[python]学习过程小例子

例子1：【一行代码修改字典键值的方法】

修改字典中的“xidu”的键值为“西毒”：

names={'东邪':'黄药师','xidu':'欧阳锋','南帝':'段智兴','北丐':'洪七公','中神通':'王重阳'}
print(names)names['西毒']=names.pop('xidu')  #names[新键]=names.pop[旧键]，字典的pop方法在删除元素的同事，会返回该元素的值。
print(names)

执行结果：

{‘东邪’: ‘黄药师’, ‘xidu’: ‘欧阳锋’, ‘南帝’: ‘段智兴’, ‘北丐’: ‘洪七公’, ‘中神通’: ‘王重阳’}
{‘东邪’: ‘黄药师’, ‘南帝’: ‘段智兴’, ‘北丐’: ‘洪七公’, ‘中神通’: ‘王重阳’, ‘西毒’: ‘欧阳锋’}

例子2：【字典和列表混合使用】

根据诗句猜对应的作者

import randomhaoshi=[{'题目':'白日依山尽，黄河入海流','作者':'王之涣','难度':'0.5','出题':'张老师'},{'题目':'会当凌绝顶，一览众山小','作者':'杜甫','难度':'0.6','出题':'啊老师',}]zuozhe=''while zuozhe != '不猜了':i=random.randint(0,1)print("这道题的难度系数是",haoshi[i]['难度'])zuozhe=input('题目是：'+haoshi[i]['题目']+'请输入诗的作者：')if zuozhe==haoshi[i]['作者']:print('恭喜你，答对了')elif zuozhe=='不猜了':print('你又懒了')breakelse:print('脑子不行哦')

执行结果：

这道题的难度系数是 0.5
题目是：白日依山尽，黄河入海流请输入诗的作者：王之涣
恭喜你，答对了
这道题的难度系数是 0.6
题目是：会当凌绝顶，一览众山小请输入诗的作者：不猜了
脑子不行哦

例子3：操作EXCEL

读取当天股市行情，并写入EXCEL保存。

import xlwings
import tushare as ts#取得最新交易数据，并赋值给x
x=ts.get_today_all()#创建新工作簿，并将x写入第一张工作表
app=xlwings.App() #打开app
wb=app.books.add() #创建工作簿
ws=wb.sheets[0]   #选择第一个sheet
ws.range('B2').value=x  #第一个sheet中的B2中赋值为X#保存工作簿到1.xlsx，软后关闭窗口并退出excel
wb.save(r'C:\Users\14031\Documents\pydemo\1.xlsx')
wb.close()
app.quit()

执行结果：

例子4：使用字典统计词频

统计文章中的词频：

words={'掉马':0,'媳妇':0,"老公":0,'时候':0}#打开文件，并赋值给all
all=open(r'C:\Users\14031\Documents\pydemo\掉马后，我成了顶流.txt','r')
all_lines=all.readlines() #读取打开文件的内容到all_linesfor line in all_lines:  #逐行读取文章for word in words:  #逐个读取wrods字典的键#“掉马”的值（初始为0）=“掉马”的值（初始为0）+ 本次line中“掉马”的出现的次数words[word]=words[word]+line.count(word)
print(words)for k in words:print(k,' 出现了',words[k],'次\n')all.close() #关闭文件

执行结果：

{‘掉马’: 4, ‘媳妇’: 6, ‘老公’: 13, ‘的’: 9384}

例子5：读取目录下所有的文件

打开目录中excle并显示文件中指定位置的值

import os
import xlwingsex_app= xlwings.App()  #打开excel程序#打开某个目录，walk遍历该目录下的文件，并存入变量。每个元素分三部分：路径、子文件夹、文件名
for a,b,c in os.walk(r'C:\Users\14031\Documents\pydemo'):print(a,b,c)for i in c: #C为所有文件名if i[-4:].lower()=='.xls': #当最后四位为‘.xls’时  ，lower转换为小写ex_bk=ex_app.books.open(a+'/'+i) #a和c拼接文件名和文件路径，打开该文件ex_st=ex_bk.sheets['Sheet1']  #定位到这个文件中的sheet表，名称为‘Sheet1’print(ex_st.range('A2').value) #读取该表中A2位置的值并打印ex_app.quit() #退出excel程序

