如何利用pandas将时间戳格式化日期字符串呢？
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文章标签 python 开发语言 后端 字符串 格式化日期 文章分类 Python 后端开发
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如何利用pandas将时间戳格式化日期字符串呢？
例如：将 1357295797 转为 2013-01-04 10:36:37
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-"""@author: Roc-xb"""import pandas as pdif __name__ == '__main__': items = [[1357295797, 1367633260, 1368633260], [1357295797, 1367633260, 1368633260]] df = pd.DataFrame(items, columns=['atime', 'btime', 'ctime']) print(df) # 同时保留日期和时间 df['atime'] = pd.to_datetime(df['atime'], unit='s') # 只保留时间 df['btime'] = pd.to_datetime(df['btime'], unit='s').dt.time # 只保留日期 df['ctime'] = pd.to_datetime(df['ctime'], unit='s').dt.date print(df)
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Author: CorwinPC
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Title: 【Django | 开发】面试招聘网站（增加csv,excel导出&企业域账号集成&日志管理功能）
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该文章收录专栏 ✨---【Django | 项目开发】从入门到上线 专栏---✨
@[toc]
一、实现excel表格导入数据（命令行工具）
- HR需要人肉输入应聘者数据，非常枯燥和耗时，所以我们进行产品的 第二次迭代-- 实现候选人数据的导入
在应用 ​interview​创建 ​managment​文件以及该目录下 ​command​文件，创建 ​import_candidate.py​进行脚本操作、
需要存入的数据
-
​import_candidates.py​ （这里选择使用pandas读取数据）
import pandas as pdfrom django.core.management import BaseCommandfrom interview.models import Candidate# python manage.py import_candidates --path file.csvclass Command(BaseCommand): help = '从一个csv导入数据，并存贮到数据库' # 添加一个长命令 Linux中 -- 表示长命令 def add_arguments(self, parser): parser.add_argument('--path', type=str) # 所接受参数为一个字符串 # 处理逻辑 def handle(self, *args, **options): path = options['path'] # 从命令行参数读取 path 存贮的路径 # with open(path, 'r', encoding='gbk') as f: # reader = csv.reader(f, dialect='excel') # for row in reader: # print(row[0]) candidate_data = pd.read_csv(path, encoding='gbk', ) for row in range(len(candidate_data)): data = list(candidate_data.iloc[row, :]) print() # 创建对象不能Candidate()这是一个类实例，需要通过objects 对象来与数据库交互 candidate = Candidate.objects.create( user_name=data[0], city=data[1], phone=data[2], bachelor_school=data[3], major=data[4], degree=data[5], test_score_of_general_ability=data[6], page_score=data[7] ) candidate.save()
- 命令行输入
python manage.py import_candidates --path ~/应聘者数据.csv
此时HR非常开心，不用一个一个录入候选人，我们的第二轮开发实现，接下来我们实现 列表查询和筛选
二、列表查询和筛选&页面再优化
希望能通过快速筛选得到数据，要求如下
Django官方文档 关于AdminModel 的选项强烈建议看官方文档，比任何教程都要强
-
​admin.py​ 文件
from django.contrib import adminfrom interview.models import Candidate# Register your models here.