【Python】如何使用pip,安装第三方库和生成二维码、操作Excel

文章目录

  • 第三方库
    • 使用 pip
    • 安装第三方库
  • 生成二维码
    • 1. 确定使用哪个库
    • 2. 查看对应文档
    • 3. 开始操作
  • 操作 Excel
    • 1. 安装 xlrd
    • 2. 编写代码

第三方库

第三方库就是别人已经实现好了的库,我们可以拿过来直接使用
虽然标准库已经很强大了,但是终究是有限的,而第三方库可以视为是集合了全世界 Python 程序猿的智慧,可以说是几乎无穷无尽

使用 pip

pipPython 内置的包管理器

  • 所谓 包管理器 就类似于我们平时使用的手机 app 应用商店一样
  • 第三方库有很多,是不同的人,不同的组织实现的。为了方便大家整理,Python 官方提供了一个网站 PyPI https://pypi.org/ ,来收集第三方库
  • 其他大佬写好的第三方库也会申请上传到 PyPI
  • 这个时候就可以方便的使用 pip 工具来下载 PyPI 上的库了

pip 在我们安装 Python 的时候就已经内置了,无需额外安装。 pip 是一个可执行程序,就在 Python 的安装目录中
打开 cmd,直接输入 pip,如果显示以下帮助信息,说明 pip 已经准备就绪image.png|605

如果最开始按照要求在安装 Python 的时候勾选了|374
那么 pip 就是默认可用的


如果提示:

'pip' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。

则说明没有正确的把 pip 加入到 PATH 中,可以手动把 pip 所在的路径加入到 PATH 环境变量中参考:
windows环境下面配置pip环境变量 - 简书 (jianshu.com)

或者卸载重装 Python,记得勾上上述选项,也许是更简单的办法

安装第三方库

使用以下命令,即可安装第三方库

pip install [库名]

注意:

  • 这个命令需要从网络上下载,使用时要保证网络畅通
  • 安装成功后,即可使用 import 导入相关模块,即可进行使用.

注意:

  • 如果使用 pip 安装完第三方库之后,在 PyCharm 中仍然提示找不到对应的模块,则检查 Settings -> Project -> Python Interpreter ,看当前 Python 解释器设置的是否正确. (如果一个机器上安装了多个版本的 Python,容易出现这种情况)

生成二维码

二维码本质上是一段字符串,我们可以把任意的字符串,制作成一个二维码图片
生活中使用的二维码,等多的是一个 URL(网址)


1. 确定使用哪个库

  1. 通过搜索引擎,确定使用哪个库
    image.png|637
    得到情报,qrcode 这个库,可以用来生成二维码

2. 查看对应文档

  1. 查看 qrcode 文档

PyPI 上搜索 qrcodeimage.png

点击则进入 qrcode 的详情页

文档开头描述了如何安装 qrcode image.png|309

  • PyCharmTerminal 框中输入指令,完成安装 image.png|524

页面中央位置描述了 qrcode 库的使用方法image.png|538

3. 开始操作

import qrcode  img = qrcode.make("马上开学!")  
img.save('qrcode.png')
  • make 里面指定需要输出的内容
  • 生成的二维码就自动放在了当前项目的目录中,点开进行查看,扫码可得对应内容image.png|429

