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RSS订阅原创 如何使用Python + 百度翻译API 自动大批量免费翻译Excel文件中的外语内容
本文详细介绍了使用Python openpyxl和requests库及百度翻译API自动将Excel文件里的德语关键词大批量自动翻译为中文并且跟德语单元格并排比较的方法，包括编程思路和可直接运行的完整代码。这个方法不破坏Excel原文件的内容和格式，速度快，而且免费。
2024-02-06 00:05:58
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原创 用于亚马逊德国站卖家税务发票自动选择下载的浏览器JavaScript代码
使用在浏览器控制台里运行JavaScript代码的方式来自动快速的筛选下载亚马逊德国站后台的卖家费用税务发票文件，代替人工一个个的查找。
2024-01-24 14:25:35
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原创 如何在云服务器上成功安装MongoDB数据库并用Python连接（问题及解决方法）
记录了如何在腾讯云服务器Windows Server2012上安装MongoDB数据库软件，并通过修改配置文件的绑定IP让Python程序可以通过服务器的外网IP地址进行访问。
2023-09-19 12:51:22
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原创 使用Python合并mp3音频文件的最简单方法
这是一个使用Python通过几行代码实现MP3音频文件合并和英语单词重复朗读多次的简单示例程序，几分钟就可以完成多个mp3的合并。主要是通过python的二进制文件读写方法实现。
2023-03-04 15:42:24
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原创 通过Python Pandas分析数据上涨下跌趋势的方法：求离散数据的差分、导数
本文通过Python Pandas计算离散数据的一阶差分和近似导数的方法，来判断时间序列数据的上涨或下跌趋势情况，可以用于股价走势、产品销量等数据的趋势分析和量化，简单方便，应用广泛。
2022-11-25 20:12:14
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原创 Python Pandas里给Excel单元格自动添加超链接
在Excel文档里经常需要添加HTTP超链接，以便点击单元格内容直接跳到网页或某个超链接内容，本文使用Python Pandas自动生成超链接列，点击单元格即可跳转到对应的网页。
2022-11-23 19:30:34
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原创 在Jupyter Notebook使用Python连接MongoDB数据库并写入、查询数据
在Jupyter Notebook里通过pymongo库连接和使用MongoDB数据库的基本方法，包括数据库连接，数据创建和插入、查询。使用MongoDB存储JSON这样的数据非常方便，不用提前像MYSQL关系数据库那样创建字段结构。...
2022-07-23 11:04:00
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原创 在使用Python requests库发送JSON数据时不能直接使用原始JSON字符，要使用Python字典
在调用requests.post函数的json参数时，requests会自动把参数内容转换为json格式，如果我们又转一次，相当于转换了2次，就会多一次引号，导致服务器收到的内容格式不是真正的JSON，所以无法返回正常结果。如果发送的原始内容确实是JSON格式的字符，则可以使用Python的json库方法json.loads()将字符转为Python字典，再传给requests.post的json参数。...
2022-07-20 12:32:50
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原创 亚马逊后台网页提示HTTP Status 400 – Bad Request无法登陆的解决办法
亚马逊后台网页提示HTTP Status 400 – Bad Request无法登陆的解决办法，清除浏览器缓存，包括cookie，然后重新登陆。
2022-07-05 11:27:16
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原创 手机号码变成空号导致亚马逊账号登陆两步验证失败的恢复网址及方法
亚马逊店铺对应的两步验证短信验证码手机变成了空号，无法接送短信验证码导致账号无法登陆，可以登陆下列网址进行恢复：https://www.amazon.com/a/recover/upload然后把账号对应的公司法人代表身份证正反面合并在一个PDF或JPG文件里上传，大概1天左右亚马逊完成验证后会发生邮件通知，点击approve批准，然后亚马逊会进入一个重新设置两步验证的界面，重新输入一个正常的手机号码，或者使用Google身份验证器或微软验证器（Microsoft Authenticator）APP扫描二
2022-06-29 11:15:44
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原创 使用SQL select count distinct查询语句统计数据库中某个字段的唯一值总数量
如果想统计数据库中某个或某几个的字段中不重复的唯一值内容的总数量，比如从数据库“客户信息”里统计“地址表”里的“城市”字段有多少个城市，可以使用如下语句：这里的COUNT表示统计查询结果的总行数，而DISTINCT表示统计唯一值，就是说去掉查询结果里的重复值，这个查询语句返回的是一个数字。这个语句后面还可以结合WHERE 进行条件过滤，比如说：...
