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Python - Formatumwandlung str -> float

Python3
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  • Seit einigen wenigen Tagen, beschäftige ich mich damit wie man ein paar Daten von einer Webseite ausliest und diese dann entsprechend weiterverarbeitet.

    Dabei musste ich so ziemlich das erste Mal in Python rechnen und was kam - Fehler! Die Formate passte nicht. Somit musste ich mich damit beschäftigen, wie man so was umwandelt.

    Nehmen wir an, ich erhalte solche Daten

    Formatierte Stringwerte aus dem Scraping ['20.605,00', '3.685,50', '3.013,80']
    

    Nehmen wir weiterhin an, es sind € Werte und ich möchte diese addieren. Die Liste von oben hat den Namen result.

    # String Werte umwandeln in float, damit ich damit rechnen kann
    f2 = []
    for count, value in enumerate(result):
        print("Value as String", value)
        # Tausenderpunkt entfernen!
        p = value.replace('.', '')
        # Umwandeln in float, dazu das Komma in einen Punkt umwandeln
        f = float(p.replace(',', '.'))
        # Floatwerte abspeichern
        f2.append(f) # f2.append(f)
    
    # Kontrollausgabe
    print(f2[0])
    print(f2[1])
    print(f2[2])
    
    addition = f2[0] + f2[1] + f2[2]
    print("Ergebnis Addition", addition)
    

    Ordentlich formatiert wird das mit

    import locale
    print(locale.format_string("%.2f", addition, grouping = True))
    

    Jetzt hatte ich mir noch die Frage gestellt, wie bekommt man da ein paar Zeilen weg. Ich hatte das schon mal irgendwo gemacht, wusste aber nicht mehr wo. Also Dokumentation im Netz gelesen und folgendes gefunden.

    # String Werte umwandeln in float, damit ich damit rechnen kann
    f2 = []
    for count, value in enumerate(result):
        print("Value as String", value)
        # Umwandeln in float, Tausenderpunkt entfernen und Komma in einen  Punkt umwandeln
        f = float((value.replace('.', '')).replace(',', '.'))
        # Floatwerte abspeichern
        f2.append(f) # f2.append(f)
    

    Auf den Wert (value) wird hier als erstes folgendes angewendet

    value.replace('.', '')
    

    Wir entfernen den Tausenderpunkt.

    Danach

    replace(',', '.')
    

    Das Komma für die Nachkommastellen ersetzen wir durch einen Punkt.

    Das Klammern wir mal alles entsprechend ein, verbinden das mit einem Punkt und auf den kompletten Ausdruck wenden wir ein Float an. Ferrtig 🙂

    Ok, es hat deutlich länger gedauert, bis ich das alles verstanden habe. Mehr Zeit als diesen Beitrag zu tippen, aber wie immer das Ergebnis zählt.

    Sollte hier Blödsinn stehen, oder noch besser, sollte jemand bessere Lösungen haben, bitte hier drunter. Ich freue mich über jede konstruktive Antwort.

    Ich weiß das einige Variablen Namen nicht PEP konform sind

  • Python - Interessante Packages

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  • Portfolio - mein kleines Flask Projekt

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    FrankMF
    Hab ChatGPT nochmal nach der Installation auf einem Production Server befragt. ChatGPT Certainly! Here's a short example of the steps you can follow to deploy a Flask application on a production server using Nginx and Gunicorn: Prepare your server: Set up a server (e.g., using a cloud provider like AWS, DigitalOcean, or a dedicated server) and ensure it has a clean, up-to-date installation of a Linux distribution (e.g., Ubuntu or CentOS). Install required software: Install necessary software packages on your server. You'll need Python, pip (Python package manager), Nginx, and Gunicorn. You can use your distribution's package manager (e.g., apt for Ubuntu or yum for CentOS) to install these dependencies. Deploy your Flask application: Copy your Flask application code and any required dependencies to your server. Set up a virtual environment (optional but recommended): Create a virtual environment for your Flask application to isolate its dependencies. You can use venv or virtualenv for this purpose. Install Flask and any required Python packages within your virtual environment: pip install flask Test your Flask application: Ensure your Flask application runs correctly within your server's virtual environment. Configure Gunicorn: Create a Gunicorn configuration file (e.g., gunicorn_config.py) to specify the settings for running your Flask application. Here's a simple example: workers = 4 # Number of Gunicorn worker processes bind = '0.0.0.0:8000' # The address and port Gunicorn should listen on Start Gunicorn: Start Gunicorn with your Flask application: gunicorn -c gunicorn_config.py your_app:app Configure Nginx: Create an Nginx server block (often located in /etc/nginx/sites-available) to define how Nginx should handle incoming requests. Here's a simplified example: server { listen 80; server_name your_domain.com www.your_domain.com; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8000; # Pass requests to Gunicorn proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; } } Enable the Nginx server block and restart Nginx: sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/your_config /etc/nginx/sites-enabled/ sudo nginx -t # Test Nginx configuration sudo systemctl restart nginx Configure your DNS: Point your domain name to your server's IP address. Secure your server (optional but recommended): Set up SSL/TLS certificates for your domain to enable HTTPS. You can use Let's Encrypt for free SSL certificates. Monitor your application: Set up monitoring tools and logs to keep track of your application's performance and troubleshoot any issues. These are the basic steps to deploy a Flask application on a production server with Nginx and Gunicorn. Please note that this is a simplified example, and there are many additional considerations, such as database configuration, security, and optimization, depending on your specific application and requirements. It's also important to keep your server and software up to date and follow security best practices to ensure the stability and security of your production environment. Das werde ich doch mal ausprobieren
  • NiceGUI