操作 Excel

读取 excel 可以使用 xlrd 模块,文档地址:
https://xlrd.readthedocs.io/en/latest/

修改 excel 可以使用 xlwt 模块,文档地址:
https://xlwt.readthedocs.io/en/latest/


需求 有如下 excel 表格 D:/python
求 100 班的同学的平均分
image.png|321

虽然 excel 自身支持很强大的功能,也可以求和,求平均值,但是如果是稍微复杂的需求,操作起来可能就没那么方便了

1. 安装 xlrd

pip install xlrd==1.2.0

注意: 此处要指定版本号安装,如果不指定版本号,则安装最新版,最新版里删除了对 xlsx 格式文件的支持

2. 编写代码

  • 使用 open_workbook 方法打开一个 excel 文件
  • 使用 xlsx.sheet_by_index(0) 获取到 0 号标签页
  • 使用 table.nrows 获取到表格的行数
  • 使用 table.cell_value(row, col) 获取到表格中 rowcol 位置的元素值.
import xlrd  # 1. 先打开 xlsx 文件  
xlsx = xlrd.open_workbook('d:/python/Python操作.xlsx')  
# 2. 获取到指定的标签页  
table = xlsx.sheet_by_index(0)  
# 3. 获取到表格中有多少行  
nrows = table.nrows  
# 4. 进行循环统计操作  
count = 0  
total = 0  
for i in range(1,nrows):  # 拿到当前同学的姓名  # table.cell_value(i,0)  # 拿到当前同学的分数  # table.cell_value(i,2)  # 拿到当前同学的班级  classId = table.cell_value(i,1)  if classId == 100:  total += table.cell_value(i,2)  count += 1  print(f'平均分{total/count}')"""
运行结果
平均分77.0
"""

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/51791.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MLM之Qwen:Qwen2-VL的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

MLM之Qwen:Qwen2-VL的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 Qwen2-VL的简介 1、主要增强功能: 2、模型架构更新: 3、性能 图像基准测试 视频基准测试 代理基准测试 多语言基准测试 4、新闻 5、限制 Qwen2-VL的安装和使用…

微服务间调用

一、restTemplate 1、先将restTemplate注册成为一个bean Configuration public class RemoteCallConfig {Beanpublic RestTemplate restTemplate() {return new RestTemplate();} }2、实现代码 private void handleCartItems(List<CartVO> vos) {// TODO 1.获取商品id…

【网络安全】服务基础第一阶段——第八节:Windows系统管理基础---- Web服务与虚拟主机

目录 一、WWW概述 1.1 HTML 1.2 URI与URL 1.2.1 URL&#xff08;统一资源标识符&#xff0c;Uniform Resource Locator&#xff09; 1.3 HTTP 1.3.1 HTTP请求&#xff1a; 1.3.2 HTTP响应 1.3.3 状态码 1.4常见Web URL格式 实验一、网站搭建 1&#xff09;访问失败可…

如何基于numpy和scipy实现曲面的最大梯度计算与显示

大家在做三维可视化研究过程中,经常需要做三维曲面的绘制和相交分析,在不知道三维曲面方程的情况下,如何基于曲面散点数据计算曲面的最大梯度点和梯度线的三维可视化是大家基于曲面分析研究中的重点关注的问题,本文在python环境下,基于numpy、pandas、scipy和matplotlib等…

超详细Git基本命令使用(二)

&#x1f600;前言 本篇博文是关于 Git基本命令的使用&#xff0c;希望你能够喜欢 &#x1f3e0;个人主页&#xff1a;晨犀主页 &#x1f9d1;个人简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是晨犀&#xff0c;希望我的文章可以帮助到大家&#xff0c;您的满意是我的动力&#x1f6…

【C++】list的使用和list的模拟实现和迭代器失效问题

目录 一、list 的简单介绍 二、list 的基本使用 &#x1f389;list的构造 &#x1f389;list iterator 的使用 &#x1f389;list capacity &#x1f389;list element access &#x1f389;list modifiers &#x1f389;list operator 三、list 的模拟实现 &#x…

【一个简单的整数问题】

问题 TLE代码 #include <bits/stdc.h> using namespace std; const int N 1e510; int b[N]; void add(int l, int r, int d) {b[r1] - d;b[l] d; } int query(int x) {int retval 0;for(int i 1; i < x; i){retval b[i];}return retval; } int main() {int n, m…

【软件测试】测试分类

系列文章目录 第一章 【软件测试】常见的开发模型和测试模型 第二章 【软件测试】bug以及测试用例的设计方法 文章目录 系列文章目录前言一、按照测试目标进行分类二、按照执行方式分类三、按照测试方法四、按照测试阶段分类五、按照实施组织分类总结 前言 在前文中简单了解了…

掌握测试的艺术:深入探索Python的pytest库

文章目录 **掌握测试的艺术&#xff1a;深入探索Python的pytest库**背景&#xff1a;为什么选择pytest&#xff1f;pytest是什么&#xff1f;如何安装pytest&#xff1f;5个简单的库函数使用方法1. pytest.main()2. pytest.skip()3. pytest.mark.parametrize()4. pytest.raises…