执行结果：

C:\Users\14031\Documents\pydemo ['f1'] ['1.xlsx', 'excel.xlsx', 'result.txt', 'words.txt', '房屋来帐.xls', '掉马后，我成了顶流.txt']
A1的值
C:\Users\14031\Documents\pydemo\f1 [] ['2.xlsx']

例子6：matplotlib：以图表形式显示内容

显示横坐标为姓名，纵坐标为战斗力。

import  matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['fangsong']  #展示图标中的中文字符显示为仿宋。（不设置无法显示）姓名=['Lily','Anne','Jason'] #横坐标
战斗力=[50,89,125] #纵坐标size=[] #定义空列表，用于后面图标中显示每个点的大小#根据战斗力调整途中点的大小，使用途中的公式主要为了更明显的显示各个点的大小（非必须步骤）
for i in 战斗力:i=i*i/10size.append(i)plt.grid() #显示网格
plt.scatter(姓名,战斗力,s=size,c='r') #scatter是点状图，参数为横坐标、纵坐标，大小，颜色。
plt.xlabel("体重")  #横坐标显示标题
plt.ylabel("战斗力")  #纵坐标显示标题
plt.show()  #重要的步骤，展示以上所有的配置，没有这一步，就不会显示图标

执行结果：

例子7：通过集合运算，对Excel中读取的数据进行比较，并将值写入保存。

如下图，通过3月和四月的员工在岗名单，统计出离职员工、新进员工和老员工，并写入到文件中指定位置。

import xlwings as xw#打开excel程序
#打开员工名单文件
#打开第一个sheets
app=xw.App()
wb=app.books.open(r'C:\Users\14031\Documents\pydemo\员工名单.xlsx')
ws=wb.sheets[0]#读取从A4单元格开始到A100的值，存到san
#读取从B4单元格开始到B100的值，存到si
san=ws.range('A4:A100').value
si=ws.range('B4:B100').value#将3月和4月的人员名单转变为集合，再进行集合的运算
lizhi=set(san)-set(si) #三月减去四月的，算出三月有但是四月没有的人
xinjin=set(si)-set(san)  #四月有但是三月没有的人
laoyuangong=set(san)&set(si)  #三月和四月都在的人#当需要把内容写入到EXCEL中时，需要转换为列表。
#从E2开始写入，默认会是横向以行来写入，使用options(transpose=True)将行列转置，以列的方式写入
ws.range('E2').options(transpose=True).value=list(lizhi)
ws.range('F2').options(transpose=True).value=list(xinjin)
ws.range('G2').options(transpose=True).value=list(laoyuangong)#写完之后保存，如果没有上面的写入动作，可以不用保存。需要另存为的话，括号内写另存为的文件URL。
wb.save()
wb.close() #关闭books
app.quit() #退出exce程序

执行结果：

例子8：Counter统计出勤次数

内置模块collections.Counter

请使用Counter完成以下统计工作，并将结果print到屏幕上：
（1）统计第一周每个人的出勤次数，以字典形式打印在屏幕上；
（2）统计刘八在第一周、第二周和第三周分别出勤几次，把三个数字打印在屏幕上；
（3）统计每个人在三周里的总出勤次数，即每周出勤次数之和；
（4）统计第三周比第二周出勤更多的人员名单，比如刘八在第三周出勤5次，而在第二周只出勤2次，所以应当显示在屏幕上。

import xlwings as xw
from collections import Counter#打开excel
app=xw.App()
wb=app.books.open(r'C:\Users\14031\Documents\pydemo\某企业考勤记录文件.xlsx')
ws=wb.sheets[0]#读取三列数据
one=ws.range('B3:B30').value
two=ws.range('C3:C30').value
three=ws.range('D3:D29').value#通过Couter统计次数
C1=Counter(one)
C2=Counter(two)
C3=Counter(three)#计第一周每个人的出勤次数，以字典形式打印在屏幕上；
print("第一周每个人出勤次数",C1)#统计刘八在第一周、第二周和第三周分别出勤几次，把三个数字打印在屏幕上；
print('第一周刘八出现了：',C1['刘八'],'次')
print('第二周刘八出现了：',C2['刘八'],'次')
print('第三周刘八出现了：',C3['刘八'],'次')#统计每个人在三周里的总出勤次数，即每周出勤次数之和
print('连续三周每个人的合计出勤次数为：',C1+C2+C3)#统计第三周比第二周出勤更多的人员名单。
#比如刘八在第三周出勤5次，而在第二周只出勤2次，所以应当显示在屏幕上
X=C3-C2
print("第三周比第二周出勤更多的人员名单:",X.keys())wb.close()
app.quit()