2022-06-26 17:11:58
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原创 如何通过ASIN获取亚马逊产品图片的URL链接地址
通过亚马逊产品ASIN直接获得该产品的图片，虽然可以手工一个个的输入网址打开产品页面，但是在需要批量获取或程序自动化操作时，这个方法行不通，因此需要根据ASIN来获取图片URL。有以下2种方法：根据亚马逊网站的图片直接链接更换ASIN，比如这个URL:http://images.amazon.com/images/P/B07NVVQL66.01.SCLZZZZZZZ.jpg打开后直接显示了亚马逊产品图片，SCLZZZZZZZ这个表示图片大小，可以修改成其他大小（40x60像素：THUMBZZZ.....
2022-06-16 19:50:38
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原创 亚马逊商城最新品牌授权流程-2022年
当需要把一个亚马逊店铺已经备案的品牌授权到另外的亚马逊店铺时，需要执行品牌授权。流程如下：1，登陆备案过品牌的亚马逊品牌账号，记得在之前登陆的环境，不要搞错电脑，否则会导致关联死账号：https://brandregistry.amazon.com/home2，进入品牌管理主要，点击“想要管理获得您品牌授权的人员？新功能！”下面的 用户权限3，邀请要授权的店铺账号，并设置权限，一般是品牌代理或品牌管理员。4，亚马逊会给申请授权的店铺账号邮箱发送邮件，收到邮件后在邮件里"点击此处" 那里打开链接
2022-05-07 08:38:31
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原创 Python Flask使用PyInstaller打包成单独的exe可执行文件后图片无法正常显示的问题及解决方法
在使用Pyinstaller将Flask打包成单独的exe可执行文件包时，原来在Pycharm里运行正常的程序突然出了问题，就是原来正常显示的网页图片和文件全部出现URL链接错误，资源不存在或URL错误。经过几个小时的各种网上查找资料和调试，发现了问题的根源在于运行独立的exe文件包时，Flask的默认运行路径在C盘Windows 的temp文件下，所以默认的静态文件夹static和模板文件夹templates也就引用了C盘的路径，而这时候实际的静态文件跟随exe文件包在其他文件夹，即exe文件包跟静态文
2022-05-06 12:36:26
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原创 webp格式图片如何简单快速转换成JPG、PNG格式
在做设计的时候经常需要在网上找一下图片素材，发现现在高清的图片有越来越多的webp的，点击下载保存到本地时格式仍然为webp，但是Photoshop等设计软件是无法打开编辑webp格式的，在网上搜了一圈，有的说要下载图片格式转换器，但是又没有提供下载地址，有的文字干脆说的模棱两可。然后突然试了一下，直接在下载到本地的图片上点击右键，发现“打开方式”那里有“画图”，于是直接打开进入了Window自带的画图程序，再点击菜单“另存为”，选择PNG或JPG格式就可以了。非常简单方便，不需要安装任何软件。我
2022-04-29 16:07:05
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原创 用Python编写一个在后台隐藏运行自动截图的小程序（autopy和PyInstaller库）
由于工作需要对一台电脑的操作进行记录，但是又不能在前台看到该程序，在网上搜索了一些后台截图软件和所谓的隐藏监控软件，转了一圈下来，发现要么下载的程序运行失败，要么功能太复杂需要收费。就想到干脆自己用Python写一个自动截图的小程序，咨询了一些网友加上网上查资料，经过一阵鼓捣，弄成功了。主要过程就是设置一个定时器，每隔1秒调用Python的autopy库的截图功能，将整个屏幕截图保存为png文件，详细的autopy库介绍，请查看这篇文章：python库之autopyPython程序在Pycharm环
2022-04-28 19:34:54
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原创 Jupyter Notebook运行速度变得很慢
一直用Jupyter Notebook做数据分析，用的好好的，突然有一天发现打开的之前建立的Python文件运行速度非常慢，一个pandas输出要等半天，以为是自己升级了依赖库的原因，百思不得其解，正想把Anaconda卸载了重新安装一遍，抱着试试看的想法重新建了一个新文件，并且在里面执行同样的数据操作，发现速度又正常了。所以猜想是我之前那个文件运行的东西太多，所以导致加载速度太慢，不应该把所有的数据处理放在同一个文件里。...
