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  • pyinstaller这个库可以将python代码打包成exe,运行在没有安装python环境的Windows上 适合控制台程序进行打包,不适合界面程序打包,界面程序打包后,会先打开控制台,然后出现界面程序。 基本语法: ...

    需要pip install pyinstaller

    pyinstaller这个库可以将python代码打包成exe,运行在没有安装python环境的Windows上

    适合控制台程序进行打包,不适合界面程序打包,界面程序打包后,会先打开控制台,然后出现界面程序。

    • 基本语法:

    pyinstaller options myscript.py
    常用的可选参数如下:
    --onefile 将结果打包成一个可执行文件
    --onedir 将所有结果打包到一个文件夹中,该文件夹包括一个可执行文件和可执行文件执行时需要的依赖文件(默认)
    --paths=DIR 设置导入路径
    --distpath=DIR 设置将打包的结果文件放置的路径
    --specpath=DIR 设置将spec文件放置的路径
    --windowed 使用windows子系统执行,不会打开命令行(只对windows有效)
    --nowindowed 使用控制台子系统执行(默认)(只对windows有效)
    --icon=<FILE.ICO> 将file.ico添加为可执行文件的资源(只对windows有效)

    如pyinstaller --paths="D:\Queena" pyToExe.py

    如pyinstaller --icon=" D:\Queena\PyCharmProjects\dist1\computer_three.ico" pyToExe.py

    --noconsole可以取消运行时显示的控制台

    例如:pyinstaller -F mycode.py --noconsole 

    还可以这样pyinstaller -F -w mycode.py (-w就是取消窗口)

    其中,可执行文件包含在dist目录下


    参考自:https://www.cnblogs.com/Dota-wiki/p/7851493.html

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/to-red/p/9939480.html

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  • 2 编写python 代码导出微信公众号文章 不能直接使用wkhtmltopdf 导出微信公众号文章,导出的文章会缺失图片,所以需要使用 wechatsogou 将微信公众号文章页面抓取,之后将html文本转化为pdf pip install ...
  • 主要介绍了如何把Python脚本导出为exe程序的方法,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  • python数据导出为csv文件

    万次阅读 2018-07-08 16:49:58
    python数据导出为csv文件 1 介绍 将 list 或 numpy.narray 类型的数据导出为csv文件(同理可扩展到导出为excel,即写入的文件格式为xls,且最后使用to_excel()方法) 2 包及相关方法 pandas -...

    python数据导出为csv文件

    1 介绍

    将 list 或 numpy.narray 类型的数据导出为csv文件(同理可扩展到导出为excel,即写入的文件格式为xls,且最后使用to_excel()方法)

    2 包及相关方法

    pandas

    • DataFrame()
    • join()
    • to_csv() / to_excel()

    3 代码

    import pandas as pd
    def dataToCsv(file, data, columns, target):
        data = list(data)
        columns = list(columns)
        file_data = pd.DataFrame(data, index=range(len(data)), columns=columns)
        file_target = pd.DataFrame(target, index=range(len(data)), columns=['target'])
        file_all = file_data.join(file_target, how='outer')
        file_all.to_csv(file)
    

    4 说明

    输入:

    • file:文件对象
    • data:数据集的数据部分
    • columns:数据集的特征名称
    • target:数据集的结果

    5 相关方法

    • pandas.DataFrame
      • 类似于数据库表结构的数据结构,其含有行索引和列索引
      • 构建方法:DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)
        • data:numpy.narray,dict(包括系列,数组等),DataFrame
        • index:索引或数组类
        • columns:索引或数组类,作为列标签
        • dtype:数据类型
        • copy:复制,复制数据的输入
    • pandas.DataFrame.join()
      • dataframe内置的快速合并的方法
      • join(other, on=None, how=‘left’, lsuffix=’’, rsuffix=’’, sort=False)
        • other:合并的列dataframe
        • on:列名,如果右表的索引值正是左表的某一列的值,这时可以通过将 右表的索引 和 左表的列 对齐合并
        • how:数据融合的方法, {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’},默认 ‘left’
        • Isuffix:列名重复时,左表的列名添加的后缀名称
        • rsuffix:列名重复时,右表的列名添加的后缀名称
        • sort:是否根据合并的key进行排序
    • pandas.DataFrame.to_csv()
      • path_or_buf:文件路径或文件对象
      • sep:分隔符,默认‘,’
      • na_rep:替换空值,默认空
      • float_format:格式
      • cols:是否保留某列数据,默认空
      • header:是否保留列名,默认保留
      • index:是否保留索引,默认保留

    查看代码:myPythonLearning/outputData.py

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  • 当我们使用QT designer完成了Gui界面的设计后,那进一步该如何导出我们所需要的代码呢?这里简单记录一下。 如图: 如图首先我们需要确认我们已经设计好的ui文件的保存位置,此时其位置为:C:\Softwares\QT ...