执行结果：

第一周每个人出勤次数 Counter({'田七': 5, '崔九': 4, '王二': 3, '张三': 3, '王五': 3, '黄大': 3, '李四': 3, '刘八': 2, '顾十': 2})
第一周刘八出现了： 2 次
第二周刘八出现了： 2 次
第三周刘八出现了： 4 次
连续三周每个人的合计出勤次数为： Counter({'田七': 12, '王二': 9, '黄大': 9, '李四': 9, '刘八': 8, '崔九': 8, '顾十': 8, '赵六': 8, '张三': 7, '王五': 5})
第三周比第二周出勤更多的人员名单: dict_keys(['崔九', '顾十', '刘八', '王五'])

例子9：读取excel数据，用matplotlib生成多个图表，并将图表保存到本地

编写程序读取某公司各产品线产量报表（内容如下图），然后为每一个产品（即每行）生成一张统计图（柱形图），并将所有这些图表都存放到某一文件夹下。

import xlwings
import matplotlib.pyplot as plt#1、 从Excel中读取所有数据（包含表头信息）
#（1）打开excel并定位到sheets
app=xlwings.App()
wb=app.books.open(r"C:\Users\14031\Documents\pydemo\python02_04_01.xlsx")
ws=wb.sheets[0]
#（2）读取excel指定区域的单元格值（每一行为一个小列表，所有的小列表组成一个大列表）
all=ws.range('c3:O12').value
#（3）关闭excel
wb.close()
app.quit()#2、将读取excel中的值打印出来
print(all)#3、设置pyplot的中文兼容性、以及横纵轴标签
#(1)设置中文兼容性
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#（2）设置横轴和纵轴的名称
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('产量')#4、设置图标中的横纵坐标数据显示内容
#（1）all数据中第1个子列表从第2个元素开始为月份，先取出，待会可以用作横轴的值。
yufen=all[0][1:]#（2）all数据中从第二个子列表开始，都是产品的产量。for chanpin in all[1:]:# 每个子列表的第一个元素是产品的编号名称。可以取出。待会用作每个产品的title。# 字列表从第二个元素开始，就是这个产品的产量。可以用作纵轴的值。chanpinID=chanpin[0]chanpinNUM=chanpin[1:]# 每个产品编号作为图标标题#柱状图，横坐标：月份，纵坐标：产量。plt.title(chanpinID)plt.bar(yufen,chanpinNUM) ##（可选）将产品每个月份的产量柱状图打印在屏幕上plt.show()#直接保存产品1-12月份的产量图标为png图片。plt.savefig(f'C:/Users/14031/Documents/pydemo\{chanpinID}.png')#每保存一次则清空图标，防止每个产品的图标互相干扰plt.clf()

