分享几段有用的Python代码

　　今天分享几段工作生活中常用的代码，都是最为基础的功能和操作，而且大多还都是出现频率比较高的，很多都是可以拿来直接使用或者简单修改就可以放到自己的项目当中。喜欢的记得收藏、关注、点赞。

　　废话不多说，我们开始吧!

　　日期生成

　　很多时候我们需要批量生成日期，方法有很多，这里分享两段Python代码：

　　获取过去 N 天的日期

　　import datetime

　　def get_nday_list(n):

　　before_n_days = []

　　for i in range(1, n + 1)[::-1]:

　　before_n_days.append(str(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=i)))

　　return before_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']

　　生成一段时间内的日期：

　　import datetime

　　def create_assist_date(datestart = None,dateend = None):

　　# 创建日期辅助表

　　if datestart is None:

　　datestart = '2016-01-01'

　　if dateend is None:

　　dateend = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')

　　# 转为日期格式

　　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'))

　　while datestart

　　# 日期叠加一天

　　datestart+=datetime.timedelta(days=+1)

　　# 日期转字符串存入列表

　　date_list.append(datestart.strftime('%Y-%m-%d'))

　　return date_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']

　　保存数据到CSV

　　保存数据到 CSV 是太常见的操作了，分享一段我个人比较喜欢的写法：

　　def save_data(data, date):

　　if not os.path.exists(r'2021_data_%s.csv' % date):

　　with open("2021_data_%s.csv" % date, "a+", encoding='utf-8') as f:

　　f.write("标题,热度,时间,url\n")

　　for i in data:

　　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:

　　with open("2021_data_%s.csv" % date, "a+", encoding='utf-8') as f:

　　for i in data:

　　title = i["title"]

　　extra = i["extra"]

　　time = i['time']

　　url = i["url"]

　　row = '{},{},{},{}'.format(title,extra,time,url)

　　f.write(row)

　　f.write('\n')

　　带背景颜色的 Pyecharts

　　Pyecharts 作为 Echarts 的优秀 Python 实现，受到众多开发者的青睐，用 Pyecharts 作图时，使用一个舒服的背景也会给我们的图表增色不少。

　　以饼图为例，通过添加 JavaScript 代码来改变背景颜色：

　　def pie_rosetype(data) -> Pie:

　　background_color_js = (

　　"new echarts.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=""),

　　)

　　)

　　return c

　　requests 库调用

　　据统计，requests 库是 Python 家族里被引用得最多的第三方库，足见其江湖地位之高大!

　　发送 GET 请求：

　　import requests

　　headers = {

　　'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36',

　　'cookie': 'some_cookie'

　　}

　　response = requests.request("GET", url, headers=headers)

　　发送 POST 请求：

　　import requests

　　payload={}

　　files=[]

　　headers = {

　　'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36',

　　'cookie': 'some_cookie'

　　}

　　response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload, files=files)

　　根据某些条件循环请求，比如根据生成的日期

　　def get_data(mydate):

　　date_list = create_assist_date(mydate)

　　url = "https://test.test"

　　files=[]

　　headers = {

　　'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36',

　　'cookie': ''

　　}

　　for d in date_list:

　　payload={'p': '10',

　　'day': d,

　　'nodeid': '1',

　　't': 'itemsbydate',

　　'c': 'node'}

　　for i in range(1, 100):

　　payload['p'] = str(i)

　　print("get data of %s in page %s" % (d, str(i)))

　　response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload, files=files)

　　items = response.json()['data']['items']

　　if items:

　　save_data(items, d)

　　else:

　　break

　　Python 操作各种数据库

　　操作 Redis

　　连接 Redis

　　import redis

　　def redis_conn_pool():

　　pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)

　　rd = redis.Redis(connection_pool=pool)

　　return rd

　　写入 Redis

　　from redis_conn import redis_conn_pool

　　rd = redis_conn_pool()

　　rd.set('test_data', 'mytest')

　　操作 MongoDB

　　连接 MongoDB

　　from pymongo import MongoClient

　　conn = MongoClient("mongodb://%s:%s@ipaddress:49974/mydb" % ('username', 'password'))

　　db = conn.mydb

　　mongo_collection = db.mydata

　　批量插入数据

　　res = requests.get(url, params=query).json()

　　commentList = res['data']['commentList']

　　mongo_collection.insert_many(commentList)

　　操作 MySQL

　　连接 MySQL

　　import MySQLdb

　　# 打开数据库连接

　　db = MySQLdb.connect("localhost", "testuser", "test123", "TESTDB", charset='utf8' )

　　# 使用cursor()方法获取操作游标

　　cursor = db.cursor()

　　执行 SQL 语句

　　# 使用 execute 方法执行 SQL 语句

　　cursor.execute("SELECT VERSION()")

　　# 使用 fetchone() 方法获取一条数据

　　data = cursor.fetchone()

　　print "Database version : %s " % data

　　# 关闭数据库连接

　　db.close()

　　Output:

　　Database version : 5.0.45

　　本地文件整理

　　整理文件涉及需求的比较多，这里分享的是将本地多个 CSV 文件整合成一个文件。

　　import pandas as pd

　　import os

　　df_list = []

　　for i in os.listdir():

　　if "csv" in i:

　　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)

　　多线程代码

　　多线程也有很多实现方式，我们选择自己最为熟悉顺手的方式即可。

　　import threading

　　import time

　　exitFlag = 0

　　class myThread (threading.Thread):

　　def __init__(self, threadID, name, delay):

　　threading.Thread.__init__(self)

　　self.threadID = threadID

　　self.name = name

　　self.delay = delay

　　def run(self):

　　print ("开始线程：" + self.name)

　　print_time(self.name, self.delay, 5)

　　print ("退出线程：" + self.name)

　　def print_time(threadName, delay, counter):

　　while counter:

　　if exitFlag:

　　threadName.exit()

　　time.sleep(delay)

　　print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))

　　counter -= 1

　　# 创建新线程

　　thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)

　　thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

　　# 开启新线程

　　thread1.start()

　　thread2.start()

　　thread1.join()

　　thread2.join()

　　print ("退出主线程")

　　异步编程代码

　　异步爬取网站

　　import asyncio

　　import aiohttp

　　import aiofiles

　　async def get_html(session, url):

　　try:

　　async with session.get(url=url, timeout=8) as resp:

　　if not resp.status // 100 == 2:

　　print(resp.status)

　　print("爬取", url, "出现错误")

　　else:

　　resp.encoding = 'utf-8'

　　text = await resp.text()

　　return text

　　except Exception as e:

　　print("出现错误", e)

　　await get_html(session, url)

　　使用异步请求之后，对应的文件保存也需要使用异步，即是一处异步，处处异步。

　　async def download(title_list, content_list):

　　async with aiofiles.open('{}.txt'.format(title_list[0]), 'a',

　　encoding='utf-8') as f:

　　await f.write('{}'.format(str(content_list)))

　　以上就是我平时用得最多的代码片段，希望对你有所帮助。

　　以上内容为大家介绍了分享几段有用的Python代码，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/