlsx",colnameindex=0,by_index=0):
data=open_excel(file)
table=data.sheets()[by_index]
nrows=table.nrows#行数
ncols=table.ncols#列数
colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行数据
list=[]
forrownuminrange(1,nrows):
row=table.row_values(rownum)
ifrow:
app={}
foriinrange(len(colnames)):
app[colnames[i]]=row[i]
list.append(app)
returnlist
#根据名称获取Excel表格中的数据参数:file：Excel文件路径colnameindex：表头列名所在行的所以，by_name：Sheet1名称
defexcel_table_byname(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建MicrosoftExcel工作表.xlsx",colnameindex=0,by_name=u'Sheet1'):
data=open_excel(file)
table=data.sheet_by_name(by_name)
nrows=table.nrows#行数
colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行数据
list=[]
forrownuminrange(1,nrows):
row=table.row_values(rownum)
ifrow:
app={}
foriinrange(len(colnames)):
app[colnames[i]]=row[i]
list.append(app)
returnlist
defmain():
tables=excel_table_byindex()
forrowintables:
print(row)
tables=excel_table_byname()
forrowintables:
print(row)
if__name__=="__main__":
main()
- 最后一句是重点，所以这里也给代码人点个赞！
importos
importxlrd
importtest_wy
xpath="E:/唐伟捷/电力/电力系统总文件夹/舟山电力"
xtype="xlsx"
typedata=[]
name=[]
raw_data=[]
file_path=[]
defcollect_xls(list_collect,type1):
#取得列表中所有的type文件
foreach_elementinlist_collect:
ifisinstance(each_element,list):
collect_xls(each_element,type1)
elifeach_element.endswith(type1):
typedata.insert(0,each_element)
returntypedata
#读取所有文件夹中的xls文件
defread_xls(path,type2):
#遍历路径文件夹
forfileinos.walk(path):
foreach_listinfile[2]:
file_path=file[0]+"/"+each_list
#os.walk()函数返回三个参数：路径，子文件夹，路径下的文件，利用字符串拼接file[0]和file[2]得到文件的路径
name.insert(0,file_path)
all_xls=collect_xls(name,type2)
#遍历所有type文件路径并读取数据
forevey_nameinall_xls:
xls_data=xlrd.open_workbook(evey_name)
foreach_sheetinxls_data.sheets():
sheet_data=test_wy.excel_table_byname(evey_name,0,each_sheet.name)
#请参考读取excel文件的代码
raw_data.insert(0,sheet_data)
print(each_sheet.name,":Datahasbeendone.")
returnraw_data
a=read_xls(xpath,xtype)
print("Victory")
- 欢迎各种不一样的想法~~
最后一句让代码里的函数都可以被复用，简单地说：假设文件名是a，在程序中import a以后，就可以用a.excel_table_byname()和a.excel_table_byindex()这两个超级好用的函数了。
2.然后是遍历文件夹取得excel文件以及路径：，原创代码如下：
[python]view plain
㈨ python进行数据库查询时怎么把结果提取出来
设置索引字段。在开始提取数据前，先将member_id列设置为索引字段。然后开始提取数据。
按行提取信息。第一步是按行提取数据，例如提取某个用户的信息。
按列提取信息。第二步是按列提取数据，例如提取用户工作年限列的所有信息。
按行与列提取信息。第三步是按行和列提取信息，把前面两部的查询条件放在一起，查询特定用户的特定信息。
在前面的基础上继续增加条件，增加一行同时查询两个特定用户的贷款金额信息。
在前面的代码后增加sum函数，对结果进行求和。
除了增加行的查询条件以外，还可以增加列的查询条件。
多个列的查询也可以进行求和计算，在前面的代码后增加sum函数，对这个用户的贷款金额和年收入两个字段求和，并显示出结果。
提取特定日期的信息。数据提取中还有一种很常见的需求就是按日期维度对数据进行汇总和提取，如按月，季度的汇总数据提取和按特定时间段的数据提取等等。
设置索引字段。首先将索引字段改为数据表中的日期字段，这里将issue_d设置为数据表的索引字段。按日期进行查询和数据提取。
㈩ 如何有序遍历mongodb python
对于mongo的操作，先安装mongodb的python扩展，在你的命令行窗口上输入：pipinstallpymongo,下面是例子，按需要修改_uri_auth='mongodb://user:password@localhost:27017/'#mongo有要验证的话请自行替换user和passwordmongo_uri_no_auth='mongodb://localhost:27017/'#mongo没有账号密码验证的时候用这个database_name='request_db'#你要连接的数据库名，自行替换你需要的库名table_name='request_tb'#你要查询的表名，请自行替换你需要的表名client=MongoClient(mongo_uri_no_auth)#创建了与mongodb的连接db=client[database_name]table=db[table_name]#获取数据库中表的游标#你要插入的数据insert_data={"name":"Mike","grade":"two","age":12,"sex":"man"}table..insert_one(insert_data)#插入一条数据#查询数据name为Mike的记录record=table.find_one({"name":"Mike"})printrecord