欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

分析Python中解析構(gòu)建數(shù)據(jù)知識

 更新時間:2018年01月20日 15:00:54   作者:sherlockChen  
本篇文章給大家講述一下Python中解析構(gòu)建數(shù)據(jù)知識的相關(guān)內(nèi)容,有需要的朋友跟著學(xué)習(xí)下。

Python 可以通過各種庫去解析我們常見的數(shù)據(jù)。其中 csv 文件以純文本形式存儲表格數(shù)據(jù),以某字符作為分隔值,通常為逗號;xml 可拓展標(biāo)記語言,很像超文本標(biāo)記語言 Html ,但主要對文檔和數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,被用來傳輸數(shù)據(jù);json 作為一種輕量級數(shù)據(jù)交換格式,比 xml 更小巧但描述能力卻不差,其本質(zhì)是特定格式的字符串;Microsoft Excel 是電子表格,可進(jìn)行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計分析和輔助決策操作,其數(shù)據(jù)格式為 xls、xlsx。接下來主要介紹通過 Python 簡單解析構(gòu)建上述數(shù)據(jù),完成數(shù)據(jù)的“珍珠翡翠白玉湯”。

Python 解析構(gòu)建 csv

通過標(biāo)準(zhǔn)庫中的 csv 模塊,使用函數(shù) reader()、writer() 完成 csv 數(shù)據(jù)基本讀寫。

import csv
with open('readtest.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
print(row)
with open('writetest.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerrow("onetest")
writer.writerows("someiterable")

其中 reader() 返回迭代器, writer() 通過 writerrow() 或 writerrows() 寫入一行或多行數(shù)據(jù)。兩者還可通過參數(shù) dialect 指定編碼方式,默認(rèn)以 excel 方式,即以逗號分隔,通過參數(shù) delimiter 指定分隔字段的單字符,默認(rèn)為逗號。

在 Python3 中,打開文件對象 csvfile ,需要通過 newline='' 指定換行處理,這樣讀取文件時,新行才能被正確地解釋;而在 Python2 中,文件對象 csvfile 必須以二進(jìn)制的方式 'b' 讀寫,否則會將某些字節(jié)(0x1A)讀寫為文檔結(jié)束符(EOF),導(dǎo)致文檔讀取不全。

除此之外,還可使用 csv 模塊中的類 DictReader()、DictWriter() 進(jìn)行字典方式讀寫。

import csv
with open('readtest.csv', newline='') as csvfile:
  reader = csv.DictReader(csvfile)
  for row in reader:
    print(row['first_test'], row['last_test'])
with open('writetest.csv', 'w', newline='') as csvfile:
  fieldnames = ['first_test', 'last_test']
  writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
  writer.writeheader()
  writer.writerow({'first_test': 'hello', 'last_test': 'wrold'})
  writer.writerow({'first_test': 'Hello', 'last_test': 'World'})
  #writer.writerows([{'first_test': 'hello', 'last_test': 'wrold'}, {'first_test': 'Hello', 'last_test': 'World'}])

其中 DictReader() 返回有序字典,使得數(shù)據(jù)可通過字典的形式訪問,鍵名由參數(shù) fieldnames 指定,默認(rèn)為讀取的第一行。

DictWriter() 必須指定參數(shù) fieldnames 說明鍵名,通過 writeheader() 將鍵名寫入,通過 writerrow() 或 writerrows() 寫入一行或多行字典數(shù)據(jù)。

Python 解析構(gòu)建 xml

通過標(biāo)準(zhǔn)庫中的 xml.etree.ElementTree 模塊,使用 Element、ElementTree 完成 xml 數(shù)據(jù)的讀寫。

from xml.etree.ElementTree import Element, ElementTree
root = Element('language')
root.set('name', 'python')
direction1 = Element('direction')
direction2 = Element('direction')
direction3 = Element('direction')
direction4 = Element('direction')
direction1.text = 'Web'
direction2.text = 'Spider'
direction3.text = 'BigData'
direction4.text = 'AI'
root.append(direction1)
root.append(direction2)
root.append(direction3)
root.append(direction4)
#import itertools
#root.extend(chain(direction1, direction2, direction3, direction4))
tree = ElementTree(root)
tree.write('xmltest.xml')

