Q：如何实现根据列表内容查找文件夹中的照片，并将照片剪切或复制到另外的文件夹？如下图1所示，在列C中有一系列身份证号。 ?...图1 在一个文件夹中（示例中为“照片库”），存放着以身份证号命名的照片，在其中查找上图1所示的工作表列C中的身份证号对应的照片并将其移动至另一文件夹中（示例中为“一班照片”），如下图2所示。 ?...图2 如果文件夹中找不到照片，则在图1的工作表列D中标识“无”，否则标识有，结果如下图3所示，表明在文件夹“照片库”中只找到并复制了2张照片，其他照片没有找到。 ?...，然后遍历工作表单元格，并将单元格中的值与数组中的值相比较，如果相同，则表明找到了照片，将其复制到指定的文件夹，并根据是否找到照片在相应的单元格中输入“有”“无”以提示查找的情况。...可以根据实际情况，修改代码中照片所在文件夹的路径和指定要复制的文件夹的路径，也可以将路径直接放置在工作表单元格中，并使用代码调用，这样更灵活。
pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...效率考虑：虽然 pandas 在处理这种不一致性时非常灵活，但是从效率角度考虑，在创建大型 DataFrame 之前统一键的顺序可能会更加高效。...总的来说，这段代码首先导入了所需的库，然后创建了一个包含多个字典的列表，最后将这个列表转换为 DataFrame，并输出查看。...希望本博客能够帮助您深入理解 pandas 在实际应用中如何处理数据不一致性问题。
但是，如何从海量的网页中提取出有价值的信息呢？答案是使用网络爬虫。网络爬虫是一种自动化的程序，可以按照一定的规则，从网站上抓取所需的数据，并存储在本地或云端。...但是，仅仅爬取网站数据还不够，我们还需要对数据进行搜索引擎优化（SEO），以提高我们自己网站的排名和流量。搜索引擎优化是一种通过改善网站内容和结构，增加网站在搜索引擎中的可见度和相关性的过程。...通过分析爬取到的数据，我们可以了解用户的搜索意图、关键词、点击率等指标，从而优化我们的网站内容和链接。本文将介绍如何使用Python爬取网站数据，并进行搜索引擎优化。...这些数据都是一些教程类的网站，它们可以帮助我们学习如何使用Python进行网页抓取。...它们的摘要都是简洁明了的，说明它们是一些内容丰富而又不冗余的网站，可以提高用户的满意度和效率。我们可以根据这些特点，来优化我们自己网站的内容和结构，以提高我们在搜索引擎中的排名和流量。
一、前言 在工作的过程中，我们有时可能会面临将Excel表格转换成CSV格式文件的需求。...145 146 if __name__=="__main__": 147 main() 转表工具的工作思路如下： 首先，从配置文件中读取到输入路径和输出路径 接着，过滤路径，并在输入路径下执行搜索...，如果是xls文件的话，则把其路径+文件名加入一个filelist列表中保存待用；如果是其他文件，则跳过；如果是目录的话，则对该目录也进行相同的搜索（即递归调用搜索函数） 然后，遍历之前保存的filelist...列表，取出xls文件的路径，然后利用xlrd模块打开Excel表格，并提取其中的信息 最后，根据之前的xls文件名，创建出对应的输出路径(输出路径+Execl文件名.csv)，然后将读取出的数据，逐行写入...四、Xls2CSV工具的使用 工具开发完了，如何使用呢？
原文：https://automatetheboringstuff.com/2e/chapter16/ 在第 15 章，你学习了如何从 PDF 和 Word 文档中提取文本。...reader对象 要用csv模块从 CSV 文件中读取数据，您需要创建一个reader对象。一个reader对象让你遍历 CSV 文件中的行。...这将创建一个对象，然后你可以传递给csv.writer()➋ 来创建一个writer对象。 在 Windows 上，您还需要为open()函数的newline关键字参数传递一个空字符串。...在代码级别，这意味着程序需要做以下事情： 从os.listdir()开始循环文件列表，跳过非 CSV 文件。...创建一个 CSV reader对象并读入文件的内容，使用line_num属性来决定跳过哪一行。 创建一个 CSV writer对象并将读入的数据写出到新文件中。
