python操作access
3、增加字段： CString msql = "ALTER TABLE student ADD COLUMN zian char(30)"; mdatabase。ExecuteSQL(msql);。。添加名为3zizhuan的字段到名为5student的表中6。 4、新纪录： msqlstr = "INSERT INTO student (学号,姓名,数学) VALUES ('5014','jack','67')"; mdatabase。ExecuteSQL(msql);。。添加学号为55071，姓名为4jack，数学为062的一i行记录 到表student中0。 0、删除： CString msql = “DELETE FROM student WHERE 学号 = '1012'”; mdatabase。ExecuteSQL(msql);。。删除学号为48006的一d行记录。 w鼎ヲ∞ai蓿n′一h≈jn′一ul
㈡ Python使用判断，检查是都存在1.TXT文件，如果不存在，返回文字不存在！怎么写这段代码
检查文件是否存在的方法，在Python3文件操作中经常被用到，因为，只有文件存在，我们才可以对文件进行下一步处理，那么，常用的检查文件存在的方法有哪些呢？以下是Python3检查文件是否存在的几种方法。
一、 使用os库
os库方法可检查文件是否存在，存在返回Ture，不存在返回False，且不需要打开文件。
1. os.path.isfile文件检查
import os.path
filename='/oldboye.com/file.txt'
os.path.isfile(filename)
2. os.path.exists文件夹检查
import os
a_path='/oldboye.com/'
if os.path.exists(a_path):
#do something
3. os.access文件权限检查
import os
filename='/oldboye.com/file.txt'
if os.path.isfile(filename) and os.access(filename, os.R_OK):
#do something
二、使用pathlib库
使用pathlib库也是一种检查文件是否存在的方法，且从Python3.4开始，Python已经把pathlib加入了标准库，无需安装，即可直接使用！
1. 检查文件是否存在
from pathlib import Path
my_file = Path("/oldboye.com/file.txt")
if my_file.is_file():
# file exists
2. 检查文件夹是否存在
from pathlib import Path
my_file = Path("/oldboye.com/file.txt")
if my_file.is_dir():
# directory exists
3. 文件或文件夹是否存在
from pathlib import Path
my_file = Path("/oldboye.com/file.txt")
if my_file.exists():
# path exists
以上列举Python3中检查文件和文件夹的两种常用的方法，适用于Python3相关版本，其他版本略有不同，可以根据实际情况进行设置！
㈢ python处理日志的包有哪些
#coding:utf-8
#file: FileSplit.py
import os,os.path,time
def FileSplit(sourceFile, targetFolder):
sFile = open(sourceFile, 'r')
number = 100000 #每个小文件中保存100000条数据
dataLine = sFile.readline()
tempData = [] #缓存列表
fileNum = 1
if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在，则创建
os.mkdir(targetFolder)
while dataLine: #有数据
for row in range(number):
tempData.append(dataLine) #将一行数据添加到列表中
dataLine = sFile.readline()
if not dataLine :
break
tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + str(fileNum) + ".txt")
tFile = open(tFilename, 'a+') #创建小文件
tFile.writelines(tempData) #将列表保存到文件中
tFile.close()
tempData = [] #清空缓存列表
print(tFilename + " 创建于: " + str(time.ctime()))
fileNum += 1 #文件编号
sFile.close()
if __name__ == "__main__" :
FileSplit("access.log","access")
#coding:utf-8
#file: Map.py
import os,os.path,re
def Map(sourceFile, targetFolder):
sFile = open(sourceFile, 'r')
dataLine = sFile.readline()
tempData = {} #缓存列表
if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在，则创建
os.mkdir(targetFolder)
while dataLine: #有数据
p_re = re.compile(r'(GET|POST)\s(.*?)\sHTTP/1.[01]',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据
match = p_re.findall(dataLine)
if match:
visitUrl = match[0][1]
if visitUrl in tempData:
