python同时读取数据库文件和电脑文件夹文件

python同时读取数据库文件和电脑文件夹文件

可以使用python的os模块和sqlite3模块来实现，具体实现步骤如下：

1. 首先，使用python的os模块来获取电脑文件夹中的文件列表，如果文件夹中有子文件夹，可以使用os.walk()函数来获取文件夹中的文件列表；

2. 然后，使用sqlite3模块来连接数据库文件，并使用sql语句来查询数据库中的数据；

3. 最后，将查询出来的数据和文件夹中的文件列表进行合并，得到最终的数据。

在日常生活中，Python会涉及到各种类型的数据源和数据类型。以下是其中一些常见的：

文本文件：Python经常用于处理文本文件，例如.txt、.csv等等。我们可以使用Python的内置文件处理函数来读取和写入这些文件。

数据库：Python中有许多模块可以连接和 *** 作数据库，包括MySQL、Oracle、SQLite等等。我们可以使用Python *** 作数据库管理数据。

网络数据：在Web应用程序中，Python可以用来处理来自用户浏览器或其他Web服务的各种数据。并且，因为Python有许多HTTP客户端和服务器库，所以可以轻松地从网络中获取、解析和处理各种数据。

大数据：Python在处理大型数据集合时也非常流行，例如Pandas和NumPy模块可以提供各种数据处理、分析和可视化工具。

图像和视频：使用Python的Pillow和OpenCV模块可以轻松处理和 *** 作图像和视频数据。

数字和字符串：Python 支持各种数字和字符串数据类型，如整数、浮点数、布尔值、列表、元组等等。这些数据类型可用于存储、 *** 作、过滤和绘制图表等数据。

GPS数据：Python可以使用外部GPS设备或GPS传感器来捕捉位置数据，并帮助在数据可视化、地图可视化、路径规划和位置服务等方面使用。

总之，Python可以处理各种各样的数据类型和数据源，这些数据可以是文本、数字、图像、PDF等等。

1、数据收集：（1）Scrapy:协助使用者自动提取网页所需信息，并将其整理为表格或JSON格式的数据结构；（2）Selenium:使用者在感兴趣的网站上已经进行了交互行为之后，Seleniumn一般能派上用场；（3）BeautifulSoup：用来收集网站内容的Python库，更适合应用于规模相对较小的问题或一次性任务。

2、数据清理和转化：（4）Pandas:必须学习的，使用者可以运用Pandas *** 控处于Pandas数据框架内的数据，而且其内置巨量的函数，帮助使用者进行数据转换；（5）Numpy:必须学习的，Numpy将Python的对象列表拓展成了全面的多维度序列，而且其内置海量的数学函数；（6）Spacy:帮助使用者将自由文本转化为结构型数据，支持多种语言版本。

3、数据可视化：（7）Matplotlib:最全面的Python数据可视化库；（8）Plotly:只需要写最少的代码就能得出最多彩缤纷的图像。

4、数据模块化：（9）Scikit Learn:高级分析师，开启机器学习之旅，有六大主要模块:数据预处理，维度缩减，数据回归，数据分类，数据聚类分析，模型选择；（10）Tensorflow：由谷歌推出的来源机器学习库，是一个基于网页自动生成的仪表盘，它将数据学习流和结果进行了可视化处理，这一功能对于排错和展示都十分有用；（11）PyTorch:由Facebook发布的一个开源库，用作Python的公共机器学习框架。

5、音频和图像识别：（12）OpenCV：是最常用的图像和视频识别库，能让Python在图像和视频识别领域完全替代Matlab，不仅支持Python，还支持JAVA和Matlab；（13）Librosa：是一个非常强大的音频和声音处理Python库，可以从音频段中提取各个部分，例如节奏以及节拍。

6、网页：（14）Django：开发网页服务后端，设计理念是能用几行代码就建立一个网站的高级框架；（15）Flask：是一个用于Python的轻量级网页开发框架。

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