这些代码作用from datetime import datetime from requests_html import HTMLSession import re, time from openpyxl import load_workbook, Workbook import urllib3 # 解除警告 from dfohisa import link_mysql
时间: 2023-10-25 20:09:48 浏览: 132
这些代码的作用是导入一些 Python 模块和库,包括:
- datetime:用于处理日期和时间的模块。
- requests_html:用于发起 HTTP 请求和解析 HTML 的模块。
- re:用于正则表达式匹配的模块。
- time:用于处理时间的模块。
- openpyxl:用于读写 Excel 文件的模块。
- urllib3:用于发起 HTTP 请求的模块。
- dfohisa:一个自定义模块,可能包含数据库连接和操作的函数。
这些代码导入的模块和库可以帮助实现爬虫、数据处理和数据库操作等功能。
相关问题
运行下面代码from datetime import datetime, date import openpyxl # 加载Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook("your_file.xlsx") sheet = workbook.active # 获取当前日期 current_date = date.today() # 遍历日期列 for cell in sheet["A"]: # 将单元格的值转换为日期对象 cell_date = cell.value.date() # 计算日期差异 date_difference = current_date - cell_date # 输出日期差异 print(f"Date Difference: {date_difference.days} days"),提示 'str' object has no attribute 'date'
这个错误提示说明单元格的值不是一个日期对象,而是一个字符串对象。因此,在将字符串转换为日期对象之前,你需要先对其进行适当的处理。
下面的代码展示了如何处理这个问题:
```python
from datetime import datetime, date
import openpyxl
# 加载Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook("your_file.xlsx")
sheet = workbook.active
# 获取当前日期
current_date = date.today()
# 遍历日期列
for cell in sheet["A"]:
# 将单元格的值转换为日期对象
if isinstance(cell.value, str):
cell_date = datetime.strptime(cell.value, "%Y-%m-%d").date()
else:
cell_date = cell.value.date()
# 计算日期差异
date_difference = current_date - cell_date
# 输出日期差异
print(f"Date Difference: {date_difference.days} days")
```
在上述代码中,我们首先检查单元格的值是否为字符串类型。如果是字符串类型,我们使用`strptime()`函数将其转换为日期对象;如果不是字符串类型,我们假设它已经是日期对象。
通过这种方式,我们可以处理字符串和已经是日期对象的情况,以计算日期差异并输出结果。
希望对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
import jsonimport osimport timeimport requestsimport datetimeimport pandas as pd
### 如何正确地在Python中导入多个模块
为了在一个Python脚本或程序中使用不同的功能,通常需要从标准库或其他第三方包中导入相应的模块。以下是关于如何正确导入`os`, `time`, `requests`, `datetime` 和 `pandas` 模块的方法。
#### 单独导入各个模块
可以通过单独的语句来依次导入所需的每一个模块:
```python
import os
import time
import requests
from datetime import datetime
import pandas as pd
```
这种方式清晰明了,适合初学者理解和维护代码[^4]。
#### 使用逗号分隔一次导入多个模块
也可以在同一行内通过逗号分隔的方式一次性导入多个不同类型的模块:
```python
import os, time, requests
from datetime import datetime
import pandas as pd
```
这种方法减少了缩进层数,使文件顶部看起来更加简洁。
#### 仅导入特定函数或类
如果只需要某个模块中的部分组件,则可以直接指定要引入的内容,这样可以减少命名空间污染并提高性能:
```python
from os import path
from time import sleep
from requests import get
from datetime import datetime
from pandas import DataFrame
```
这种做法有助于优化资源利用效率的同时保持良好的可读性和灵活性.
阅读全文
相关推荐
