执行结果：

读取的excle打印如下

[['产品编号', '一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月', '七月', '八月', '九月', '十月', '十一月', '十二月'], ['A0001', 533.0, 677.0, 625.0, 801.0, 1092.0, 827.0, 400.0, 1053.0, 338.0, 713.0, 197.0, 1045.0], ['A0002', 850.0, 671.0, 1019.0, 840.0, 404.0, 1051.0, 919.0, 869.0, 846.0, 1041.0, 343.0, 431.0], ['B0001', 1049.0, 1090.0, 125.0, 183.0, 236.0, 258.0, 731.0, 1091.0, 1063.0, 421.0, 264.0, 887.0], ['C0001', 270.0, 237.0, 523.0, 995.0, 949.0, 193.0, 654.0, 1095.0, 651.0, 1060.0, 769.0, 202.0], ['C0002', 837.0, 723.0, 770.0, 886.0, 851.0, 591.0, 185.0, 911.0, 503.0, 988.0, 762.0, 389.0], ['C0003', 1050.0, 462.0, 634.0, 563.0, 309.0, 1017.0, 406.0, 863.0, 323.0, 1042.0, 1090.0, 534.0], ['D0001', 674.0, 1031.0, 262.0, 721.0, 609.0, 755.0, 588.0, 783.0, 618.0, 926.0, 216.0, 969.0], ['D0002', 1099.0, 704.0, 270.0, 381.0, 1076.0, 426.0, 606.0, 470.0, 470.0, 542.0, 525.0, 750.0], ['D0003', 141.0, 869.0, 276.0, 913.0, 779.0, 266.0, 304.0, 755.0, 881.0, 425.0, 690.0, 794.0]]

保存到本地的png图表文件：

例子10：通过datetime.datetime类将日期相减。

（1）datetime对象的strftime()方法：将时间对象转换为任意格式的字符串。格式：d.strftime(“期望格式”)。
（2）datetime对象的strptime()方法：将描述时间的字符串转换为datetime格式。格式：datetime.strptime(“待转换的字符串”,“该字符串当前使用的格式”)。【例子中有用】

本地存放另一个huangdi.txt的文件，内容是“名字，出生日期，仙逝日期”。请计算出每个皇帝的寿命，并计算出所有皇帝平均寿命。

from datetime import datetimefile=r"C:\Users\14031\Documents\pydemo\huangdi.txt"#打开file文件的，并将文件内容保存到content,并读取内容保存到all。
with open(file,"r",encoding='utf-8') as content:all=content.readlines()#创建一个空字典，待会用于存放各个皇帝一生的天数
ShengMingDay={}#遍历读取每个皇帝的姓名、出生日期、仙逝日期
for huangdi in all:huangdi = huangdi.replace("\n", "") #使用replace将列表元素中的回车符去掉。“朱瞻,1398年3月16日,1435年1月31日”huangdi=huangdi.split(",") #将取到的列表中字符串元素通过已有的分号再拆分为列表。['朱瞻', '1398年3月16日', '1435年1月31日']#print(huangdi)name=huangdi[0]# 获取huangdi的第二个元素出生日期，将描述事件的字符串转换为datatime格式。“1398-03-16 00:00:00”shengri=datetime.strptime(huangdi[1],"%Y年%m月%d日")#print(shengri)# 获取huangdi的第三个元素仙逝日志，将描述事件的字符串转换为datatime格式。“1908-11-14 00:00:00”xianshi=datetime.strptime(huangdi[2],"%Y年%m月%d日")#print(xianshi)shouming=xianshi-shengri#用仙逝日期减去出生日志，等于总共活了多少天#print(shouming)#将获取的每个皇帝的寿命天数追加到ShengMingDay字典，格式为“姓名：寿命”。ShengMingDay[name]=shouming.days
#打印所有皇帝的寿命天数
print(ShengMingDay)#计算所有皇帝的平均寿命天数
avg=sum(ShengMingDay.values())/len(ShengMingDay)
print("皇帝的平均寿命：",round(avg),"天")

执行结果：

{'朱棣': 23477, '朱高炽': 17087, '朱瞻': 13469, '朱祁镇': 13235, '朱见深': 14519, '朱祐樘': 12731, '朱祐杬': 15695, '朱厚照': 10767, '朱厚熜': 21679, '朱载垕': 12907, '朱翊钧': 20803, '朱常洛': 13909, '朱由校': 7940, '朱由检': 12132, '福临': 8363, '玄烨': 25066, '胤禛': 20752, '弘历': 31912, '颙琰': 21842, '旻宁': 24633, '奕詝': 10994, '载淳': 6834, '载湉': 13606, '溥仪': 22532}
皇帝的平均寿命： 16537 天

