result = context.replace("fetchJSON_comment98(", "").replace(");", "")
时间: 2023-07-19 12:52:22 浏览: 25
这是一个Python语言中的字符串处理操作,使用了字符串的replace()函数。它的作用是将字符串变量context中的字符串“fetchJSON_comment98(”替换为空字符串“”,并将字符串中的“);”替换为空字符串“”,最终得到一个新的字符串result。这种操作通常用于从一个字符串中提取需要的数据或者格式化字符串。
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根据下面的代码,需要把名称全组合:import requests import pandas as pd access_token = "your_access_token" handover_userids = ["user1", "user2", "user3", "user4", "user5"] takeover_userids = ["user6", "user7", "user8", "user9", "user10"] url = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/externalcontact/transfer_result?access_token=" + access_token headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer {}".format(access_token) } json_results = [] for handover_userid, takeover_userid in zip(handover_userids, takeover_userids): json_data = { "handover_userid": handover_userid, "takeover_userid": takeover_userid } response = requests.post(url, headers=headers, json=json_data) json_result = response.json() json_results.append(json_result) df = pd.DataFrame(json_results) print(df)
要将上述代码中的名称全组合,你可以使用 `itertools.product()` 函数。首先,需要导入 `itertools` 模块。然后,通过传递 `handover_userids` 和 `takeover_userids` 列表作为参数,使用 `product()` 函数生成全组合。
以下是修改后的代码示例:
```python
import requests
import pandas as pd
import itertools
access_token = "your_access_token"
handover_userids = ["user1", "user2", "user3", "user4", "user5"]
takeover_userids = ["user6", "user7", "user8", "user9", "user10"]
url = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/externalcontact/transfer_result?access_token=" + access_token
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer {}".format(access_token)
}
json_results = []
combinations = list(itertools.product(handover_userids, takeover_userids))
for handover_userid, takeover_userid in combinations:
json_data = {
"handover_userid": handover_userid,
"takeover_userid": takeover_userid
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=json_data)
json_result = response.json()
json_results.append(json_result)
df = pd.DataFrame(json_results)
print(df)
```
在这个示例中,我们导入了 `itertools` 模块,并使用 `product()` 函数生成了 `handover_userids` 和 `takeover_userids` 的全组合,并将结果存储在 `combinations` 列表中。
然后,我们使用 `combinations` 列表中的元素来迭代生成 JSON 数据,并将结果添加到 `json_results` 列表中。
最后,我们使用 `pd.DataFrame()` 函数将 `json_results` 列表转换为 DataFrame 对象,并将其存储在 `df` 变量中。然后,我们打印出 DataFrame 对象,即可看到结果以表格形式展示。
请确保在运行代码之前已经安装了 pandas 和 requests 库。你可以使用 `pip install pandas requests` 命令进行安装。
根据下面的代码,把json结果解析成表头为:external_userid、status、takeover_time格式的文件:import requests import pandas as pd import itertools access_token = "your_access_token" handover_userids = ["user1", "user2", "user3", "user4", "user5"] takeover_userids = ["user6", "user7", "user8", "user9", "user10"] url = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/externalcontact/transfer_result?access_token=" + access_token headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer {}".format(access_token) } json_results = [] combinations = list(itertools.product(handover_userids, takeover_userids)) for handover_userid, takeover_userid in combinations: json_data = { "handover_userid": handover_userid, "takeover_userid": takeover_userid } response = requests.post(url, headers=headers, json=json_data) json_result = response.json() json_results.append(json_result) df = pd.DataFrame(json_results) print(df)
要将 JSON 结果解析为以 "external_userid"、"status" 和 "takeover_time" 为表头的文件,你可以使用 pandas 库的 `to_csv()` 函数将 DataFrame 对象保存为 CSV 文件。在保存之前,你需要对 DataFrame 进行一些处理,以确保列的顺序和命名正确。
以下是修改后的代码示例:
```python
import requests
import pandas as pd
import itertools
access_token = "your_access_token"
handover_userids = ["user1", "user2", "user3", "user4", "user5"]
takeover_userids = ["user6", "user7", "user8", "user9", "user10"]
url = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/externalcontact/transfer_result?access_token=" + access_token
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer {}".format(access_token)
}
json_results = []
combinations = list(itertools.product(handover_userids, takeover_userids))
for handover_userid, takeover_userid in combinations:
json_data = {
"handover_userid": handover_userid,
"takeover_userid": takeover_userid
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=json_data)
json_result = response.json()
json_results.append(json_result)
df = pd.DataFrame(json_results)
# 重新排列列的顺序
df = df[["external_userid", "status", "takeover_time"]]
# 保存为CSV文件
df.to_csv("result.csv", index=False)
```
在这个示例中,我们使用 `df[["external_userid", "status", "takeover_time"]]` 对 DataFrame 进行重新排列,确保列的顺序正确。
然后,我们使用 `to_csv()` 函数将 DataFrame 对象保存为名为 "result.csv" 的 CSV 文件。通过设置 `index=False`,我们不保存索引列。
运行代码后,你将在同一目录下找到名为 "result.csv" 的文件,其中包含以 "external_userid"、"status" 和 "takeover_time" 为表头的数据。请确保在运行代码之前已安装 pandas 库。你可以使用 `pip install pandas` 命令进行安装。