Python: csv 文件读写
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5e68dfe1fd
commit
630d3f59b1
@ -7,7 +7,6 @@ keywords:
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tags:
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- Python
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- WEB
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author: 7Wate
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date: 2023-10-18
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@ -2,12 +2,11 @@
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title: configparser 配置文件解析器
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description: python 内置标准库 configparser 配置文件解析器
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keywords:
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- python
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- configparser
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- python
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- configparser
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tags:
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- python
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- configparser
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- python
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||||
- configparser
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author: 7Wate
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date: 2023-10-20
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214
wiki/programming-language/Python/进阶/拓展模块/数据处理/csv 文件读写.md
Normal file
214
wiki/programming-language/Python/进阶/拓展模块/数据处理/csv 文件读写.md
Normal file
@ -0,0 +1,214 @@
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title: csv 文件读写
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description: Python 标准库 csv 文件读写
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keywords:
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- Python
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- csv
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||||
tags:
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- Python
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||||
- csv
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author: 7Wate
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date: 2023-10-20
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## CSV
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### CSV 文件是什么
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CSV(Comma Separated Values,字符分隔值)是一种简单的文件格式,用来存储表格数据,如电子表格或数据库。CSV 文件由任意数量的记录组成,记录间以某种换行符分隔。每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其他字符或字符串,最常见的是逗号或制表符。
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### 用途和优点
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CSV 文件常用于数据的导入导出,可以被大多数类型的软件包括文本编辑器和电子表格程序读取。其优点包括**简单、易于阅读、跨平台和语言兼容。**
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### 基本结构
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CSV 文件由行和列组成。每一行代表一个数据记录,而列则代表该记录的字段。字段的值由逗号分隔,不同的行则由换行符分隔。
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```text
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name,age,job
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John,25,Engineer
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Alice,30,Doctor
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```
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## Python csv 模块
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Python 的 `csv` 模块提供了一种方便的方式来操作 CSV 文件。它包括了用于读取和写入 CSV 数据的函数,以及用于处理 CSV 数据的类。
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在 Python 中导入 `csv` 模块只需要简单的 `import` 语句:
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```python
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import csv
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```
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### 主要函数和类
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`csv` 模块的主要函数和类有:
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- `csv.reader()`:生成一个读取器对象,用于迭代读取 CSV 文件的每一行。
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- `csv.writer()`:生成一个写入器对象,用于将数据写入 CSV 文件。
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- `csv.DictReader()`:生成一个读取器对象,用于以字典形式读取 CSV 文件的每一行。
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- `csv.DictWriter()`:生成一个写入器对象,用于将字典数据写入 CSV 文件。
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## 读取 CSV 文件
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### 使用 csv.reader() 函数读取 CSV 文件
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使用 `csv.reader()` 函数读取 CSV 文件的步骤如下:
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1. 打开你想要读取的 CSV 文件。
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2. 创建一个 `csv.reader` 对象,传入该文件对象作为参数。
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3. 迭代 `csv.reader` 对象,读取文件的每一行。
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```python
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import csv
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||||
with open('example.csv', 'r') as file:
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reader = csv.reader(file)
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for row in reader:
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print(row)
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```
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||||
**读取 CSV 文件时可能遇到的问题包括编码问题、字段格式问题等。**常见解决方法包括指定文件的编码方式、使用 `try-except` 块处理可能出现的错误等。
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### CSV 文件的读取实例
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假设我们有一个名为 `employees.csv` 的 CSV 文件,内容如下:
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```plaintext
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name,age,department
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John Doe,30,Engineering
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Jane Smith,40,Marketing
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```
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||||
我们可以使用以下代码来读取这个文件:
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```python
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import csv
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with open('employees.csv', 'r') as file:
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||||
reader = csv.reader(file)
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||||
for row in reader:
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||||
print(f'Name: {row[0]}, Age: {row[1]}, Department: {row[2]}')
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```
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## 写入 CSV 文件
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### 使用 csv.writer() 函数写入 CSV 文件
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使用 `csv.writer()` 函数写入 CSV 文件的步骤如下:
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1. 打开你想要写入的 CSV 文件。
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2. 创建一个 `csv.writer` 对象,传入该文件对象作为参数。
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3. 使用 `writerow()` 或 `writerows()` 方法,将数据写入文件。
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```python
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import csv
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with open('example.csv', 'w', newline='') as file:
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writer = csv.writer(file)
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writer.writerow(['name', 'age', 'job'])
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||||
writer.writerow(['John', '25', 'Engineer'])
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writer.writerow(['Alice', '30', 'Doctor'])
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```
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||||
**写入 CSV 文件可能遇到的问题包括权限问题、磁盘空间问题等。**常见解决方法包括检查文件写入权限、确保磁盘有足够空间等。
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### CSV 文件的写入实例
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假设我们需要将以下数据写入一个名为 `employees.csv` 的 CSV 文件:
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```python
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employees = [
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['name', 'age', 'department'],
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['John Doe', '30', 'Engineering'],
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['Jane Smith', '40', 'Marketing']
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]
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```
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||||
我们可以使用以下代码来写入这个文件:
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```python
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import csv
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||||
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with open('employees.csv', 'w', newline='') as file:
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writer = csv.writer(file)
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writer.writerows(employees)
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```
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## CSV 数据使用字典处理
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### 使用 csv.DictReader() 函数读取 CSV 文件并返回字典
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`csv.DictReader()` 函数可以将 CSV 文件的每行读取为一个字典,其中列名为键,列值为值。
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```python
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import csv
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||||
with open('example.csv', 'r') as file:
