for 后面可以写 else，拿到最后一个值做处理

根据我多年的经验，找自己原因，千万别怀疑编译器

from copy import deepcopy
from tqdm import tqdm
from openpyxl.worksheet import Worksheet
cell_base = deepcopy(Worksheet.cell)
def cell(*args,**kwargs):
---- _total.update(1)
----return cell_base(*args,**kwargs)
Worksheet.cell = cell

df = pd.read_sql(xxxx)
excel_len = (len(df)+1) * (len(df.columns)+1)
_total = tqdm(range(excel_len),desc='table_name')
df.to_excel('a.xlsx')

wsgi 都用十几年了，都没啥。现实是项目经理让你用 web.py 你也得硬着头皮上

开发服务器长时间运行有大概率会假死的，

二维表

自带管理界面，自带权限，
你说的就是 django

并不是 python 适合爬虫，是快速开发的场景（ xxx ）适合 python

pycharm vim 蛮好用的，但是 怎么切换文件呢，每次还是要鼠标去切换文件

多人项目 用，自己项目真的懒得写，实话

pandas

def __eq__(self,obj):
>>>>if self.precision == obj.precision:
>>>>>>>>return True
>>>>else:
>>>>>>>>return False
DECIMAL.__eq__ = __eq__
a == b = True

waitress 用这个

一天没回我，我就换下家了，只要没收到 off，就默认被 pass 了

相对倒入的话 python -m xxx
应该可以解决大部分问题

直接写 python 绝对路径不行吗

oracle 里面的函数触发器怎么办

a.txt 格式
{xxxxxxxx}换行符
{xxxxxxxx}换行符
b.txt 格式
192.168.1.10 换行符
192.168.1.10 换行符

import pandas as pd
import re
df = pd.read_csv(r'a.txt',header=None)
df.rename(columns={0:'ip'},inplace=True)
regex = '(([01]{0,1}\d{0,1}\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}([01]{0,1}\d{0,1}\d|2[0-4]\d|25[0-5])'
df['ip_host'] = df.ip.str.replace(rf'^((?!{regex}).)*','').str.replace('(:\d+)|"','')
df2 = pd.read_csv(r"b.txt",sep='\n',header=None)
df2.columns = ['ip_host']
df3 = df2.merge(df,on='ip_host',how='inner')
df3.drop('ip_host',axis=1,inplace=True)
df3.to_csv(r"c.txt",index=None,header=None,quoting=None,quotechar="'")

输出 c.txt
{xxxxxxxx}换行符
{xxxxxxxx}换行符

a.txt 格式
{xxxxxxxx}\n
{xxxxxxxx}\n
b.txt 格式
192.168.1.10
192.168.1.10

import pandas as pd
import re
df = pd.read_csv(r'a.txt',header=None)
df.rename(columns={0:'ip'},inplace=True)
regex = '(([01]{0,1}\d{0,1}\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}([01]{0,1}\d{0,1}\d|2[0-4]\d|25[0-5])'
df['ip_host'] = df.ip.str.replace(rf'^((?!{regex}).)*','').str.replace('(:\d+)|"','')
df2 = pd.read_csv(r"b.txt",sep='\n',header=None)
df2.columns = ['ip_host']
df3 = df2.merge(df,on='ip_host',how='inner')
df3.drop('ip_host',axis=1,inplace=True)
df3.to_csv(r"c.txt",index=None,header=None,quoting=None,quotechar="'")