    Linux nicegui linux python
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    FrankMF
    Ich habe mir das jetzt einige Tage gegeben und habe mich dagegen entschieden. Werde weiterhin PyWebIO benutzen. Hauptgrund ist die wesentlich bessere Dokumentation -> https://pywebio.readthedocs.io/en/latest/index.html Da kann ich mir auch mit meinem Python Kenntnisstand die Informationen holen, die ich brauche um es einzusetzen.
  • Python & Redis-Datenbank

    Verschoben Linux python redis
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    FrankMF
    Heute dann die nächste Herausforderung. Mein JSON soll so aussehen, damit ich das entsprechend erweitern kann. Stocks {0: {'stockname': 'Deutsche Telekom Aktie', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 100}, 1: {'stockname': 'Henkel', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 50}} Die Daten sollen wie oben schon ausprobiert, in einer Redis Datenbank liegen. So weit auch kein großes Problem. ABER, der Zugriff auf diese Daten war dann meine nächste Hürde Ok, ich habe also mehrere Einträge im JSON File bzw. in der Datenbank. Wie komme ich da nun wieder dran. Ein paar später dann die Lösung. Wie komme ich an den einzelnen Eintrag, also über den Index?? r1.json().get('stocks', 1) Gibt als Ergebnis {'stockname': 'Henkel', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 50} Ok, das passt schon mal. Somit kann man dann gewohnt auf die einzelnen Elemente zugreifen. print("TESTING", testing['stockname']) Ausgabe TESTING Henkel Ok, Teil 1 erledigt. Jetzt habe ich ja irgendwann mehrere Elemente in der Liste und brauch dann den letzten Index , um damit was machen zu können. Also, z.B. durch die Daten zu loopen. objkeys = r1.json().objkeys('stocks') print("Objkeys", objkeys) Ausgabe Objkeys ['0', '1'] Ok, kommt eine Liste des Index zurück. Damit kann man arbeiten Ich hatte dann zum Testen mittels einer while Schleife die Daten geladen, aber jetzt beim Tippen klingelt es und wir machen das schön mit enumerate @staticmethod def load(): data = {} for count, value in enumerate(objkeys): testing = r1.json().get('stocks', count) data[count] = { "stockname": testing['stockname'], "wkn1": testing['wkn1'], "wkn2": testing['wkn2'], "quantity": testing['quantity']} return data Somit habe ich die Daten aus der Redis Datenbank in einem Objekt und kann damit arbeiten.
  • List comprehensions

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  • PyWebIO - put_buttons

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    FrankMF
    Und noch eine kleine Übung, wie man den Buttton abhängig von einem Value enabled/disabled # we build header and tdata for table tab_mount = [] for count, value in enumerate(backups): if count == 0: tab_mount.append(['No.', 'Backup name of the restic data backup', 'Actions']) if backups[value].init == "0": tab_mount.append([count + 1, backups[count].name, put_buttons([ dict(label='Mount', value='Mount', color='primary', disabled=True), dict(label='UMount', value='UMount', color='primary', disabled=True), dict(label='Restore', value='Restore', color='primary', disabled=True), ] , onclick=partial(actions, count + 1)) ]) else: tab_mount.append([count + 1, backups[count].name, put_buttons([ dict(label='Mount', value='Mount', color='primary'), dict(label='UMount', value='UMount', color='primary'), dict(label='Restore', value='Restore', color='primary'), ], onclick=partial(actions, count + 1)) ])
  • ResticUI with PyWebIO - Repo

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  • PyWebIO

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