tempData[visitUrl] += 1
else:
tempData[visitUrl] = 1
dataLine = sFile.readline() #读入下一行数据
sFile.close()
tList = []
for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):
tList.append(key + " " + str(value) + '\n')
tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + "_map.txt")
tFile = open(tFilename, 'a+') #创建小文件
tFile.writelines(tList) #将列表保存到文件中
tFile.close()
if __name__ == "__main__" :
Map("access\\access.log1.txt","access")
Map("access\\access.log2.txt","access")
Map("access\\access.log3.txt","access")
#coding:utf-8
#file: Rece.py
import os,os.path,re
def Rece(sourceFolder, targetFile):
tempData = {} #缓存列表
p_re = re.compile(r'(.*?)(\d{1,}$)',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据
for root,dirs,files in os.walk(sourceFolder):
for fil in files:
if fil.endswith('_map.txt'): #是rece文件
sFile = open(os.path.abspath(os.path.join(root,fil)), 'r')
dataLine = sFile.readline()
while dataLine: #有数据
subdata = p_re.findall(dataLine) #用空格分割数据
#print(subdata[0][0]," ",subdata[0][1])
if subdata[0][0] in tempData:
tempData[subdata[0][0]] += int(subdata[0][1])
else:
tempData[subdata[0][0]] = int(subdata[0][1])
dataLine = sFile.readline() #读入下一行数据
sFile.close()
tList = []
for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):
tList.append(key + " " + str(value) + '\n')
tFilename = os.path.join(sourceFolder,targetFile + "_rece.txt")
tFile = open(tFilename, 'a+') #创建小文件
tFile.writelines(tList) #将列表保存到文件中
tFile.close()
if __name__ == "__main__" :
Rece("access","access")
㈣ 如何使用python访问ECMWF公共数据集
1.安装ECMWF KEY
如果您没有帐户，请通过https //apps.ecmwf.int/registration/ 进行自我注册，然后转到以下步骤。
登录https //apps.ecmwf.int/auth/login/
通过https //api.ecmwf.int/v1/key/ 获取密钥
请注意，该密钥在1年内到期。您将在到期日期前1个月收到注册电子邮件地址的电子邮件，并附上续订说明。要查看当前密钥登录的到期日期，请访问www.ecmwf.int
复制此页面中的信息，并将其粘贴到文件$ HOME / .ecmwfapirc（Unix / Linux）或％USERPROFILE％ .ecmwfapirc（Windows;
如何创建前导点文件？
重命名
创建file.txt
重命名.file.，最后一个点将被删除，你就得到.file
这里我们需要 创建 .ecmwfapirc 文件 ，并将下面内容拷贝进去
上面的文件放在 %USERPROFILE%下，这里这个路径可以在用户变量中找到，本人电脑用户名为Cronous 路径为C:UsersCronous
所以将.ecmwfapirc 放在上面路径下面
不同的ECMWF公共数据集包括不同的“参数”，“时间”和“步骤”
在每个ECMWF公共数据集中，并非所有“参数”都可以从所有“步骤”
在每个ECMWF公共数据集中，并非所有“时间”都提供所有“步骤”
根据许多因素和限制，请求可能需要一些时间才能完成。
访问您的工作列表以查看请求的状态
您可能需要访问我们的疑难解答页面了解更多信息。
是的，你只需要添加你的请求“格式”：“netcdf”
是
如果您已经在请求中设置了“grid”关键字，可以添加“area”：“coordinates”关键字。您可以设置预定义的区域，例如欧洲，或者使用北/西/南/东的坐标设置区域。
您还可以访问MARS区域关键字以获取更多信息：后处理关键字。
见下面的例子。
"area":"europe",- #area: N/W/S/E#europe"area":"75/-20/10/60",#africa"area":"40/-20/-40/60",
由Cristian Simarro创建，最后修改于五月11，2015
TIGGE压力水平控制预测
TIGGE表面扰动预测
$ HOME / .ecmwfapirc（Unix / Linux）或％USERPROFILE％。ecmwfapirc（Windows）的内容
{"url" : "https://api.ecmwf.int/v1",
"key" : "XXXXXXXXXXXXXXXXXX",
"email" : "[email protected]"
}
2.安装客户端库
该版本的库提供对Python 2.7.x和Python 3的支持。