    当我们使用QT designer完成了Gui界面的设计后,那进一步该如何导出我们所需要的代码呢?这里简单记录一下。
    如图:
    在这里插入图片描述

    如图首先我们需要确认我们已经设计好的ui文件的保存位置,此时其位置为:C:\Softwares\QT designer\app_memorize。进一步我们在命令行中进入到对应的目录并输入生成python的语句即可:

    # 命令行中应该输入的语句
    pyuic test.ui -o test.py -x
    

    其中-x表示我们会生成额外的测试代码,这样子就可以在python编译器中直接运行查看效果了,推荐原封不动地拷贝代码格式进入命令行。pyuic.py如果你用的是PyQt4那么就写成pyuic4, 同理如果使用地是PyQt5就写成pyuic5test.ui表示在QT designer中保存的文件名。从我们上图中可以看到,我们这里保存的文件名为app_memorize.uitest.py表示转换后输出的python代码的名字。用户可以自行定义,这里我使用的是memorize.py
    在这里插入图片描述
    我们可以看到,如下图所示,我们得到了我们需要的memorize.py文件。
    在这里插入图片描述
    下图为当我们打开这个memorize.py文件后中代码的显示情况。
    在这里插入图片描述
    至此,我们成功地使用QT designer设计了我们需要的Gui界面并且得到了相应地python代码。

    最后祝大家App开发愉快。

    码字不易,如果大家觉得有用,请高抬贵手给一个赞让我上推荐让更多的人看到吧~

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  • 一.python代码部分 python的代码部分主要封装了mongodb数据库的端口 用户密码校验 还有导出为excel表格的方法 并保存py文件的位置提供给java调用 直接上代码:#!/usr/bin/env python # -*- codin...

    主要是工作中需要使用java去调用python执行导出mongodb数据为excel表格的需求 所以在完成中遇到很多坑做的一个自我总结和记录

    一.python代码部分

    • python的代码部分主要封装了mongodb数据库的端口 用户密码校验 还有导出为excel表格的方法 并保存py文件的位置提供给java调用(本文是放在"D:\PycharmProjects\venv\Include\mongodb.py")
    • 直接上代码(需要注意的是python中import的jar需要现在本地环境按照下载好):
      #!/usr/bin/env python 
      # -*- coding: utf-8 -*-
      # @Time    : 2019/12/2 0002 下午 4:03
      # @Author  : pcc
      # @Site    : 
      # @File    : mongodb.py
      # @Software: PyCharm
      
      import sys
      import csv
      import datetime
      import json
      import openpyxl
      import pandas as pd
      import xlwt
      from openpyxl import load_workbook
      from pymongo import MongoClient
      
      """
      user 用户名
      pwd 密码
      server 服务器ip
      port 数据库端口号
      db_name 数据库名
      table_name 集合名
      form_data 想要获取的字段列表
      """
      
      # 导出为csv方法
      def export(user, pwd, server, port, db_name, table_name, form_data, file, prame):
          uri = 'mongodb://' + user + ':' + pwd + '@' + server + ':' + port + '/'
          client = MongoClient(uri)
          db = client[db_name][table_name]
          # with open(f"{db_name}_{table_name}.csv", "w", newline='', encoding='gbk') as csvfilewrite:
          with open(file, "w", newline='', encoding='gbk') as csvfilewrite:
              write = csv.writer(csvfilewrite)
              write.writerow(name_list)
              allRecordRes = db.find(prame)
      
              for record in allRecordRes:
                  recordValueLst = []
                  for field in form_data:
                      if field not in record:
                          recordValueLst.append("None")
                      else:
                          recordValueLst.append(record[field])
                  try:
                      write.writerow(recordValueLst)
                  except Exception as e:
                      print(f"write csv exception.e = {e}")
      
      # 创建工作簿对象csv_to_xlsx
      def csv_to_xlsx(db_name, table_name, csvfile, outfile):
          # 创建工作簿对象
          work_book = openpyxl.Workbook()
          # 创建sheet
          work_sheet = work_book.active
          # 打开csv文件
          csvfile = open(csvfile, encoding='gbk')
          # 获取csv.reader
          lines = csv.reader(csvfile)
          # row
          row = 1
          # 写入从csv读取的内容 如使用了以上代码 这里行数要加一
          for line in lines:
              lin = 1
              for i in line:
                  work_sheet.cell(row=row, column=lin).value = i
                  lin += 1
              row += 1
          # 关闭文件
          csvfile.close()
      