寫 xml 文件時,通過 Element() 構(gòu)建節(jié)點,set() 設(shè)置屬性和相應(yīng)值,append() 添加子節(jié)點,extend() 結(jié)合循環(huán)器中的 chain() 合成列表添加一組節(jié)點,text 屬性設(shè)置文本值,ElementTree() 傳入根節(jié)點構(gòu)建樹,write() 寫入 xml 文件。

import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse('xmltest.xml')
#from xml.etree.ElementTree import ElementTree
#tree = ElementTree().parse('xmltest.xml')
root = tree.getroot()
tag = root.tag
attrib = root.attrib
text = root.text
direction1 = root.find('direction')
direction2 = root[1]
directions = root.findall('.//direction')
for direction in root.findall('direction'):
  print(direction.text)
for direction in root.iter('direction'):
  print(direction.text)
root.remove(direction2)

讀 xml 文件時,通過 ElementTree() 構(gòu)建空樹,parse() 讀入 xml 文件,解析映射到空樹;getroot() 獲取根節(jié)點,通過下標(biāo)可訪問相應(yīng)的節(jié)點;tag 獲取節(jié)點名,attrib 獲取節(jié)點屬性字典,text 獲取節(jié)點文本;find() 返回匹配到節(jié)點名的第一個節(jié)點,findall() 返回匹配到節(jié)點名的所有節(jié)點,find()、findall() 兩者都僅限當(dāng)前節(jié)點的一級子節(jié)點,都支持 xpath 路徑提取節(jié)點;iter() 創(chuàng)建樹迭代器,遍歷當(dāng)前節(jié)點的所有子節(jié)點,返回匹配到節(jié)點名的所有節(jié)點;remove() 移除相應(yīng)的節(jié)點。

除此之外,還可通過 xml.sax、xml.dom.minidom 去解析構(gòu)建 xml 數(shù)據(jù)。其中 sax 是基于事件處理的;dom 是將 xml 數(shù)據(jù)在內(nèi)存中解析成一個樹,通過對樹的操作來操作 xml;而 ElementTree 是輕量級的 dom ,具有簡單而高效的API,可用性好,速度快,消耗內(nèi)存少,但生成的數(shù)據(jù)格式不美觀,需要手動格式化。

Python 解析構(gòu)建 json

通過標(biāo)準(zhǔn)庫中的 json 模塊,使用函數(shù) dumps()、loads() 完成 json 數(shù)據(jù)基本讀寫。

>>> import json
>>> json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}])
'["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]'
>>> json.loads('["foo", {"bar":["baz", null, 1.0, 2]}]')
['foo', {'bar': ['baz', None, 1.0, 2]}]

json.dumps() 是將 obj 序列化為 json 格式的 str,而 json.loads() 是反向操作。其中 dumps() 可通過參數(shù) ensure_ascii 指定是否使用 ascii 編碼,默認(rèn)為 True;通過參數(shù)  separators=(',', ':') 指定 json 數(shù)據(jù)格式中的兩種分隔符;通過參數(shù) sort_keys 指定是否使用排序,默認(rèn)為 False。

除此之外,還可使用 json 模塊中的函數(shù) dump()、load() 進(jìn)行 json 數(shù)據(jù)讀寫。

import json
with open('jsontest.json', 'w') as jsonfile:
json.dump(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}], jsonfile)
with open('jsontest.json') as jsonfile:
json.load(jsonfile)

功能與 dumps()、loads() 相同,但接口不同,需要與文件操作結(jié)合,多傳入一個文件對象。

Python 解析構(gòu)建 excel

通過 pip 安裝第三方庫 xlwt、xlrd 模塊,完成 excel 數(shù)據(jù)的讀寫。

import xlwt
wbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
wsheet = wbook.add_sheet('sheet1')
wsheet.write(0, 0, 'Hello World')
wbook.save('exceltest.xls')