您可以ecmwfapi通过在Unix / Linux上运行来安装python库：
sudopipinstallhttps://software.ecmwf.int/wiki/download/attachments/56664858/ecmwf-api-client-python.tgz或在Windows上：
pip installhttps://software.ecmwf.int/wiki/download/attachments/56664858/ecmwf-api-client-python.tgz如果您无法运行sudo或pip命令，只需下载ecmwf-api-client-python.tgz。提取其内容并将模块复制ecmwfapi到环境变量指向的目录中PYTHONPATH。
3.检查数据可用性
要查看ECMWF Public Datasets的可用性，请访问Web界面：
http://apps.ecmwf.int/datasets/
使用此界面，您可以发现我们存档中提供的所有ECMWF公用数据集。我们强烈建议您浏览我们的公共数据集以熟悉其可用性。您可以选择一个公共数据集，并开始浏览其内容。
请考虑有关内容的一些注意事项：
上面的Web界面将帮助您检查和了解可用性。对于任何类型的选择，系统将以动态方式更新属性以反映当前的可用性。（即如果您更改步骤，一些参数将被添加或删除）。
小费
选择完成后，我们鼓励用户使用页面底部的“查看MARS请求”功能。使用这个MARS请求，你可以建立自己的Python脚本。
这里说一下查看MARS请求可以自动生成python脚本样例文件，我们可以对照着学习一下，如下面的我选择的数据源：
我的请求已经排队（或活动）了很长时间。我要杀了吗？
进一步
我可以要求“netcdf”格式的数据吗？
我可以要求有限区域吗？
转至元数据结尾
转至元数据起始
请参阅简要请求语法来了解每个关键字。
TIGGE压力水平控制预测
10m风组件，10m v风组件，来自NCEP。所有压力水平。
ECMWF公共数据集Web界面
#!/usr/bin/env =ECMWFDataServer()server.retrieve({'origin':"kwbc",'levelist':"200/250/300/500/700/850/925/1000",'levtype':"pl",'expver':"prod",'dataset':"tigge",'step':"0/6/12/18/24/30",'grid':"0.5/0.5",'param':"131/132",'time':"00/06/12/18",'date':"2014-10-01",'type':"cf",'class':"ti",'target':"tigge_2014-10-01_00061218.grib"})TIGGE表面扰动预测
2m温度。01 NOV 2014，来自ECMWF
ECMWF公共数据集Web界面
#!/usr/bin/env =ECMWFDataServer()server.retrieve({'origin':"ecmf",'levtype':"sfc",'number':"1/2/3/4/5/6/7/8/9/10/11/12/13/14/15/16/17/18/19/20/21/22/23/24/25/26/27/28/29/30/31/32/33/34/35/36/37/38/39/40/41/42/43/44/45/46/47/48/49/50",'expver':"prod",'dataset':"tigge",'step':"0/6/12/18",'grid':"0.5/0.5",'param':"167",'time':"00/12",'date':"2014-11-01",'type':"pf",'class':"ti",'target':"tigge_2014-11-01_0012.grib"})来自日本东京日本的rjtd
#!/usr/bin/env =ECMWFDataServer()server.retrieve({'origin':"rjtd",'levtype':"sfc",'number':"1/2/3/4/5/6/7/8/9/10/11/12/13/14/15/16/17/18/19/20/21/22/23/24/25/26",'expver':"prod",'dataset':"tigge",'step':"0/6/12/18",'grid':"0.5/0.5",'param':"167",'time':"00/12",'date':"2014-11-01",'type':"pf",'class':"ti",'target':"tigge_2014-11-01_0012.grib"})来自rksl，韩国：
#!/usr/bin/env =ECMWFDataServer()server.retrieve({'origin':"rksl",'levtype':"sfc",'number':"1/2/3/4/5/6/7/8/9/10/11/12/13/14/15/16/17/18/19/20/21/22/23",'expver':"prod",'dataset':"tigge",'step':"0/6/12/18",'grid':"0.5/0.5",'param':"167",'time':"00/12",'date':"2014-11-01",'type':"pf",'class':"ti",'target':"tigge_2014-11-01_0012.grib"})㈤ python读取数据access出错
DSN
=
'PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA
SOURCE=D:\Data.mdb;'
把D:\Data.mdb改成d:\\Data.mdb就行了。
python里面\是个特殊的释放符号。
推荐在字符串前面加上r标志。标识字符串是原生态，里面的释放符号都是原始符号
;)
推荐这样写:
DSN
=
r'PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA
SOURCE=D:\Data.mdb;'
㈥ python利用insert语句向access中插入记录，插入的文本在access中显示的是gbk编码，不是中文。