@admin.register(Candidate)class CandidateAdmin(admin.ModelAdmin): list_display = ('user_id', 'user_name', 'first_result', 'second_result', 'hr_result', 'create_time', 'modify_time') # 定义集合的字段列表 fieldsets = ( # 第一个元素表示分组展现的名字，第二元素是一个map (None, {'fields': ("user_id", ("user_name", "email", "gender", "phone",), ("apply_position", "degree"), ("city", "born_address"), ("doctor_school", "bachelor_school", "master_school", "major",), ("page_score", "test_score_of_general_ability", "candidate_remark",), ), }), ('第一轮面试', {'fields': ("first_score", "first_result", "second_interviewer", ), 'classes': ('collapse',), "description": '请由面试官输入该信息'}), ('第二轮面试', {'fields': ("second_score", "second_result", "first_interviewer", ), 'classes': ('collapse',), "description": '请由面试官输入该信息'}), ('第三轮面试', {'fields': ("hr_score", "hr_result", "hr_interviewer", ), 'classes': ('collapse',), "description": '请由面试官输入该信息'}) ) list_editable = ('user_id',) # 可直接在页面修改的数据 list_display_links = ('user_name',) # 默认为第一个columns 不想要设置为None 超链接跳转到form表单 list_per_page = 10 # 每个页面显示多少条数据 # list_max_show_all = 5 每个页面点击show_all最多显示数据 list_filter = ('first_result', 'second_result', 'hr_result') # 按照成绩筛选名字 # list_select_related = ('user_name', 'first_result') # readonly_fields = ( 'modify_time',) # in_list_page non-editable and readonly # save_as = True # 将 save_and_add_another replace to save_as search_fields = ('user_name', 'first_result', 'second_result', 'hr_result',) # 设置可搜索内容 ordering = ('hr_result', 'second_result','first_result' ,) # 默认按照成绩排序好
- 效果：
三、企业域账号集成
目的：省去多余的账号管理（每个人都要注册一个账号，过于麻烦）
- LDAP 成员页面
- 在服务器的服务
1) 安装应用
pip install django-python3-ldap
- 在
​setting.py​应用将app加进来 -
​OpenLDAP​设置
这样用户可以有两个账号，一个是使用LDAP账号，一个是admin账号，每个员工登陆一下时会需要在每次登录自动录入账号到 ​user​群，但却由于显示非员工无法登录，需要在admin后台修改其为员工然后登录，但是这样需要一个一个登录，效率低下
- 解决：通过
​manage​脚本导入用户信息
​python manage.py ldap_sync_users​
2) 设置面试官和HR权限（群组）
- HR的管理页面
四、添加导出为csv功能
- 添加action，指向不同函数进行处理
​操作函数​
import csvfrom datetime import datetime# 注册为 action@admin.action(description='导出为csv文件')def export_model_as_csv(modeladmin, request, queryset): # 告诉浏览器以附件处理 response = HttpResponse(content_type="text/csv") field_list = ['user_name', 'first_result', "first_interviewer", 'second_result', "second_interviewer", 'hr_result', "hr_interviewer", 'modify_time'] # attachment 类型是附件 名字为 ""（为字符串，需要单双引号） response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename= "recruitment_candidate_list_%s.csv"' % ( datetime.now().strftime('%Y-%m-%d,%H-%M-%S') ) # candidate_list = pd.DataFrame(columns=columns) # _meta 是一个Options对象 有get_filed and get_fields 两个方法，得到对象关键字的大写 writer = csv.writer(response) writer.writerow([queryset.model._meta.get_field(f).verbose_name.title() for f in field_list]) # columns_name = [queryset.model._meta.get_field(f).verbose_name.title() for f in columns] for obj in queryset: ## 单行记录 csv_line_values = [] for field in field_list: field_object = queryset.model._meta.get_field(field) field_values = field_object.value_from_object(obj) csv_line_values.append(field_values) writer.writerow(csv_line_values) return response
在 ​adminmodel​类中引入 ​action​
@admin.register(Candidate)class CandidateAdmin(admin.ModelAdmin): list_display = ( 'user_id', 'user_name', 'first_result', "first_interviewer", 'second_result', "second_interviewer", 'hr_result', "hr_interviewer", 'modify_time') # import actions to use actions = [export_model_as_csv, ] ···
