python內(nèi)置函數(shù)有用來(lái)抽出地址的功能嗎

id() 函數(shù)返回對(duì)象的唯?標(biāo)識(shí)符，標(biāo)識(shí)符是?個(gè)整數(shù)。CPython 中 id() 函數(shù)?于獲取對(duì)象的內(nèi)存地址。

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語(yǔ)法

id([object])

參數(shù)說(shuō)明：

object -- 對(duì)象。

返回值返回對(duì)象的內(nèi)存地址。

python 截取指定字符前后的所有字符的函數(shù)

可以參考下面的代碼：

#!/usr/bin/python

# encoding: utf-8

# filename: baiduzhidao.py

ln = "4564612131856+654654654654"

print ln.split("+")

#~ Result:

#~ python -u "baiduzhidao.py"

#~ ['4564612131856', '654654654654']

#~ Exit code: 0? ? Time: 0.052

Python在設(shè)計(jì)上堅(jiān)持了清晰劃一的風(fēng)格，這使得Python成為一門易讀、易維護(hù)，并且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語(yǔ)言，設(shè)計(jì)者開發(fā)時(shí)總的指導(dǎo)思想是，對(duì)于一個(gè)特定的問(wèn)題，只要有一種最好的方法來(lái)解決就好了。

Python本身被設(shè)計(jì)為可擴(kuò)充的。并非所有的特性和功能都集成到語(yǔ)言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕松地使用C語(yǔ)言、C++、Cython來(lái)編寫擴(kuò)充模塊。

Python是完全面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言。函數(shù)、模塊、數(shù)字、字符串都是對(duì)象。并且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益于增強(qiáng)源代碼的復(fù)用性。

擴(kuò)展資料：

python參考函數(shù)

vars(obj) 返回一個(gè)object的name space。用dictionary表示

locals() 返回一個(gè)局部name space,用dictionary表示

globals() 返回一個(gè)全局name space,用dictionary表示

type(obj) 查看一個(gè)obj的類型

isinstance(obj,cls) 查看obj是不是cls的instance

issubclass(subcls,supcls) 查看subcls是不是supcls的子類

參考資料來(lái)源：百度百科-Python （計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言）

python提取excel表中的數(shù)據(jù)兩列

1、首先打開excel表格，在單元格中輸入兩列數(shù)據(jù)，需要將這兩列數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)相同數(shù)據(jù)。

2、然后在C1單元格中輸入公式：=VLOOKUP(B1,A:A,1,0)，意思是比對(duì)B1單元格中A列中是否有相同數(shù)據(jù)。

3、點(diǎn)擊回車，即可將公式的計(jì)算結(jié)果顯示出來(lái)，可以看到C1中顯示的是B1在A列中找到的相同數(shù)據(jù)。

4、將公式向下填充，即可發(fā)現(xiàn)C列中顯示出的數(shù)字即為有相同數(shù)據(jù)的，顯示“#N/A”的為沒(méi)有找到匹配數(shù)據(jù)的。

5、將C1-C4中的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制并粘貼成數(shù)值，即可完成相同數(shù)據(jù)的提取操作。

在實(shí)際研究中，我們經(jīng)常需要獲取大量數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)很大一部分以pdf表格的形式呈現(xiàn)，如公司年報(bào)、發(fā)行上市公告等。面對(duì)如此多的數(shù)據(jù)表格，采用手工復(fù)制黏貼的方式顯然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格數(shù)據(jù)呢？

Python提供了許多可用于pdf表格識(shí)別的庫(kù)，如camelot、tabula、pdfplumber等。綜合來(lái)看，pdfplumber庫(kù)的性能較佳，能提取出完整、且相對(duì)規(guī)范的表格。因此，本推文也主要介紹pdfplumber庫(kù)在pdf表格提取中的作用。

作為一個(gè)強(qiáng)大的pdf文件解析工具，pdfplumber庫(kù)可迅速將pdf文檔轉(zhuǎn)換為易于處理的txt文檔，并輸出pdf文檔的字符、頁(yè)面、頁(yè)碼等信息，還可進(jìn)行頁(yè)面可視化操作。使用pdfplumber庫(kù)前需先安裝，即在cmd命令行中輸入：

pip install pdfplumber

pdfplumber庫(kù)提供了兩種pdf表格提取函數(shù)，分別為.extract_tables( )及.extract_table( )，兩種函數(shù)提取結(jié)果存在差異。為進(jìn)行演示，我們網(wǎng)站上下載了一份短期融資券主體信用評(píng)級(jí)報(bào)告，為pdf格式。任意選取某一表格，其界面如下：