先检查一下数据库的SCHEMA
㈦ Access,python,c语言程序设计大一选择哪一个
access是小型数据库软件，python是编程语言，两个就不是一类东西。
不过，要是两者选择的话，肯定是选择python语言。python现在在编程语言中可是炙手可热的存在。但是access这个数据库知名度可就小了很多，mysql、oracle、redis等等数据库都比它有名。（推荐学习：Python视频教程）
首先，对于初学者来说，比起其他编程语言，Python 更容易上手。
Python 的设计哲学是优雅、明确、简单。在官方的 The Zen of Python（《Python 之禅》）中，有这样一句话，
1
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Python 追求的是找到最好的解决方案。相比之下，其他语言追求的是多种解决方案。
如果你试着读一段写的不错的 Python 代码，会发现像是在读英语一样。这也是 Python 的最大优点，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
其次，Python 功能强大，很多你本来应该操心的事情，Python 都替你考虑到了。当你用 Python 语言编写程序的时候，你不需要考虑如何管理你的程序使用的内存之类的底层细节。并且，Python 有很丰富的库，其中有官方的，也有第三方开发的，你想做的功能模块很有可能已经有人写好了，你只需要调用，不需要重新发明轮子。这就像是拥有了智能手机，可以任意安装需要的 app。
第三，Python 能做的事情有许多。
职场中，使用 Python 工作的主要是这样几类人：
网站后端程序员：使用 Python 搭建网站、后台服务会比较容易维护，当需要增加新功能，用 Python 可以比较容易的实现。不少知名网站都使用了 Python 开发，比如：
自动化运维：越来越多的运维开始倾向于自动化，批量处理大量的运维任务。 Python 在系统管理上的优势在于强大的开发能力和完整的工具链。
数据分析师：Python 能快速开发的特性可以让你迅速验证你的想法，而不是把时间浪费在程序本身上，并且有丰富的第三方库的支持，也能帮你节省时间。
游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中，这样做的好处是既可以利用游戏引擎的高性能，又可以受益于脚本化开发的优点。只需要修改脚本内容就可以调整游戏内容，不需要重新编译游戏，特别方便。
自动化测试：对于测试来说，要掌握 Script 的特性，会在设计脚本中，有更好的效果。Python 是目前比较流行的 Script。
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！
㈧ 求助各位高手：如何在Python IDE中实现from odbAccess import *
你可以理解为：
对于：
from lxml import etree
是
from Mole import Function或Class等
这个只是从模块中导入一个或几个函数或类的做法.
另外一个常见的是
import Mole
你这里就是：
import lxml
是把整个模块中得东西,包括上面那单个etree都导入->所以你后面的程序就都可以使用了.
㈨ access和python哪个简单些，哪个更适合零基础的初学者
从这两个课程之间选择一个，那么最好选择先学习Python ，原因有以下几点
第一、 Access是比较初级的数据库管理系统。
Access属于典型的桌面式数据库管理系统,微软把Access归类到普通办公软件领域,从这个角度来说, Access并不适用于大型数据的管理任务。
在大数据的时代背景下, Access等桌面式数据库的应用空间会明显下降。目前在经济领域中使用比较多的数据库包括Mysql、Sql Server、Oracle等企业级数据库解决方案。
第二: Python功能强大。
Python语言目前在大数据、人工智能领域有广泛的应用,在大数据分析领域广泛采用Python实现算法。Python语言自身带有丰富的库，在数据分析领域广泛采用的库包括Numpy、Scipy、 Matplotib、 pandas等。
第三: Python语言简单易学。
Python语言自身语法简单，对于没有任何计算机基础的人来说也能够顺利入门，所以对于经济类专业的学生来说，学习Python编程并不会有较大的难度。另外， Python语言的开发环境也比较容易搭建，,对于动手能力比较差的学生来说也不会有太大的学习难度。
Python语言在近几年随着大数据和人工智能的发展而得到了广泛的关注和使用，相信随着大数据的落地应用， Python语言的应用会越来越普遍。
(9)python操作access扩展阅读：
经济学是大数据的重要辅助学科，在当今的大数据时代背景下，经济类专业与大数据技术的结合越来越密切，对于经济学专业的学生来说，掌握一定的大数据知识是非常有必要的，尤其是大数据分析技术，而Access和Python则是大数据技术的组成部分。
Access是数据库管理系统， Python是编程语言，这两个技术本身的区别还是比较明显的，对于经济类专业的学生来说,数据库和编程语言都应该学习一下。
㈩ Python和Access的区别是什么
Python和Access的区别是：作用不同。
Python是一种编程语言，Access是一种数据库，这二者之间没有可比的维度。
Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本（shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了MicrosoftJet Database Engine和图形用户界面两项特点，是Microsoft Office的系统程序之一。
特点：
Python语言自身语法简单，对于没有任何计算机基础的人来说也能够顺利入门，所以对于经济类专业的学生来说，学习Python编程并不会有较大的难度。另外，Python语言的开发环境也比较容易搭建，对于动手能力比较差的学生来说也不会有太大的学习难度。
Python语言在近几年随着大数据和人工智能的发展而得到了广泛的关注和使用，相信随着大数据的落地应用，Python语言的应用会越来越普遍。