这次会概述入门所需的知识，包括如何从页面源获取基于文本的数据以及如何将这些数据存储到文件中并根据设置的参数对输出进行排序。最后，还会介绍Python Web爬虫的高级功能。...提取数据 有趣而困难的部分–从HTML文件中提取数据。几乎在所有情况下，都是从页面的不同部分中取出一小部分，再将其存储到列表中。...然后在该类中执行另一个搜索。下一个搜索将找到文档中的所有标记（包括，不包括之类的部分匹配项）。最后，将对象赋值给变量“name”。...然后可以将对象名称分给先前创建的列表数组“results”，但是这样会将带有文本的标记带到一个元素中。大多数情况下，只需要文本本身而不需任何其他标签。...因为从同一类中获取数据仅意味着附加到另一个列表，所以应尝试从另一类中提取数据，但同时要维持表的结构。 显然，需要另一个列表来储存数据。
在这篇博客中,我们将介绍吴恩达AI系列教程的第二部分,教你如何快速上手AI应用——我们将学习如何通过langchain构建向量数据库从而封装一本书,然后我们可以通过提问获取这本书相应的问题。...在本次小项目中,我们的数据使用 Dock Array 内存搜索向量存储中,作为一个内存向量存储，不需要连接外部数据库读取我们的户外户外服装目录书籍我们首先可以在github仓库里获取该书籍OutdoorClothingCatalog...我们可以通过embedding和向量存储可以实现embedding文本片段创建数值表示文本语义，相似内容的文本片段将具有相似的向量，这使我们可以在向量空间中比较文本片段向量数据库向量数据库是存储我们在上一步中创建的这些向量表示的一种方式...通过运行时使用索引来查找与传入查询最相关的文本片段，然后我们将其与向量数据库中的所有向量进行比较，并选择最相似的n个，返回语言模型得到最终答案首先我们通过创建一个文档加载器,通过CSV格式加载#创建一个文档加载器...，通过csv格式加载loader = CSVLoader(file_path=file)docs = loader.load() 然后我们可以查看一下单独的文档,可以发现每个文档都对应了CSV中的一个块图片之后我们可以对文档进行分块和
“ grep”很有用，因为它是在大量文件中搜索特定文本块的最快方法。...一些很好的用例有: 从巨大的 web 服务器日志中过滤访问特定的 web 页面; 为特定关键字的实例搜索代码库(这比使用 Eclipse Editor 的搜索要快得多，也更可靠) ; 在 Unix 管道中过滤另一个命令的输出...Csv 文件的电子邮件地址从时事通讯注册，购买，和购买列表。 您可能需要计算所有用户数据的潜在影响范围，因此需要计算所有3个文件中的独立电子邮件数量。...为了对产品计数列表从最大到最小进行排序，我们使用‘ sort-n-r’对产品计数进行数值排序。...然后，我们可以通过管道将完整的列表输入到 head-n 3中，只能看到列表中的前三项: 4 Socks 4 Shoes 3 Pants tail 什么是tail？
在此过程中，检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给LLM.2-1、文档加载器文档加载器： 从许多不同来源加载文档....它允许你指定如何从 JSON 结构中提取信息，并将其作为文档内容和元数据。...自定义列名：如果 CSV 文件没有标题行，你可以在创建 CSVLoader 实例时提供列名列表。选择特定列：你可以选择加载 CSV 文件中的特定列，而不是加载所有列。...分割文本：在每个指定的标题处分割文本，创建独立的文本块。保留结构：在分割文本时保留 Markdown 的结构，确保每个文本块都是完整的，包含标题和相应的内容。...它主要用于在大规模数据集中进行向量相似性搜索，特别适用于机器学习和自然语言处理中的向量检索任务。FAISS 提供了多种索引类型和算法，可以在 CPU 和 GPU 上运行，以实现高效的向量搜索。
