Python相关-77家的会客厅

PythonでAccessデータベース(*.mdb)にテーブルを追加する

2010-04-16 16:48:20.419163

テーブルの追加は、ADOXを使ってできますが、ADOからSQLを発行した方が楽なので、そちらで。テーブルの存在確認をしたかったので、これは ADOXで行っています。

#!c:/Python25/python.exe -u
# encoding: cp932

import win32com.client

MDB_NAME = r"test.mdb"
PASSWORD = "pass"
TABLE_NAME = u"テーブル"

PythonでAccessデータベース(*.mdb)を作成する

2010-04-16 16:45:33.851350

ADOXを使用して、Accessのデータベース(*.mdb)を作成します。私が知るたいがいのWindows(Windows XPと言うものです)では標準で使えるので、インストールなしにデータベースを使用したい場合に便利です(Accessをインストールしていなくても使えるわけで)。前にVBScriptで作ったもののPython版。

#!c:/Python25/python.exe -u
# encoding: cp932

import win32com.client

MDB_NAME = r"test.mdb"
PASSWORD = "pass"

cat = win32com.client.Dispatch("ADOX.Catalog")
ConnectionString = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=%s;\
    Jet OLEDB:Database Password=%s;" % (MDB_NAME,PASSWORD)
cat.Create(ConnectionString)

Python将文件写入网络共享文件夹内

2010-04-11 23:34:21.945498

win下，使用os.system运行net use 把远程目录映射驱动器后，即可操作;
*unix下，安装samba服务并配置，mount后即可；

os.system(“net use z: \\192.168.0.6\zz”）

需要验证的共享文件夹映射操作方法
os.system('net use z: \\192.168.0.6\zz /user:admin /password:123')

关于N3CP

2010-04-06 22:16:37.027067

新版的命名是基于上一版的N3C的，之所以加个P，是因为现在的版本用的是PYTHON的WEB框架web.py。

小巧，但是却很强大。

不想说太多，毕竟是自己做来用的，说几个关键词吧。

web.py SQLAlchemy Jinja2 SQLite

空间用的是张教主的stdyun.com那儿买的，APACHE跑FASTCGI。

Python中字典操作的常用方法

2009-05-05 11:24:29

当然说字典，那也就有一些常用方法

------------------------清除------------------------
clear()方法，将字典所有内容清除:
>>> d = {'age' : 12, 'name' : 'bob'}
>>> d
{'age': 12, 'name': 'bob'}
>>> d.clear()
>>> d
{}

有人可能会问为什么不直接d={}?
看下面的例子：
>>> d = {'age' : 12, 'name' : 'bob'}
>>> x = d
>>> d = {}
>>> x
{'age': 12, 'name': 'bob'}.....

Python 处理 Excel

2009-04-30 11:11:33

使用Python对Excel进行操作，然后把结果生成一个新的Excel表格，使用到了xlrd和pyExcelerator两个库。

简单的介绍一下这两个库，先说xlrd，这个库读Excel比较方便，各种方法使用起来也挺方便：

bk = xlrd.open_workbook('your.xls')
sh = bk.sheets()[-1]
上面两句就可以打开Excel表格中的一个sheet，sheets得到的是一个list，存放所有的sheet。
sh.nrows是该sheet中的行数，知道这个后就可以使用for循环来读所有的单元格了：
sh.row(i)[3]这个就代表第i行的第4列。

再看看pyExcelerator，这个用起来有点别扭：

sheets = parse_xls('result.xls')
先打开一个表格，sheets是一个list，包含了所有表格的内容，每一项就是一个sheet，而每个sheet是二元tuple，第一个是该sheet的名字，第二个是一个dict，dict的key是一个二元组，表示单元格的坐标，如(0,0)，第一行第一列。
从上面的分析中可以得出要访问Excel中第一个sheet的第一行第一列元素需要：
sheets[0][1][(0,0)]
pyExcelerator也不能得到行列数。

写文件也比较简单：
wb = Workbook()
ws = wb.add_sheet('result')
ws.write(0,0,“hello”)
wb.save('result.xls')

写文件时需要注意直接写Unicode内容进去，而不要写编码过的内容。

转载于:可可熊的窝

Python实现IP地址与数值之间互转

2009-04-28 17:17:27

自己写方法:

def ip2num(ip):
i = 0
result = 0
for num in ip.split("."):
result += int(num)<<((3-i)*8)
i+=1
return result

def num2ip(num):
li = []
num1 = num>>24
li.append(str(num1))
num2 = ((num>>16)-(num1<<8))
li.append(str(num2))
num3 = ((num>>8)-(num1<<16)-(num2<<8))
li.append(str(num3))
num4 = (num-(num1<<24)-(num2<<16)-(num3<<8))
li.append(str(num4))
return ".".join(li)

其实PY已经有相应的模块了

>>> import socket
>>> import struct
>>> socket.ntohl(struct.unpack('i',socket.inet_aton('192.168.101.2'))[0])
3232261378L
>>> socket.inet_ntoa(struct.pack('i',socket.htonl(3232261378L)))
'192.168.101.2'

Python中的正则表达式入门(1)

2009-04-11 21:33:52

^ 匹配字符串的开始。
$ 匹配字符串的结尾。
\b 匹配一个单词的边界。
\d 匹配任意数字。
\D 匹配任意非数字字符。
x? 匹配一个可选的x字符（换句话说，它匹配1次或者0次x 字符）。
x* 匹配0次或者多次x字符。
x+匹配1次或者多次x字符。
x{n,m} 匹配x字符，至少n次，至多m次。
(a|b|c)要么匹配a，要么匹配b，要么匹配c。
(x) 一般情况下表示一个记忆组(remembered group). 你可以利用re.search函数返回对象的groups()函数获取它的值。

PYTHON实现阶乘算法

2009-04-10 00:38:48

今天看到FoxPro的一道题，要写出P = N!的程序及结果，这不就是个求阶乘吗？

一般程序弄个双循环就可以了，不过PYTHON就比较方便，循环一次就可以了。

  def f(n):
    c = 1
    for i in range(n+1):
        c *= i
    return c

或者是用递归的方法也比较方便。

def f(n):
if n > 1:
  return n*f(n-1)
else:
  return 1

或

def f(n):
p = 1
if n > 1:
  p = n*f(n-1)
return p

再后来一想，PYTHON有lambda方法，会不会有更好的方法，于是reduce方法，一句话搞定阶乘。

用PYTHON的reduce方法

def foo(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1,n+1)

Python下为字典排序

2006-04-03 17:53:30

# (IMHO) the simplest approach: def sortedDictValues1(adict):     items = adict.items()     items.sort()     return [value for key, value in items] # an alternative implementation, which # happens to run a bit faster for large # dictionaries on my machine: def sortedDictValues2(adict):    ...