Python内置函数(48)——__import__
时间: 2023-07-21 20:43:38 浏览: 50
__import__ 是一个内置函数,用于动态地导入模块。它可以接受以下参数:
- name:字符串,表示要导入的模块名。
- globals:字典,表示当前所在的命名空间。
- locals:字典,表示当前所在的命名空间。
- fromlist:列表,表示要导入的具体模块名。
例如,如果要导入 math 模块,可以使用以下代码:
```
imported_module = __import__('math')
```
在这个例子中,__import__ 函数会返回一个 math 模块的对象,我们可以将其存储在变量 imported_module 中。如果要导入 math 模块中的 sin 函数,可以使用以下代码:
```
imported_function = __import__('math', fromlist=['sin']).sin
```
在这个例子中,__import__ 函数会返回一个包含 sin 函数的 math 模块的对象,我们可以通过 .sin 访问该函数,并将其存储在变量 imported_function 中。
相关问题
如何将python爬出来的数据保存_python爬虫第7篇——爬取的数据如何存档
可以使用以下几种方式将Python爬虫爬取到的数据保存起来:
1. 保存为文本文件:可以使用Python内置的open函数将数据保存为txt文件。
```python
with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(data)
```
2. 保存为CSV文件:如果数据是表格形式的,可以使用Python内置的csv模块将数据保存为CSV文件。
```python
import csv
with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['title', 'author', 'date', 'content'])
writer.writerows(data)
```
3. 保存为JSON文件:可以使用Python内置的json库将数据保存为JSON格式的文件。
```python
import json
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
```
4. 保存到数据库:如果需要对数据进行查询和分析,可以将数据保存到数据库中,比如MySQL、SQLite、MongoDB等。
```python
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='test', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()
sql = "INSERT INTO `news`(`title`, `author`, `date`, `content`) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
for item in data:
cursor.execute(sql, (item['title'], item['author'], item['date'], item['content']))
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
```
以上是几种常见的数据保存方式,具体选择哪种方式取决于实际需求。
python内置 灰色预测
在Python中,没有内置的灰色预测模块或函数。灰色预测是一种用于预测时间序列数据的统计方法,通常用于分析和预测非线性、非平稳的数据。在Python中,可以使用第三方库进行灰色预测,例如GM(1,1)模型。
GM(1,1)模型是一种经典的灰色预测模型,它基于灰色系统理论,通过建立灰色微分方程来进行预测。在Python中,可以使用pygrey库来实现GM(1,1)模型的灰色预测。
以下是使用pygrey库进行灰色预测的示例代码:
```python
from pygrey import GM
# 创建灰色预测模型
model = GM()
# 输入原始数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 进行模型训练
model.fit(data)
# 进行预测
prediction = model.predict(steps=1)
# 打印预测结果
print(prediction)
```
需要注意的是,灰色预测方法适用于一些特定的场景和数据类型,对于其他类型的预测问题,可能需要使用其他的预测方法和模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python机器学习小记——基于朴素贝叶斯(Native Bayes,NB)模型的分类预测](https://blog.csdn.net/Cedric_Chen_/article/details/111570789)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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