，然后可用内置方法甚至Beautiful Soup对网页内容进行解析。...由于几乎在所有网页下，我们都会从页面的不同部分中提取需要的部分，并且我们希望将其存储到列表中，因此我们需要处理每个小的部分，然后将其添加到列表中： # Loop over all elements returned...>This is a Title 我们的第一个语句（在循环本身中）查找所有匹配标签的元素，其“class”属性包含“title”。然后我们在该类中执行另一个搜索。...然后，我们可以将对象名称分配给我们之前创建的列表数组“results”，但这样做会将整个标签及其内部的文本合并到一个元素中。在大多数情况下，我们只需要文本本身而不需要任何额外的标签。...注意，pandas可以创建多个列，我们只是没有足够的列表来使用这些参数（目前）。 我们的第二个语句将变量“df”的数据移动到特定的文件类型（在本例中为“csv”）。
")] print words 这会查看words列表中的每个单词，并丢弃在停止词列表中找到的任何内容。...在Python中，搜索集合比搜索列表快得多， # 所以将停止词转换为一个集合 stops = set(stopwords.words("english"))...这是为了速度；因为我们将调用这个函数数万次，所以它需要很快，而 Python 中的搜索集合比搜索列表要快得多。 其次，我们将这些单词合并为一段。 这是为了使输出更容易在我们的词袋中使用，在下面。...词袋模型从所有文档中学习词汇表，然后通过计算每个单词出现的次数对每个文档进行建模。...在机器学习中，你不应该使用测试集来拟合你的模型，否则你将面临过拟合的风险。 出于这个原因，我们将测试集保持在禁止状态，直到我们准备好进行预测。
把 doc,docx,md,ppt 文件夹中的所有文件移动到 document 文件夹中，然后删除 问题拆解提示： 如何实现文件归类可以拆解为以下4个子问题： 1. 如何创建目标文件夹？ 2....如何浏览各个文件夹？ 3. 如何移动文件夹中的文件？ 4. 如何删除文件夹？ 问题解决提示： 1. 利用 os 模块中的 makedirs 函数，可以在指定路径创建文件夹。...在本题中，可以先创建好 image 和 document 文件夹，在进行后续的处理。 2. os 模块中的 listdir 函数和 for 语句配合，可以完成浏览文件夹中所有文件的功能。...问题拆解提示 如何删除重复文件可以拆解为以下4个子问题： 1. 如何将所有文件都存放到一个list变量中？ 2. 如何判断两个文件的内容是否一致？ 3....小技巧：利用列表解析式生成list，list中的每一个元素代表了csv文件中的一行。 利用内置的format()函数，根据文字模板和指定内容，生成对应的信息。 利用wxpy库，查找好友并发送信息。
先打开去哪儿旅游，搜索“热门景点”。下面列出了各个地方的热门旅游景点。 ? 针对景点主题做了分类，在展示的列表中，有景点名称，景点级别，所在省市，以及热度。其中省市和热点是我们关心的数据。...列表元素图 由于景点信息放在一个列表中，所以找到列表所在的元素，它放在 id 为“search-list”的 div 中。...获取了列表元素之后，再来看看每一项旅游纪录中的值如何获取。其内容放在”sight_item”的 div 中。 ? 列表中每项的示意图 接下来分别将景点名称，景点级别，所在省市，热度，地址分别做分析。...组合变量 URL 并且做网络请求，请求不成功进行重试。 下载 HTML 以后对其进行解析，找到旅游热点列表，列表项，分析具体旅游信息。 把分析完的信息保存到 csv 文件中。...在文件生成的时候就准备好这些列，等填入数据以后，可以方便查看。 ? 定义一个下载景点内容的函数，这个函数接受 URL 作为参数，然后通过 requests 对象下载景点内容。 ?