- 效果
六、添加excel导出功能(样式）
此时HR需要能够导出一个具有好看样式的表格，可以 统计S分数的候选人，此时我们使用python中处理excel表格文件的三板斧
​xlrd ​ - ​xlwt​ - ​xlutils​
- 在需要导入excel文件，我们可以用
​xlrd​-​xlutils​-​xlwt​，通过​xlutils​将​book​转换为​workbook​ ，进行读写操作
这里现在只需要用到 ​xlrt​
def setStyle(name, height=200, font_color=256, background_color=0x40, background=False, bold=False, align=True, border=False, border_size=1): """ xlwt样式写入设置 """ style = xlwt.XFStyle() # 初始化样式 if background: # 创建背景模式对像 pattern = xlwt.Pattern() # 固定样式 pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN # May be: NO_PATTERN, SOLID_PATTERN, or 0x00 through 0x12 pattern.pattern_fore_colour = background_color # 设置模式颜色 May be: 8 through 63. 0 = Black, 1 = White, 2 = Red, 3 = Green, 4 = Blue, 5 = Yellow, 6 = Magenta, 7 = Cyan, 16 = # Maroon, 17 = Dark Green, 18 = Dark Blue, 19 = Dark Yellow , almost brown), 20 = Dark Magenta, 21 = Teal, 22 = Light Gray, 23 = Dark Gray, the list goes on... style.pattern = pattern font = xlwt.Font() # 为样式创建字体 # 字体类型：比如宋体、仿宋也可以是汉仪瘦金书繁 font.name = name # 设置字体颜色 font.colour_index = font_color # 字体大小 font.height = height # 字体加粗 font.bold = bold # 定义格式 style.font = font if border: # 框线 borders = xlwt.Borders() borders.left = border_size borders.right = border_size borders.top = border_size borders.bottom = border_size style.borders = borders # 细实线:1，小粗实线:2，细虚线:3，中细虚线:4，大粗实线:5，双线:6，细点虚线:7 # 大粗虚线:8，细点划线:9，粗点划线:10，细双点划线:11，粗双点划线:12，斜点划线:13 if align: # 设置单元格对齐方式 al = xlwt.Alignment() # 0x01(左端对齐)、0x02(水平方向上居中对齐)、0x03(右端对齐) al.horz = 0x02 # 0x00(上端对齐)、 0x01(垂直方向上居中对齐)、0x02(底端对齐) al.vert = 0x01 style.alignment = al return style# 注册为 action@admin.action(description='导出为excel文件')def export_model_as_excel(modeladmin, request, queryset): # 告诉浏览器以附件处理 response = HttpResponse(content_type='application/vnd.ms-excel') field_list = ['user_name', 'first_result', "first_interviewer", 'second_result', "second_interviewer", 'hr_result', "hr_interviewer", "modify_time"] # attachment 类型是附件 名字为 ""（为字符串，需要单双引号） response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename= "recruitment_candidate_list_%s.xlsx"' % ( datetime.now().strftime('%Y-%m-%d,%H-%M-%S') ) # 使用 xlwt 生成表格 title = ['应聘候选人信息'] wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') # 创建一个excel #ascii'可视为'utf-8'的一部分，so用'utf-8'更好 ws = wb.add_sheet('候选人') # 新建一个工作表 ws.write_merge(0, 1, 0, len(field_list) - 1, title, style=setStyle('微软雅黑', height=200, font_color=256, bold=True, border=True, border_size=1)) for col, name in enumerate(field_list): # 变为枚举类型，默认从0开始， ws.write(2, col, queryset.model._meta.get_field(name).verbose_name.title(), style=setStyle('微软雅黑', height=200, font_color=0x40, background=True, background_color=0x4682B4)) row = 3 # 从第三行开始 # style_date = xlwt.XFStyle() # style_date.num_format_str = 'M/D/YY h:mm' S_sum = 0 for