接下來(lái)，我們簡(jiǎn)要分析兩種提取模式下的結(jié)果差異。

（1）.extract_tables( )

可輸出頁(yè)面中所有表格，并返回一個(gè)嵌套列表，其結(jié)構(gòu)層次為table→row→cell。此時(shí)，頁(yè)面上的整個(gè)表格被放入一個(gè)大列表中，原表格中的各行組成該大列表中的各個(gè)子列表。若需輸出單個(gè)外層列表元素，得到的便是由原表格同一行元素構(gòu)成的列表。例如，我們執(zhí)行如下程序：

輸出結(jié)果：

（2）.extract_table( )

返回多個(gè)獨(dú)立列表，其結(jié)構(gòu)層次為row→cell。若頁(yè)面中存在多個(gè)行數(shù)相同的表格，則默認(rèn)輸出頂部表格；否則，僅輸出行數(shù)最多的一個(gè)表格。此時(shí)，表格的每一行都作為一個(gè)單獨(dú)的列表，列表中每個(gè)元素即為原表格的各個(gè)單元格內(nèi)容。若需輸出某個(gè)元素，得到的便是具體的數(shù)值或字符串。如下：

輸出結(jié)果：

在此基礎(chǔ)上，我們?cè)敿?xì)介紹如何從pdf文件中提取表格數(shù)據(jù)。其中一種思路便是將提取出的列表視為一個(gè)字符串，結(jié)合Python的正則表達(dá)式re模塊進(jìn)行字符串處理后，將其保存為以標(biāo)準(zhǔn)英文逗號(hào)分隔、可被Excel識(shí)別的csv格式文件，即進(jìn)行如下操作：

輸出結(jié)果：

盡管能獲得完整的表格數(shù)據(jù)，但這種方法相對(duì)不易理解，且在處理結(jié)構(gòu)不規(guī)則的表格時(shí)容易出錯(cuò)。由于通過(guò)pdfplumber庫(kù)提取出的表格數(shù)據(jù)為整齊的列表結(jié)構(gòu)，且含有數(shù)字、字符串等數(shù)據(jù)類型。因此，我們可調(diào)用pandas庫(kù)下的DataFrame( )函數(shù)，將列表轉(zhuǎn)換為可直接輸出至Excel的DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。DataFrame的基本構(gòu)造函數(shù)如下：

DataFrame([data,index, columns])

三個(gè)參數(shù)data、index和columns分別代表創(chuàng)建對(duì)象、行索引和列索引。DataFrame類型可由二維ndarray對(duì)象、列表、字典、元組等創(chuàng)建。本推文中的data即指整個(gè)pdf表格，提取程序如下：

其中，table[1:]表示選定整個(gè)表格進(jìn)行DataFrame對(duì)象創(chuàng)建，columns=table[0]表示將表格第一行元素作為列變量名，且不創(chuàng)建行索引。輸出Excel表格如下：

通過(guò)以上簡(jiǎn)單程序，我們便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是，面對(duì)不規(guī)則的表格數(shù)據(jù)提取，創(chuàng)建DataFrame對(duì)象的方法依然可能出錯(cuò)，在實(shí)際操作中還需進(jìn)行核對(duì)。

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投稿要求：

1）必須原創(chuàng)，禁止抄襲；

2）必須準(zhǔn)確，詳細(xì)，有例子，有截圖；

python隨機(jī)提取文件中的某一列的任意一個(gè)值？

需要某列的某個(gè)值?

文本格式

1 2 3

4 5 6

如果是文本的話首先f(wàn).readlines()獲得所有行，

然后用隨機(jī)函數(shù)，?random.choice(array)隨機(jī)獲得列

strs.split()值轉(zhuǎn)換成列表

再用隨機(jī)函數(shù)random.choice(strs)

隨機(jī)獲得一個(gè)元素

如果是單元格的話

就是先獲取單元格的行和列

然后用隨機(jī)函數(shù)

random.randint(0, 有效行)

random.randint(0, 有效列)

table.cell_value(列,行)

就能獲取任意值了