寫 excel 數(shù)據(jù)時,通過 xlwt.Workbook() 指定編碼格式參數(shù) encoding 創(chuàng)建工作表,add_sheet() 添加表單,write() 在相應(yīng)的行列單元格中寫入數(shù)據(jù),save() 保存工作表。

import xlrd
rbook = xlrd.open_workbook('exceltest.xls')
rsheet = book.sheets()[0]
#rsheet = book.sheet_by_index(0)
#rsheet = book.sheet_by_name('sheet1')
nr = rsheet.nrows
nc = rsheet.ncols
rv = rsheet.row_values(0)
cv = rsheet.col_values(0)
cell = rsheet.cell_value(0, 0)

讀 excel 數(shù)據(jù)時,通過 xlrd.open_workbook() 打開相應(yīng)的工作表,可使用列表下標(biāo)、表索引 sheet_by_index()、表單名 sheet_by_name() 三種方式獲取表單名,nrows 獲取行數(shù),ncols 獲取列數(shù),row_values() 返回相應(yīng)行的值列表,col_values() 返回相應(yīng)列的值列表,cell_value() 返回相應(yīng)行列的單元格值。

相關(guān)文章

  • 基于K.image_data_format() == ''channels_first'' 的理解

    基于K.image_data_format() == ''channels_first'' 的理解

    這篇文章主要介紹了基于K.image_data_format() == 'channels_first' 的理解,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2020-06-06
  • python生成lmdb格式的文件實例

    python生成lmdb格式的文件實例

    今天小編就為大家分享一篇python生成lmdb格式的文件實例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2018-11-11
  • Pycharm 跳轉(zhuǎn)回之前所在頁面的操作

    Pycharm 跳轉(zhuǎn)回之前所在頁面的操作

    這篇文章主要介紹了Pycharm 跳轉(zhuǎn)回之前所在頁面的操作,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2021-02-02
  • Python時間的精準(zhǔn)正則匹配方法分析

    Python時間的精準(zhǔn)正則匹配方法分析

    這篇文章主要介紹了Python時間的精準(zhǔn)正則匹配方法,結(jié)合實例形式對比分析了Python針對時間格式相關(guān)正則匹配技巧,需要的朋友可以參考下
    2017-08-08
  • Pytorch?PyG實現(xiàn)EdgePool圖分類

    Pytorch?PyG實現(xiàn)EdgePool圖分類

    這篇文章主要為大家介紹了Pytorch?PyG實現(xiàn)EdgePool圖分類示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪
    2023-04-04
  • Python fileinput模塊如何逐行讀取多個文件

    Python fileinput模塊如何逐行讀取多個文件

    這篇文章主要介紹了Python fileinput模塊如何逐行讀取多個文件,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下
    2020-10-10
  • Python cookbook(字符串與文本)針對任意多的分隔符拆分字符串操作示例

    Python cookbook(字符串與文本)針對任意多的分隔符拆分字符串操作示例

    這篇文章主要介紹了Python cookbook(字符串與文本)針對任意多的分隔符拆分字符串操作,結(jié)合實例形式分析了Python使用split()及正則表達(dá)式進(jìn)行字符串拆分操作相關(guān)實現(xiàn)技巧,需要的朋友可以參考下
    2018-04-04
  • 用Python實現(xiàn)局域網(wǎng)控制電腦

    用Python實現(xiàn)局域網(wǎng)控制電腦

    大家好,本篇文章主要講的是用Python實現(xiàn)局域網(wǎng)控制電腦,感興趣的同學(xué)趕快來看一看吧,對你有幫助的話記得收藏一下
    2022-01-01
  • 對Python 2.7 pandas 中的read_excel詳解

    對Python 2.7 pandas 中的read_excel詳解

    今天小編就為大家分享一篇對Python 2.7 pandas 中的read_excel詳解,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2018-05-05
  • python正則表達(dá)式及使用正則表達(dá)式的例子

    python正則表達(dá)式及使用正則表達(dá)式的例子

    正則表達(dá)是用來匹配字符串,這篇文章給大家介紹了python正則表達(dá)式及正則表達(dá)式的例子,文章給大家提到了正則表達(dá)式語法規(guī)則,感興趣的朋友一起看看吧
    2018-01-01

最新評論