pathon学习笔记(1)如何导入不同文件夹中的模块

本文介绍在复杂文件结构中如何在Python模块间正确导入。通过在lib/目录下创建__init__.py文件,并设置__all__列表,实现跨模块函数调用。同时,介绍了如何从子模块逆向导入父模块函数的方法。

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最近在学习pathon3的相关知识,可以说是一只小白,还是只纯种的,天然无公害,哈哈,好了,闲话不多说,简单记录下今天的学习心得。

   现有如下文件结构:

    | src/

    ||mode1.py

    || lib/

    ||| a.py

    ||| b.py

如果想要在mode1.py中使用a.py中的函数,需要在lib/目录下建立__init__.py文件。并且里面有__all__ = ["a","b","..."] 指明当前目录下的模块。

如果想要在a.py中使用mode1.py中的函数,需要在mode1.py中导入sys,先调用sys.path.append(".."),跳转到上级目录,然后import mode1 就OK了。

简单记录就到这里。

下面是我学习时看的别人写的,在这里一并粘出:https://blog.youkuaiyun.com/IT_jiao/article/details/84887364

 

转载于:https://www.cnblogs.com/rain123/p/11100382.html

### 如何使用 Python 和 Pandas 库读取和处理 Excel 文件 Pandas 是一个强大的 Python 数据处理库,它提供了丰富的数据结构和数据操作功能,使得数据分析和处理变得更加简单高效[^1]。通过 Pandas 可以方便地完成 Excel 文件的读取、写入以及其他复杂的数据操作。 #### 使用 `read_excel` 方法读取 Excel 文件 要从 Excel 文件中加载数据到 Pand斯 DataFrame 中,可以使用 `pandas.read_excel()` 函数。此方法支持多种参数配置来满足不同需求,例如指定工作表名称或索引号、跳过某些行等。以下是基本语法: ```python import pandas as pd # 基本用法:读取第一个 sheet 的全部内容 df = pd.read_excel('example.xlsx') # 指定特定的工作表名或者编号 (sheet_name='SheetName' 或者 sheet_name=0, 1...) df_specific_sheet = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Data') ``` 上述代码展示了如何利用 Pandas 来快速访问存储于本地磁盘上的 Excel 文档并将其转换成易于管理的形式——DataFrame 对象[^2]。 #### 处理过程中的注意事项与技巧 当实际应用时可能会遇到一些挑战,比如日期格式不一致等问题。这里提供几个实用建议帮助解决这些问题: - **设置解析器**:如果列中含有时间戳,则可以通过传递额外参数给 read_excel() 让其自动识别这些字段为 datetime 类型。 ```python df_with_dates = pd.read_excel('file_path.xls', parse_dates=['DateColumn']) ``` - **忽略错误单元格**:有时原始电子表格可能包含损坏或不可理解的内容,在这种情况下我们可以告诉函数不要停止执行而是继续运行下去直到结束为止。 ```python try: df_cleaned = pd.read_excel('problematic_file.xls', error_bad_lines=False) except Exception as e: print(f"An exception occurred: {e}") ``` 外值得注意的是,虽然 Pandas 提供了许多内置选项用于简化日常任务,但在面对特别复杂的场景下仍需结合其他技术手段共同协作才能达到最佳效果[^4]。 综上所述,借助 Pandas 我们能够非常便捷地实现对于 Excel 表格的各种常规性编辑动作;而且由于整个流程完全基于脚本化描述方式定义而成的缘故,所以也具备高度可重复性和扩展潜力。 ```python # 完整示例程序展示完整的读取逻辑 import pandas as pd def load_excel_data(file_path): """Load data from an Excel file into a Pandas DataFrame.""" try: # Load the first worksheet by default. dataframe = pd.read_excel(file_path) return dataframe except FileNotFoundError: print("The specified file was not found.") except ValueError: print("Failed to interpret the content of the provided file.") if __name__ == "__main__": path_to_excel = 'your_file_here.xlsx' result_df = load_excel_data(path_to_excel) if isinstance(result_df, pd.DataFrame): print("Successfully loaded:", result_df.head()) ```
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