/td[contains(@class,"chartBall01")]/text()')提取红球的文本内容。最终将所有红球号码保存在reds列表中。...然后使用csv.writer()创建一个writer对象，将红球和篮球的数据写入CSV文件。...对象中提取红球数据，使用XPath路径进行定位并提取文本内容，并将结果保存到reds列表中 blues = e.xpath('//tbody[@id="tdata"]/tr[not(contains(...@class,"tdbck"))]/td[contains(@class,"chartBall02")]/text()') # 从HTML对象中提取蓝球数据，使用XPath路径进行定位并提取文本内容，并将结果保存到...Python编程语言来获取网页数据、解析HTML内容，并将数据存储到CSV文件中。
但是，通过将数据存储（CSV 文件）和数据处理（Python 脚本）分离，你可以很容易地在不同数据集上进行加工处理。...要使用 CSV 文件开始工作，需要先创建一个 CSV 文件，你可以从以下地址https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python...，也就是当你运行脚本时在命令行中输入的内容。...第 17 行使代码用 split 函数用逗号将字符串拆分成一个列表，列表中的每个值都是这行中某一列的值，然后，将列表赋给变量 row_list。...例如，可以使用正则表达式来搜索带有嵌入逗号的模式，就像 6,015.00 和 1,006,015.00，然后删除这些值中的逗号，再使用余下的逗号来拆分行。
先打开去哪儿旅游，搜索“热门景点”。下面列出了各个地方的热门旅游景点。 针对景点主题做了分类，在展示的列表中，有景点名称，景点级别，所在省市，以及热度。其中省市和热点是我们关心的数据。...列表元素图 由于景点信息放在一个列表中，所以找到列表所在的元素，它放在 id 为“search-list”的 div 中。...获取了列表元素之后，再来看看每一项旅游纪录中的值如何获取。其内容放在”sight_item”的 div 中。 列表中每项的示意图 接下来分别将景点名称，景点级别，所在省市，热度，地址分别做分析。...组合变量 URL 并且做网络请求，请求不成功进行重试。 下载 HTML 以后对其进行解析，找到旅游热点列表，列表项，分析具体旅游信息。 把分析完的信息保存到 csv 文件中。...在文件生成的时候就准备好这些列，等填入数据以后，可以方便查看。 定义一个下载景点内容的函数，这个函数接受 URL 作为参数，然后通过 requests 对象下载景点内容。
他依旧认真创作，追求高品质，作品在发表之前已听了五百遍以上。 如此高品质的音乐，大家如何评价呢？通过哔哩哔哩上的视频弹幕，感受一下。 01 实现思路 首先，利用哔哩哔哩的弹幕接口，把数据保存到本地。...接着，对数据进行分词。最后，做了评论的可视化。 02 弹幕数据 ? 平常我们在看视频时，弹幕是出现在视频上的。实际上在网页中，弹幕是被隐藏在源代码中，以XML的数据格式进行加载的。...然后，再利用xpath简单的解析xml，就可以把所有的弹幕信息汇总到一个列表里了。最后，把列表转化成dataframe，保存到本地。...dataframe dm_df = pd.DataFrame(dm, columns=['弹幕内容']) print(dm_df) # 存到本地 # 解决了中文乱码问题 dm_df.to_csv('...雨幕-弹幕.csv', encoding='utf_8_sig') 保存的csv数据： ?
让我们回顾一下我们将如何构建这个推荐系统。 首先，我们创建了我们在数据集中所有用户评论的矩阵。接下来，我们从已知的评论中分解出一个U矩阵和一个M矩阵。...结果存储在一个名为predicted_ratings的数组中。最后，我们将predict_ratings保存到一个csv文件。 首先，我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。...对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后，我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...然后，我们将使用pandas的数据透视表函数(pivot_table)来创建评分矩阵，我们将使用矩阵分解来计算U和M矩阵。现在，每个电影都由矩阵中的一列表示。...在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。这里pandas提供了一个方便的排序值函数。最后，在第六步中，我们打印排序列表中的前五个电影。
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