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  • python stock query.pdf

    2021-09-14 13:28:17
    python stock query.pdf
  • 在某些方面强大的同时,在其他方面必然存在一些不足,任何...而在Python中是没有这个限制的,所以Power Query做不到的,我们可以交给Python去做。但我们最终希望把Python的运算结果返回到PQ中,那么就差一个接口。...

    在某些方面强大的同时,在其他方面必然存在一些不足,任何语言都不例外。

    比如进行大位数运算,在Excel和Power Query中的数字都有位数限制,100的阶乘,是一个很大的数字了,直接算的话就会变成科学记数法,得不到精确的结果。

    py.jpg

    而在Python中是没有这个限制的,所以Power Query做不到的,我们可以交给Python去做。

    但我们最终希望把Python的运算结果返回到PQ中,那么就差一个接口。

    之前在《Power Query网抓详解》中提过,Python是可以搭建Web框架的语言,常见的有Django等框架,今天我们来介绍一个轻量级的微型框架bottle。

    需要先安装bottle,可以用pip等方式安装,pip install bottle。

    以上面的阶乘为例,所以还需要用到numpy包,直接上Python代码:

    from bottle import *

    import numpy

    @route('/fact/:num')

    def fact(num):

    return str(numpy.math.factorial(int(num)))

    run(host='localhost', port=8080)

    运行后,打开浏览器,输入http://localhost:8080/fact/100,看下发生了什么:

    py3.jpg

    代码中第三行"fact/:"后面的num表示前台输入的参数,带入到自定义函数中,经过Python运算后返回结果。我们刚才输入的是100,改成其他数便会返回对应的结果。

    那么下面就很简单了,再使用Power Query中的Web.Contents来模拟浏览器请求,结果便会返回到PQ中。

    py4.jpg

    最后再把100改为变量,封装为自定义函数即可。

    我们在PQ中使用自定义函数fact,输入任何数都能返回正确的结果,试下999:

    let

    fact = (x)=>Text.FromBinary(Web.Contents("http://localhost:8080/fact/"&Text.From(x))),

    result = fact(999)

    in

    result

    py5.jpg

    输入的999首先通过PQ中的自定义函数传递到URL中,发送请求,Web框架收到请求后,把参数传入到Python中,然后再传入Python的自定义函数中,运算得到结果,返回响应给PQ。

    讲这个案例的目的当然不仅仅只是介绍如何算阶乘,而是提供一种新思路,让PQ中的参数能够传递到Python中,形成两个语言的交互。根据这个思路,我们只需要修改Python代码中自定义函数也就是def后面的部分,便能轻松实现大量原本PQ无法实现的功能。

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  • Pythonquery()方法

    千次阅读 2020-09-17 16:00:05
    qurey()方法可以找到特定的行 ...for index,row in data.query(“nameXXX").iterrows() 2. 如果XXX是一个变量,那么可以用@XXX的方式来引用这个东西 for index,row in data.query("name@nameA”).iterrows() ...

    qurey()方法可以找到特定的行

    需要注意

    1.如果数据是dataframe类型,那么需要这样输出筛选出的每一行
    for index,row in data.query(“nameXXX").iterrows()
    2. 如果XXX是一个变量,那么可以用@XXX的方式来引用这个东西
    for index,row in data.query("name
    @nameA”).iterrows()

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  • python.query()函数

    千次阅读 2020-04-14 13:40:29
    #使用python.query()函数对数据框进行(挑选行)的操作 import pandas as pd d={ 'name':['a','n','c','d','e','f'], 'Gender':['male','female','male','male','female','female'], 'age':[23,24,24,22,21,20],...
    #使用python.query()函数对数据框进行(挑选行)的操作
    
    import pandas as pd
    d={
        'name':['a','n','c','d','e','f'],
        'Gender':['male','female','male','male','female','female'],
        'age':[23,24,24,22,21,20],
        'hight':[173,174,164,172,161,160],
        'weight1':[53,74,44,62,71,60],
        'weight2':[53,64,54,66,81,50]
    }
    df=pd.DataFrame(d)
    df
    
    nameGenderagehightweight1weight2
    0amale231735353
    1nfemale241747464
    2cmale241644454
    3dmale221726266
    4efemale211617181
    5ffemale201606050
    df[df.age==24]
    