例子11：matplotlib：折线图，使用xticks给横坐标自行制定标签

matplotlib.pyplot 的折线图方法 plot() 在默认情况下，会把横坐标列表直接作为刻度标签。如果想自行指定横轴标签，比如改成 “张三李四王五赵六”，则需要调用 pyplot.xticks()。
横轴值为x，显示标签为t。

import matplotlib.pyplot as pltdef myplot(heng,zong,hm):plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['fangsong']#将横轴的值为heng，标签为hm。plt.xticks(heng,hm)plt.plot(heng,zong) #折线图plt.show()if __name__ == "__main__":x = [1, 2, 3, 4]y = [25, 87, 36, 51]t = ["张三", "李四", "王五", "赵六"]myplot(x,y,t)

执行结果：

例子12：使用try except 结构进行异常处理—数据清理

python_up9.txt文件内容如下：

产品,A地区,B地区
产品1,1136,723
产品2,836,1417
产品3,573,985
产品4,739,598
产品5,1303,
产品6,1424,897
产品7,998,546
产品8,无数据,538
产品9,845,1105
产品10,,679
产品11,587,0
产品12,539,769
产品13,1261,717
产品14,1278,
产品15,1051,1120
产品16,####,1099
产品17,1125,964
产品18,920,N/A
产品19,649,1229
产品20,699,0
产品21,1412,933

该文件中每行内容均包括三个部分：产品名称、A地区销量数字、B地区销量数字，各自用逗号分开。

不过由于数据搜集和整理中存在的一些问题，该文件中可能存在下面几种错误记录：
• 部分数字存在缺失，比如会出现 “产品N, 2000, ” （缺少B地区销量）和 “产品N, , 2000”（缺少A地区销量）的情况；
• 部分数字内容或格式错误，比如会出现 “产品N, --, 2000” 的情况。
• 可能有部分产品在B地区的销量为0，即产品N, 2000, 0” 的情况，导致无法计算比例。

编写一个程序读取该文件的每一行记录；对于每一条记录，如果其数字健全并且格式正确，则在屏幕上输出该产品A地区销量与B地区销量的比例；否则提示该产品无法计算，然后跳过这一行，继续检查计算下一条记录。

file=r"C:\Users\14031\Documents\pydemo\python_up9.txt"with open(file,'r',encoding="Utf-8") as content:all=content.readlines()chanxian=[]#遍历列表all中的每一个产品的信息，表中第一个元素为标题，可以忽略
for one in all[1:]: #如：'产品2,836,1417 \n'chanpin=one.strip()#去除字符串中的空格，如：'产品2,836,1417'chanpin=chanpin.split(",") #通过字符串中的逗号将字符串拆分为多个列表，如：['产品1', '1136', '723']print(chanpin)# 使用try尝试求chanpin的第二三个元素的比例，正确则只执行try的内容。# 如果try中内容尝试失败，则进入excpet。try:  bili=float(chanpin[1])/float(chanpin[2])  print(chanpin[0],"A地区和B地区的销量比例为：",format(bili,"0.2"))except Exception as e:  #将出现的抛错信息保存在eprint(chanpin[0],"数据存在问题，无法计算：",e)

执行结果：

产品1 A地区和B地区的销量比例为： 1.6
产品2 A地区和B地区的销量比例为： 0.59
产品3 A地区和B地区的销量比例为： 0.58
产品4 A地区和B地区的销量比例为： 1.2
产品5 数据存在问题，无法计算： could not convert string to float:
产品6 A地区和B地区的销量比例为： 1.6
产品7 A地区和B地区的销量比例为： 1.8
产品8 数据存在问题，无法计算： could not convert string to float: '无数据'
产品9 A地区和B地区的销量比例为： 0.76
产品10 数据存在问题，无法计算： could not convert string to float:
产品11 数据存在问题，无法计算： float division by zero
产品12 A地区和B地区的销量比例为： 0.7
产品13 A地区和B地区的销量比例为： 1.8
产品14 数据存在问题，无法计算： could not convert string to float:
产品15 A地区和B地区的销量比例为： 0.94
产品16 数据存在问题，无法计算： could not convert string to float: '####'
产品17 A地区和B地区的销量比例为： 1.2
产品18 数据存在问题，无法计算： could not convert string to float: 'N/A'
产品19 A地区和B地区的销量比例为： 0.53
产品20 数据存在问题，无法计算： float division by zero
产品21 A地区和B地区的销量比例为： 1.5