2022-02-15 19:18:05
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原创 在Pandas里通过正则表达式删除表格列（字段）内容全部为数字的行
一个亚马逊商品数据表里面有1列（ASIN字段）的内容包括了字母及数字，以及全部为数字，如下图所示，我现在想把全部为数字的行删掉，则可以使用Python Pandas正则表达式的功能批量删除：代码如下：df=df.drop(df[df['ASIN'].str.contains(pat=r'^[0-9]*$', regex=True)].index)...
2022-02-15 12:08:40
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原创 Pandas 常用的数据表行列文本字符数据查找、替换、删除函数：df.isin, str.find,str.contains,str.replace,df.drop,df.replace
经常需要从一个Python pandas数据表中查找、替换、删除含有某个或某些多个符合条件的字符的数据，常用的函数df.isin, str.find,str.contains,str.replace,df.drop,df.replace，方法总结如下：1. 直接替换或删除含有某字符 的数据行：df.replace('$','￥',regex=False) #表格里所有的美元符合‘$’替换成人民币符号df.replace('$','',regex=False) #删除表格里所有的美元符合‘$’
2022-01-26 16:46:13
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原创 在Jupyter Notebook里使用Pandas读取中文文件名CSV文件时报错
在Jupyter Notebook里使用Pandas读取Excel 文件时报错
2022-01-24 16:22:01
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原创 Python Pandas 从一个数据表里删除包含另外一个表的内容（取表格差集）
现在有2个表格A和B，需要把表格A里面包含B表格的内容全部删除，也就是希望结果为A-B（取差集）。2个表格有1列相同，比如说都有一列叫**‘姓名**，我要删除表格A里面含有表格B相同姓名的信息。经过网上查询，发现Python强大的 Pandas库并没有直接的差集函数，只有表格合并功能。但是可以通过先合并再删除重复行的方法实现差集运算。就是通过pd.concat()函数先上下拼接表格A和B（做并集运算），然后再通过pd.drop_duplicates()函数删除重复的行，这样相当于变相实现了2个表格的差集减
2022-01-21 18:46:19
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原创 pandas df.apply 和df.applymap 使用lambda函数加if else语句的差别（注意事项）
现在有一个Python程序需要对数据表里数据进行处理，把大于0的值转换为1，小于或等于0的值为0。打算用pandas 的df.apply()方法加lambda函数对整个数据表进行批量转换，但是在使用的时候发现程序报错：df.apply(lambda x: 1 if x>0 else 0)错误信息：ValueError: (‘The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any()
2022-01-20 00:50:02
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原创 Python Pandas 数据表删除某一列或某几列
#删除1列df.drop(columns=['过滤词'],inplace=True) #删除列名为‘过滤词’，inplace=True表示删除原始数据#同时删除多列df.drop(columns=['过滤词','销量','价格'],inplace=True) #删除列名为'过滤词','销量','价格'等多列，inplace=True表示删除原始数据...