          # 保存工作表
          work_book.save(outfile)
      
      
      if __name__ == '__main__':
          # 用户名
          user = "*******"
          # 密码
          pwd = "******"
          # 服务器ip
          server = "127.0.0.1"
          # 服务器端口号
          port = "27017"
          # 数据库名
          db_name = "db_test"
          # 集合名
          table_name = "table_test"
          # 想要获取字段的列表
          form_data = [
              'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f',
              'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l'
          ]
      	# 想要获取字段的列表中文注释
          name_list = [
              '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8',
              '9', '10', '11', '12'
          ]  # 表格第一行,  名称
          # file = './doctor_singed.csv'
          file = r'D:/python/XXXX.csv'
          # outfile 是导出表格的地址路径
          outfile = r'D:/python/ ' + datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S') + '.xlsx'
          print("开始时间:"+datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S'))
          # prame={"$and": [{"$or": [{"aa": "B77129110045489946DC88FBFC788E12"}]}]}
          # prame={"\"$and\"": [{"\"$or\"": [{"\"aa\"": "\"B77129110045489946DC88FBFC788E12\""}]}]}
          # sys.argv[1]获取传参的参数
          print('sys.argv[1]:' + sys.argv[1])
          data =  sys.argv[1]
          print('data:' + data)
          # 查看data的类型
          print(type(data))
          # 将data(sys.argv[1])获取传参的参数转为json对象
          prame = json.loads(data)
          # 数据库数据导出为csv格式
          export(user, pwd, server, port, db_name, table_name, form_data, file, prame)
          # csv格式转换成excel格式
          csv_to_xlsx(db_name, table_name, file, outfile)
          print("结束时间:"+datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S'))
      
      

    二.java代码部分

    • 目前java调用python的方法有几种 我推荐使用(不需要依赖第三方jar直接代码就可以了):

      Process process = Runtime.getRuntime().exec(arguments);
      
    • 因为我们导出数据还要导出条件查询所以条件肯定实在前面入参需要封装传参:

      BasicDBObject searchCond = new BasicDBObject();
      
    • 完整java代码如下:

      package com.XXX.XXX.XXX.XXX.XXX;
      
      import com.mongodb.BasicDBList;
      import com.mongodb.BasicDBObject;
      import com.mongodb.QueryOperators;
      
      import java.io.BufferedReader;
      import java.io.InputStreamReader;
      
      public class HelloPython {
      
          public static void main(String[] args) {
              //mongodb参数封装 请一定注意需要用转义符去转义双引号"" 不然在传参到python脚本的时候参数的双引号""会丢失(重点注意)
              BasicDBList condList1 = new BasicDBList();
              BasicDBObject searchTeamNo = new BasicDBObject();
              BasicDBObject cond = new BasicDBObject();
              cond.put("\"aa\"","\"B77129110045489946DC88FBFC788E12\"");
              condList1.add(cond);
              searchTeamNo.put("\""+QueryOperators.OR+"\"", condList1);
              BasicDBList condList = new BasicDBList();
              condList.add(searchTeamNo);
              BasicDBObject searchCond = new BasicDBObject();
              searchCond.put("\""+QueryOperators.AND+"\"", condList);
      
              //arguments是参数封装
              // 数组第一位"python"是代表执行python脚本
              // 数组第二位是"D:\\PycharmProjects\\venv\\Include\\mongodb.py" 代表执行python脚本的文件或者系统的路径
              // 数组第三位是传递的参数(本文传的是mongodb参数封装)
              String[] arguments = new String[] {"python", "D:\\PycharmProjects\\venv\\Include\\mongodb.py", searchCond.toString()};
              System.out.println(searchCond.toString());
              try {
                  //java执行调用python的运行方法 传参arguments
                  Process process = Runtime.getRuntime().exec(arguments);
      
                  BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream(),"gbk"));
                  String line = null;
                  while ((line = in.readLine()) != null) {
                      System.out.println(line);
                  }
                  in.close();
                  //java代码中的process.waitFor()返回值为0表示我们调用python脚本成功,
                  //返回值为1表示调用python脚本失败,这和我们通常意义上见到的0与1定义正好相反
                  int re = process.waitFor();
                  System.out.println(re);
                  process.destroy();
              } catch (Exception e) {
                  e.printStackTrace();
              }
          }
      
      }
      
    • 执行java mian()方法
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      按照最后返回值为1表示调用python脚本失败,0代表用python脚本成功 并保存

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