    nameGenderagehightweight1weight2
    1nfemale241747464
    2cmale241644454
    df[(df.age==24 )&( df.hight ==174)]
    
    nameGenderagehightweight1weight2
    1nfemale241747464
    df.query("age==24")
    
    nameGenderagehightweight1weight2
    1nfemale241747464
    2cmale241644454
    df.query("age==24").query('hight==174')
    
    nameGenderagehightweight1weight2
    1nfemale241747464
    df.query('index > 2')
    
    nameGenderagehightweight1weight2
    3dmale221726266
    4efemale211617181
    5ffemale201606050
    df.query('Gender =="male" and name =="a"')
    
    nameGenderagehightweight1weight2
    0amale231735353
    df.query('Gender =="male" and age<24')
    
    nameGenderagehightweight1weight2
    0amale231735353
    3dmale221726266
    import numpy as np
    
    grade = np.array([1, 3,  4, 5, 0,  2, -1])
    
    grade
    
    array([ 1,  3,  4,  5,  0,  2, -1])
    
    grade1 = np.where(grade > 3)
    
    grade1#注意它返回的是数据的索引位置。
    
    (array([2, 3], dtype=int32),)
    
    grade1 = np.where(grade > 3, 'high', 'low')
    
    #返回最小值的索引,返回最大值的索引,排序后的索引。
    
    grade.argmin()
    
    6
    
     grade.argmax()
    
    3
    
    grade.argsort()
    
    array([6, 4, 0, 5, 1, 2, 3], dtype=int32)
    
    grade = np.array([1, 3,  4, 5, 0,  2, -1])
    
    grade1 = np.array([1, 3,  4, 5])
    
    np.intersect1d(grade, grade1)#返回实际值
    
    array([1, 3, 4, 5])
    
    
    
    展开全文
  • Python Script to Query Book Status from Shanghai Library
  • #来看下源码func是什么鬼func = _FunctionGenerator()是这个实例化出来的对象class _FunctionGenerator(object):"""Generate :class:`.Function` objects based on getattr calls."...

    #来看下源码func是什么鬼

    func = _FunctionGenerator()是这个实例化出来的对象

    class _FunctionGenerator(object):

    """Generate :class:`.Function` objects based on getattr calls."""

    def __init__(self, **opts):

    self.__names = []

    self.opts = opts

    构造没有func.min这些属性,怎搞出来的,如果对象.__dict__没有这个属性就会执行__getattr__这个方法,所以func.min =_FunctionGenerator(**self.opts)

    def __getattr__(self, name):

    # passthru __ attributes; fixes pydoc

    if name.startswith('__'):

    try:

    return self.__dict__[name]

    except KeyError:

    raise AttributeError(name)

    elif name.endswith('_'):

    name = name[0:-1]

    f = _FunctionGenerator(**self.opts)

    f.__names = list(self.__names) + [name]

    return f

    print(func.sum)

    1238299-20180922235520341-975462134.png

    #func.sum()就是调用 __call__方法

    def __call__(self, *c, **kwargs):

    o = self.opts.copy()

    o.update(kwargs)

    tokens = len(self.__names)

    if tokens == 2:

    package, fname = self.__names

    elif tokens == 1:

    package, fname = "_default", self.__names[0]

    else:

    package = None

    if package is not None:

    func = _registry[package].get(fname)

    if func is not None:

    return func(*c, **o)

    return Function(self.__names[-1],

    packagenames=self.__names[0:-1], *c, **o) #func.sum(Article.price) 相当于 select sum(price) from article

    1238299-20180922235957246-1621903411.png

    1238299-20180923000114527-1752138723.png

    展开全文
  • Python抽取json格式中query:后面的内容,如xxx,query:560 url='';
  • 主要介绍了python 使用get_argument获取url query参数的相关资料,需要的朋友可以参考下
  • Query-Server可用于搜索搜索引擎(Google,Yahoo,Bing,DuckDuckGo)上的关键字/短语,并将结果作为json或xml获取。
  • Python源查询 用Python编写的游戏服务器查询类
  • 一键将cURL命令字符串生成Python、Arrdio、易语言、Golang、PowerQuery、VBA、JSON的代码
  • 首先下载MySQLdb 安装 python连接mysql,进行数据库表...python mysql insert delete query:   #!/usr/bin/python import MySQLdb def doInsert(cursor,db): #insert # Prepare SQL query to INSERT a rec

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