2022-01-15 19:42:12
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原创 从Python pandas.DataFrame数据表中提取或删除包含指定字符串的行
有时候需要删除数据表中某一列中包含指定字符串的行，可以使用pandas的字符串包含函数.str.contains：pd.Series.str.contains(pat, case=True, flags=0, na=None, regex=True)#pat是搜索字符，case表示是否区分大小写，flags表示是否传递给 re 模块的标志，regex=True则pat是一个正则表达式，regex=False表示pat是一个字符串官网详细解释链接：https://pandas.pydata.org/d
2022-01-14 17:32:14
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原创 亚马逊选品调研之全球品牌和专利注册查询方法
做亚马逊跨境电商选品调研的一个重要部分是查询产品相关的品牌和专利注册情况，即避开那些已经被人注册了发明专利和外观专利的产品，不使用被人注册了商标的产品词语。不然的话，产品上架后因为侵权轻则产品下架，重则被人起诉到法院索要高额赔偿金导致血本无归。可以通过以下几种方式查询全球商标和专利注册情况。
2022-01-14 10:38:24
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原创 Pandas常用显示设置：显示所有行、显示所有列、浮点数不显示小数点
在用Jupyter Notebook或Pycharm 编写Python数据处理程序时，Pandas显示老是有一些让人不习惯的问题，比如显示的数据行列不全，自动在整数数据后面加小数点等，使用pd.set_option设置可以解决：import pandas as pd #导入Pandas库pd.set_option('display.max_columns', None) #让pandas显示所有列pd.set_option('display.max_rows', None) #显示所有行pd.
2022-01-10 15:35:46
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原创 Python Pandas按照列数据的大小排序df.sort_values方法
Pandas官网的函数接口定义：pandas.DataFrame.sort_valuesDataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’, ignore_index=False, key=None)示例，数据表根据列名为’2021-12-04’的数值大小降序排列：#按2021-12-04字段从高到低df.sort_values(by=['20
2022-01-09 21:41:32
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原创 如何修改Python Pandas Dataframe 数据表的列名称（字段名）
如果需要修改Python里 Pandas Dataframe 数据表的列名称（字段名），可以使用如下方法命名新列名（字段名）：#核心方法pandas.DataFrame.rename#示例代码import pandas as pd#打开excel文件,并赋值给对象dfdf=pd.read_excel('E\\data\\excel数据表格.xlsx', sheet_name=0 ) #使用pandas的rename方法修改列名（字段名），新旧列名称按照字典形式成对df.rename(
2021-11-18 09:37:44
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原创 Python Pandas Dataframe 数据表按照每列日期字段名称先后进行排序
有一个数据表格，每一列的列名（字段）是不同的日期，也就是每一列的数据是每一周的，但是原始数据日期是乱的，没有按照日期的正常顺序排列。由于数据太多，有几十列，而且每一列有上百万行数据，要是手工重新排列太麻烦了。用Pandas dataframe 自动排序功能可以简单实现。关键代码：DataFrame.sort_index(axis=1, ascending=True, inplace=True)#axis=1按列名排序，如果是要按行排序就是axis=0. ascending=True是增序，从小到大，如
2021-11-18 09:17:53
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原创 使用SQL语句查询数据库时限定记录条数（取查询结果的特定行数）
在使用MYSQL数据库时，需要查询数据库中满足条件的指定行数，比如满足条件的查询结果有100条，我仅需要返回第20-30条，那么可以使用LIMIT参数进行限定，LIMIT后面有2个可选参数，第一个是OFFSET，表示偏移量，不指定的话默认是0，即从第一条开始显示，第二个是总行数，即要返回的总记录条数。现在我需要查询结果里的第20-30条，那么可以在SQL查询语句后面加LIMIT参数：SELECT * FROM dbtest.table WHERE 姓名 like '%杨%' LIMIT 19,10;如
2021-07-05 17:12:26
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原创 解决Windows远程桌面服务无法复制粘贴：重启rdpclip.exe
在连接到远程服务器后，即使选择了“本地资源”选项卡里的“剪贴板”功能，仍然无法复制粘贴，通过百度找到了解决办法，原因在于远程服务器上的rdpclip.exe 工作不正常，解决方法是在远程服务器上打开任务管理器，找到rdpclip.exe进程，关闭它。然后在启动开始菜单搜索框那里输入rdpclip.exe，回车，然它重新运行就可以了。...