obj in queryset: columns = 0 # # 单行记录 for field in field_list: field_object = queryset.model._meta.get_field(field) field_values = field_object.value_from_object(obj) logger.warning(type(field_values)) if type(field_values) == type(datetime.today()): # 判断是否为datetime数据类型，并指定数据为时间格式 field_values = field_values.strftime('%Y/%m/%d,%H:%M:%S') ws.write(row, columns, field_values) else: # 累加S级别人数 if field_values == 'S': S_sum += 1 ws.write(row, columns, field_values) columns += 1 # 时间行宽增大 row += 1 ws.col(columns - 1).width = 5000 ws.col(columns - 2).width = 5000 ws.write(row + 2, len(field_list) - 2, '终面S级别人数：', setStyle(name='仿宋', bold=True)) ws.write(row + 2, len(field_list) - 1, S_sum) logger.warning('{} exported {} candidate records'.format(request.user, len(queryset))) wb.save(response) # 保存到文件类对象 return response
- 导出样式
五、记录日志以方便排查问题
1） 项目配置
- 记录详细的日志信息可以快速排查问题
和
​python​格式一样，使用 ​dictConfig​格式来定义日志信息，在处理级别时是按照 过滤原则，​handler​ 处理其级别信息上传到记录器 记录器再根据自身级别 过滤上传到 root再过滤
- 优化配置(django logging 文档，强烈建议看文档）
在项目的 ​setting.py​文件中进行如下配置
# log recordLOGGING = { 'version': 1, # 必须 "disable_existing_loggers": False, # 设置其他日志同时记录 'handlers': { 'console': { # handler 名称（表示控制台输出） "class": "logging.StreamHandler", # 在控制台流 类 'formatter': 'simple', 'level': 'INFO' }, 'file': { # handler 名称 (表示文件输出） 'level': 'INFO', 'class': 'logging.FileHandler', # 文件流类 'formatter': 'simple', # 得到完整路径并拼接 'filename': os.path.join(BASE_DIR, 'logs/debug.log'), }, }, 'formatters': { # simple 类 'simple': { 'format': '%(asctime)s , %(name)s [ %(levelname)s ] %(message)s', } }, # 根日志记录器（父记录器） 'root': { 'handlers': ['console', 'file'], # 记录到文件和控制台中 'level': 'INFO', }, 'loggers': { 'django': { 'handlers': ['file'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, } }}
- 运行服务器查看
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
2）在admin中配置python的logging模块
# 得到 当前日志记录对象# logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format="'%(asctime) %(name) %(levelname) %(message)")logger = logging.getLogger(__name__) def ······· ······· # 输出 导出对象以及条数(只有warning以上才会被打印，可以自己配置） logger.warning('{} exported {} candidate records'.format(request.user, len(queryset))) return response
参考文献：Python 常用模块大全（整理）python的xlwt模块使用
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Original: https://blog.51cto.com/u_15691039/5633436
Author: 计算机魔术师
Title: 【Django | 开发】面试招聘网站（增加csv,excel导出&企业域账号集成&日志管理功能）
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Title: python入门基础(5)--数值列表、切片及元组
列表也非常适合存储一组数字，尤其是大数据处理，处理的几乎都是由数字(如气温、距离、人口数量、经济等)组成的集合。
Python提供很多工具，在数据可视化中，可高效地处理数字列表。
一、数值列表
range() 让你能够轻松地生成一系列的数字
for value in range(1,6):
print(value)
显示结果为1，2，3，4，5
注意：函数 range(1:6)让Python从指定的第一个值开始数，并到达第二个值后停止，但不包含第二个值（这里为6）要打印数字1~10，需要使用 range(1,11) ，在使用range() 时，如果输出不符合预期，可尝试将指定的值加1或减1。
numbers = list(range(1,6)) # 要创建数字列表，可使用函数list()可将range()的结果直接转换为列表
print(numbers)