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||||
reader = csv.DictReader(file)
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||||
for row in reader:
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||||
print(row)
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```
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### 使用 csv.DictWriter() 函数将字典写入 CSV 文件
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`csv.DictWriter()` 函数可以将字典数据写入 CSV 文件。需要先指定列名,然后调用 `writeheader()` 方法写入列名,最后调用 `writerow()` 或 `writerows()` 方法写入字典数据。
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||||
```python
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||||
import csv
|
||||
|
||||
with open('example.csv', 'w', newline='') as file:
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fieldnames = ['name', 'age', 'job']
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writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)
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writer.writeheader()
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writer.writerow({'name': 'John', 'age': '25', 'job': 'Engineer'})
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writer.writerow({'name': 'Alice', 'age': '30', 'job': 'Doctor'})
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```
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### 字典和 CSV 数据的交互
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假设我们有一个名为 `employees.csv` 的 CSV 文件,内容如下:
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```plaintext
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name,age,department
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John Doe,30,Engineering
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||||
Jane Smith,40,Marketing
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```
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我们可以使用以下代码来读取这个文件,并打印出每个员工的名字和部门:
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```python
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import csv
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with open('employees.csv', 'r') as file:
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reader = csv.DictReader(file)
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for row in reader:
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print(f"Name: {row['name']}, Department: {row['department']}")
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```
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## CSV 文件中的错误和异常
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读取和写入 CSV 文件时可能遇到的错误和异常包括文件不存在、文件不可读写、磁盘空间不足等。可以使用 try-except 结构来捕获和处理这些异常。
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```python
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||||
import csv
|
||||
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||||
try:
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||||
with open('example.csv', 'r') as file:
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||||
reader = csv.reader(file)
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||||
for row in reader:
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||||
print(row)
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||||
except FileNotFoundError:
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print('File not found.')
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```
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| 错误类型 | 错误描述 | 解决方案 |
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| :------------------- | :--------------------------------- | :---------------------------------------------- |
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| `FileNotFoundError` | 找不到指定的文件。 | 确保文件的路径和名称正确,且文件确实存在。 |
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| `PermissionError` | 没有足够的权限打开文件。 | 确保你有足够的权限访问和修改文件。 |
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||||
| `IsADirectoryError` | 尝试打开的是一个目录,而不是文件。 | 确保指定的路径是文件,而非目录。 |
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||||
| `IOError` | 文件读写出错,例如磁盘空间不足。 | 确保磁盘有足够的空间,文件没有被其他程序锁定。 |
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||||
| `csv.Error` | CSV 文件格式错误。 | 确保 CSV 文件的格式正确,例如字段是否正确分隔。 |
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||||
| `UnicodeDecodeError` | 文件编码问题。 | 确保文件的编码和你在 Python 中指定的编码一致。 |
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@ -7,7 +7,6 @@ keywords:
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||||
tags:
|
||||
- Python
|
||||
- json
|
||||
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author: 7Wate
|
||||
date: 2023-10-20
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||||
---
|
||||
|
@ -1,17 +1,16 @@
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---
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||||
title: logging 日志记录工具
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||||
description: 全面介绍了Python标准库logging模块的用法,包括理论知识和代码示例
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keywords:
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||||
- Python
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||||
- logging
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- 日志
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tags:
|
||||
- Python
|
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- logging
|
||||
- 日志处理
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author: 7Wate
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date: 2023-10-20
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title: logging 日志记录工具
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description: 全面介绍了Python标准库logging模块的用法,包括理论知识和代码示例
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keywords:
|
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- Python
|
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- logging
|
||||
- 日志
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||||
tags:
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||||
- Python
|
||||
- logging
|
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- 日志处理
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author: 7Wate
|
||||
date: 2023-10-20
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||||
## 简介
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@ -10,7 +10,6 @@ tags:
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||||
- loguru
|
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- 日志
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author: 7Wate
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date: 2023-10-20
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@ -2,13 +2,12 @@
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title: os 多种操作系统接口
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description: os 多种操作系统接口
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keywords:
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- python
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- os
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- 多种操作系统接口
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- python
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- os
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- 多种操作系统接口
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- python
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- 标准库
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- python
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- 标准库
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date: 2023-08-04
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||||
- Python
|
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- 拓展模块
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author: 7Wate
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date: 2023-09-07
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@ -9,7 +9,6 @@ tags:
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- Python
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- 系统交互
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- sys
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date: 2023-09-07
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tags:
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- requests
|
||||
- Python
|
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date: 2023-10-19
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tags:
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- Python
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- 标准库
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author: 7Wate
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date: 2023-09-09
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@ -2,12 +2,11 @@
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title: urllib URL 处理模块
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description: urllib URL 处理模块
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keywords:
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- python
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- urllib
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- python
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- urllib
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tags:
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- python
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- 标准库
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- python
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||||
- 标准库
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author: 7Wate
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date: 2023-08-29
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