(1)冒泡排序和其优化

一 冒泡排序 1.1 冒泡排序概念 冒泡排序&#xff08;Bubble Sort&#xff09;是一种交换排序&#xff0c;基本思想是&#xff1a;两两比较相邻记录的关键字&#xff0c;如果反序则交换&#xff0c;直到没有反序记录位置。 假设要对无序数列{2,3,4,5,6,7,8,1}排序&#xff1a;…

VastBase——执行计划

一、SQL的执行过程 1.词法分析 从查询语句中识别出系统支持的关键字、标识符、运算符、终结符等&#xff0c;确定每个词固有的特性。 以如下这个查询为例&#xff1a; select name from test_0717 where id > 1; 该SQL语句可以划分的关键字、标识符、运算符、常量等…

深入理解linux内核hung_task机制,最全!原创!

背景 最近的一个项目里&#xff0c;发生的问题近乎多半都是hangdetect的问题&#xff0c;之前一直对这种问题总是一知半解&#xff0c;发现主要是因为对此种维测方案(hangdetect/hangtask/watchdog/hungdetect)的理解不够深刻&#xff0c;而更深层次的原因是对于内核的各种机(…

计算多图的等价无向图的邻接链表表示

计算多图的等价无向图的邻接链表表示 摘要:一、引言二、算法思路三、伪代码实现四、C代码实现五、算法分析六、结论摘要: 在图论中,多图(Multigraph)是一种允许边重复以及存在自循环边(即一个顶点到其自身的边)的图。给定一个多图的邻接链表表示,本文旨在探讨如何构造…

Git 忽略已经提交的文件

对于未提交过的文件直接用ignore文件即可,不再赘述 对于已经提交过的文件,但是实际上不需要的,可以用git rm --cached命令 比如下图这个 .vsconfig被我误提交了或者忘了在ignore里添加了 但是我实际上不想要这个文件,那么在项目根目录打开git bash ,输入 git rm --cached .vsc…

分歧时间估计与被子植物的年代-文献精读43

Ad fontes: divergence-time estimation and the age of angiosperms 回归本源&#xff1a;分歧时间估计与被子植物的年代 摘要 准确的分歧时间对于解释和理解谱系演化的背景至关重要。在过去的几十年里&#xff0c;有关冠被子植物推测的分子年龄&#xff08;通常估计为晚侏罗…

RabbitMQ中的死信交换机?(RabbitMQ延迟队列有了解过吗)

延迟队列 延迟队列:进入队列的消息会被延迟消费的队列。 延迟队列死信交换机 TTL&#xff08;过期时间&#xff09; 延迟队列的使用场景:超时订单、限时优惠、定时发布 死信交换机 当一个队列中的消息满足下列情况之一时&#xff0c;可以成为死信(dead letter): 消费者使…

wpf prism 《1》、区域 、模块化

安装prism.DryIoc 修改app.xaml <prism:PrismApplication x:Class"WpfApp3.App"xmlns"http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"xmlns:x"http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"xmlns:local"clr-namespace:W…

求职Leetcode题目(9)

1.通配符匹配 题解&#xff1a; 其中&#xff0c;横轴为string s&#xff0c;纵轴为pattern p 这个表第(m,n)个格子的意义是:【p从0位置到m位置】这一整段&#xff0c;是否能与【s从0位置到n位置】这一整段匹配 也就是说&#xff0c;如果表格的下面这一个位置储存的是T(True)…

shell脚本--正则表达式

一、正则表达式的类型 在Linux中,有两种流行的正则表达式引擎: POSIX基础正则表达式(basic regular expression,BRE)引擎 POSIX扩展正则表达式(extended regular expression,ERE)引擎 POSIX BRE引擎通常出现在依赖正则表达式进行文本过滤的编程语言中。它为常见模式提供…

pytorch交叉熵损失函数

nn.CrossEntropyLoss 是 PyTorch 中非常常用的损失函数,特别适用于分类任务。它结合了 nn.LogSoftmax 和 nn.NLLLoss(负对数似然损失)的功能,可以直接处理未经过 softmax 的 logits 输出,计算预测值与真实标签之间的交叉熵损失。 1. 交叉熵损失的原理 交叉熵损失衡量的是…