2021-06-25 17:28:42
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原创 用Python Pandas按行求指定动态列名（仅知道列序号，不知道列名）的平均值
有一个按每周更新的销量数据库，数据字段按照每周的时间命名，数据字段是变化的，需要计算最近每10周的平均值，由于每周字段名是随着时间的增长动态变化的，因此不能用之间引用列名的方式计算平均销量。因此用Pandas readsql()的方法根据sql语句把数据读取到pandas里，然后用pandas的列号索引计算平均值。方法如下：conn = connect_mysql()df=pd.read_sql(sql=sql,con=conn,index_col='产品代码')#新增一列”平均周销量“，按行计算顺
2021-06-22 19:30:48
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原创 使用Python的Pandas pd.to_sql()方法和pysql库将数据写入MySQL数据时报错及解决方法
在使用Python的Pandas pd.to_sql()方法和pysql库将数据写入MySQL数据时，遇到了一个莫名其妙的问题，前几天还正常工作，今天想把程序整理长函数，重新上传数据到数据库，结果程序老是报错，错误信息如下：写入数据库错误，错误信息： Execution failed on sql 'SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?;': not all arguments converted during stri
2021-05-19 00:27:22
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原创 在Web网页里面实现像Excel/WPS条件格式那样根据数据大小自动改变背景颜色（网页数据热力图实现方法）
在网页里面实现像EXCEL或WPS的那样，根据表格中单元格数值的大小自动改变背景颜色，这样观看数据的时候可以非常清晰的进行对比。
2021-05-18 11:53:41
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原创 在Python里通过Pandas和pymysql库批量修改MySQL数据库的字段名称和字段类型
在Python做一个关键词排名处理程序的时候，使用Pandas将处理好的数据以pd.to_sql的方法写入MYSQL数据库，带有日期的字段名自动加了时分秒这样的"00:00:00"字符，比如原来列名称为2020-02-29，pandas处理并导入数据库后，字段名变为了2020-02-29 00:00:00，并且字段类型自动设置成了DOUBLE，由于有几十个字段，手动一个个修改太麻烦，而且容易出错。于是想到了用Pandas和pymysql库来处理。核心思路如下：用pymysql库来建立数据库连接引擎用
2021-05-18 00:28:05
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原创 Pyecharts可视化显示Pandas数据时为空值的解决方法：用lambda函数批量修改pandas数据类型
我有一个应用，需要使用pandas去mysql数据库里用pd. read_sql方法读取数据，进行一定处理后通过数据可视化组件Pyecharts在网页上进行可视化展示，图形为折线图，在显示时发现有些系列（series)的值不显示，查看pyecharts网页端的JavaScript脚本代码，发现Series的值都显示为null，后来查了资料，发现是pandas的数值类型有些跟pyecharts不兼容，pyecharts官网是这么说的：Note: 在使用 Pandas&Numpy 时，请确保将数值类
2021-05-13 18:49:37
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原创 Flask在提取表单提交数据时GET和POST方法的不同，方法不对会获得空值
如果网页端的表单提交方式设为method=“GET”， 则flask程序里面提取这个参数的方法需要用：#需要使用args.get方法research_keyword= request.args.get("research_keyword")如果网页段使用method="post"提交表单数据，则在Flask里提取数据时需要使用form.get方法：#对应method="post"提交research_keyword=request.form.get("research_keyword")对应
2021-05-09 06:15:05
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原创 在使用Python Pyecharts可视化库显示Pandas数据图时无法正常显示的错误及解决方法
项目需要通过Pandas 从MySQL数据库读入数据，然后在通过pyecharts显示折线图，但是把数据导入后网页上的折线图只有坐标轴，没有任何数据，也没有报错。后来看了网上资料，才知道在引用pandas数据时，需要加.tolist()方法。原来的错误代码是这样：line = Line()#is_label_show是设置上方数据是否显示line.add_xaxis(df.columns) #把所有pandas列名称作为X轴的标签line.set_global_opts(title
2021-05-05 21:54:31
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原创 Flask库文件导入错误的现象及解决方法
当我在IIS里开启flask时，编写了一个测试程序，文件命名为flask.py，然后在文件里用语句from flask import Flask, request用于导入库，结果Pycharm老是报错，说是没有这个库，仔细检查了几遍发现自己没有输错，然后百度了一下，说是为了避免导入库出错，python文件名不要设置成跟导入库同名。修改了一个名字后，就正常了。...
2021-04-23 22:29:33
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