{
"2448d1c98e7811280d8954a8285cd488.jpg": "Man",
"8f261cfb0226a3242f40bff1c08dc401.jpg": "Man",
"946e829a135f68d7a041e3a83b445f55.jpg": "Man",
"Curiosa-Kortaben-653378666.jpg": "Man",
"depositphotos_23493623-stock-photo-handsome-young-man.jpg": "Man",
"front-view-beautiful-female-face-perfect-skin-front-view-beautiful-female-face-perfect-skin-over-white-background-139716920.jpg": "Woman",
"jju-32.jpg": "Woman",
"m_sexy_gr.jpg": "Man"
ftp = FTP('updtftp.dsm.ru')
ftp.login()
Traceback (most recent call last):
File "C:\Python36\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3331, in run_code
exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
File "<ipython-input-40-4e8a0746b673>", line 2, in <module>
ftp.login()
File "C:\Python36\lib\ftplib.py", line 420, in login
resp = self.sendcmd('PASS ' + passwd)
File "C:\Python36\lib\ftplib.py", line 273, in sendcmd
return self.getresp()
File "C:\Python36\lib\ftplib.py", line 246, in getresp
raise error_perm(resp)
ftplib.error_perm: 530 Login incorrect.
df1[[df.columns[0],i]][1:].values.tolist()
'......'.split('item/')[1].split('.')[0]
Out[28]: '1005001777223090'
for i in range( 0,len(list_data),3):
context = {}
doc = DocxTemplate("шаблон.docx")
for j in range (0,3):
context['id' + list_data[i+j]['id']] = {list_data[i+j]['id']}
context['name' + list_data[i+j]['id']] = {list_data[i+j]['name']}
context['password' + list_data[i+j]['id']] = {list_data[i+j]['password']}
doc.render(context)
doc.save(f"{i}_output.docx")
[(100,0)]
если нужна одна строка, то row=cur.fetchone(), тогда будет (100,0)
row['balance'] это если бы row был бы одномерной структурой данных с полями с названиями. Например, как словарь. Такое возвращают nosql базы данных, к примеру.
Может быть, в примере, про который ты говоришь, было row_factory ?
)
https://docs.python.org/3/library/sqlite3.html#sql...
If returning a tuple doesn’t suffice and you want name-based access to columns, you should consider setting row_factory to the highly-optimized sqlite3.Row type. Row provides both index-based and case-insensitive name-based access to columns with almost no memory overhead. It will probably be better than your own custom dictionary-based approach or even a db_row based solution.
См. про структуры данных в питоне и как работает питон и sql, а с row_factory может быть можно и многострочные результаты обрабатывать, в общем поищи сам если интересно