even_numbers = list(range(2,11,2)) #使用函数range(2,11,2)时，表从2开始数，然后不断地加2，直到达到或超过终值（11）
print(even_numbers)
squares = [] #定义一个空的squares列表
cube_squares = [] #定义一个空的cube_squares列表
for value in range(1,11): #从1开始，到11结束。注意value只能小于11，即10
square = value2 # 表示乘方 2,表示平方
cube_square = value3 # **3,表示立方
squares.append(square) #方法append()表示列表尾增加元素。
cube_squares.append(cube_square)
print(squares) #循环结束后，打印出range(1,11)中1-10的平方
print(cube_squares) #打印出range(1,11)中1-10的立方
编写三四行代码来生成列表有点繁复时，可考虑创建列表解析，列表解析将for循环和创建新元素的代码合并成一行,编写一行代码就能生成这样的列表
new_squares = [value**2 for value in range(1,11)]
print(new_squares)
二、对数字列表执行简单的统计计算，先了解几个专门用于处理数字列表的Python函数。
print(min(squares)) #打印数列squares中最小值
print(max(squares)) #打印数列squares中最大值
print(sum(squares)) #打印数列squares中总和
三、切片
所谓切片，也即列表的一部分，Python称之为切片，即可指定要使用的第一个元素和最后一个元素间的任意索引。
names=['xiaozhan','caiyilin','huangxiaoyun','zhoushen','DAOlang','huangxiaoming']
print(names[0:3]) #提取列表第1个元素到第2个元素，注意小于第2个数字3，截止索引指定为2
print(names[1:4]) #提取列表第2个元素到第3个元素，注意小于第2个数字4，截止索引指定为3
print(names[2:]) #提取列表第3个元素到末尾的所有元素（注意第1个为0），可将起始索引指定为2 ，并省略终止索引
print(names[-3:]) #-3表示从列表倒数第3个元素到末尾的所有元素
遍历切片 遍历列表的部分元素，可在for循环中使用切片。在下面的示例中，我们遍历前三名人员，并打印他们的名字
print("Here are the first three names on my name list:")
for name in names[:3]: #提取列表第1个元素到第2个元素，注意小于第2个数字3，截止索引指定为2
print(name.title())
new_names = names[:] # names[:]中省略数字，表示全部
print("The used names list are:")
print(names) #打印原名单
print("\nThe new names list are:")
print(new_names) #打印复制的新名单
四、元组
列表适合存储在程序运行期间可能变化的数据集，列表中的值是可以修改的，使用方括号来标识，如上述的 names=['xiaozhan','caiyilin','zhoushen','DAOlang','huangxiaoming']
元组也是一种列表变量，运行过程中不可修改其中的任一元素，但可整体重新赋值，使用圆括号来标识，如first_names=('bush','lucy','jack')
names=['xiaozhan','caiyilin','zhoushen','DAOlang','huangxiaoming']
first_names=('bush','lucy','jack')
for first_name in first_names: #遍历元组中的所有值
print(first_name)
print('\n') #间隔行
#修改元组变量
first_names=('zhao','qian','sun','li') #重新对first_names进行赋值
for first_name in first_names: #遍历元组中的所有值
print(first_name)# 测试（）和[]能否修改元组中某个元素first_names(1)='chen' #对元组first_names第2个位置修改为chen,程序不会正常运行first_names[0]='chen' #对元组first_names第1个位置修改为chen，程序不会正常运行如下图运行结果：
Original: https://www.cnblogs.com/codingchen/p/16127570.html
Author: PursuitingPeak
Title: python入门基础(5)--数值列表、切片及元组
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Title: 在windows上搭建Python开发环境
安装Windows版本Pyhton
开始下载
1、进入Python官网下载，下载网站：https://www.python.org/downloads/
2、点击下载Download Python 3.10.5
开始安装
1、双击运行安装
2、安装完成后CMD输入python -v验证下
集成开发环境PyCharm社区版安装
PyCharm下载
1、进入官网下载：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#sectinotallow=windows
PyCharm安装
1、下载完成后双击运行安装
2、安装完成打开使用PyCharm，没有配置文件的不用导入，先根据提示学习下基本操作
3、安装 PyCharm 中文插件，打开菜单栏 File，选择 Settings，然后选 Plugins，点 Marketplace，搜索 chinese，然后点击 install 安装：
写第一个程序
1、新建Python文件helloworld
2、输入以下代码：
#!/usr/bin/python3print("Hello, World!")
Original: https://blog.51cto.com/u_1179220/5559717
Author: 沉默亦有声
Title: 在windows上搭建Python开发环境