最近写了一个python脚本,用TagMe的api标注文本,并解析返回的json数据。在这个过程中遇到了很多问题,学到了一些新东西,总结一下。

1. csv文件处理

csv是一种格式化的文件,由行和列组成,分隔符可以根据需要发生变化。只有分隔符为逗号','时,才会在excel中显示为列。

python的csv模块提供了reader和writer函数来读写csv格式的数据。

csv.reader(csvfiledialect='excel'**fmtparams)

csv.writer(csvfiledialect='excel'**fmtparams)

csvfile要是可以支持迭代操作的对象,比如file object或者是list object。

**If csvfile is a file object, it must be opened with the ‘b’ flag on platforms where that makes a difference.

csv模块不支持Unicode字符的输入,所有的输入应该是UTF-8编码或者ASCII。

官方文档:https://docs.python.org/2/library/csv.html

2.字符编码

python 2的默认字符编码是ASCII,因此在处理的字符流不属于ASCII范围时,就会抛出异常UnicodeEncodeError:......:ordinal not in range(128)。

一种解决的方法是修改python 2的默认编码,可以直接在程序中声明:

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

但是这种方法会给程序留下一些bug,具体可参考:

http://blog.ernest.me/post/python-setdefaultencoding-unicode-bytes

3. json处理

python提供了json模块,可以用来解析json格式的字符串或者文件。

json.dump(objfpskipkeys=Falseensure_ascii=Truecheck_circular=True,allow_nan=Truecls=Noneindent=Noneseparators=Noneencoding="utf-8",default=Nonesort_keys=False**kw)

将一个object序列化为一个json格式的数据流,并输出到file object中。

json.dumps(objskipkeys=Falseensure_ascii=Truecheck_circular=Trueallow_nan=Truecls=Noneindent=None,separators=Noneencoding="utf-8"default=Nonesort_keys=False**kw)

将一个object序列化为一个json格式的字符串。

json.load(fp[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])

将一个json格式的file object加载为python object。

json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[,**kw]]]]]]]])

将一个json格式的字符串加载为python object。

官方文档:https://docs.python.org/2.7/library/json.html?highlight=json

4. traceback

python提供了处理异常栈的模块traceback,可以提供当前异常的具体信息,如异常位置、出现异常的语句、异常类型等。

traceback.print_exc(file=sys.stdout)  #在终端中输出异常信息

fp=open("error.txt",'w')

traceback.print_exc(file=fp) #将错误信息输出到文件中

traceback.format_exc() #将错误信息转化为字符串类型

关于python traceback模块 可以参考这篇博客:http://www.tuicool.com/articles/f2uumm

5. 格式化输出

http://www.pythondoc.com/pythontutorial3/inputoutput.html

6. 文件重命名

import os
os.rename(src,dst)

src——要修改的文件名,dst——修改后的文件名。

重命名时,如果新文件名已经存在,就会报‘WindowsError: [Error 183]’ 错误。

用python处理文本数据 学到的一些东西的更多相关文章

  1. python处理文本数据

    处理文本数据,主要是通过Seris的str访问.遇到NaN时不做任何处理,保留结果为NaN,遇到数字全部处理为NaN. str是Seris的方法,DataFrame不能直接使用,但是通过索引选择Dat ...

  2. Python的文本数据

    字符串的一些方法! 1.text.endswith(".jpg")        如果字符串是以给定子字符串结尾的,就返回值True. 2. text.upper():       ...

  3. python读取文本数据某一列

    import codecs f = codecs.open('test1 - 副本.txt', mode='r', encoding='utf-8') # 打开txt文件,以'utf-8'编码读取 l ...

  4. [Python] 文科生零基础学编程系列三——数据运算符的基本类别

    上一篇:[Python] 文科生零基础学编程系列二--数据类型.变量.常量的基础概念 下一篇: ※ 程序的执行过程,就是对数据进行运算的过程. 不同的数据类型,可以进行不同的运算, 按照数据运算类型的 ...

  5. Python文本数据互相转换(pandas and win32com)

    (工作之后,就让自己的身心都去休息吧) 今天介绍一下文本数据的提取和转换,这里主要实例的转换为excel文件(.xlsx)转换world文件(.doc/docx),同时需要使用win32api,同py ...

  6. [Python] 糗事百科文本数据的抓取

    [Python] 糗事百科文本数据的抓取 源码 https://github.com/YouXianMing/QiuShiBaiKeText import sqlite3 import time im ...

  7. Python爬虫工程师必学——App数据抓取实战 ✌✌

    Python爬虫工程师必学——App数据抓取实战 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 爬虫分为几大方向,WEB网页数据抓取.APP数据抓取.软件系统 ...

  8. Python之读写文本数据

    知识点不多 一:普通操作  # rt 模式的 open() 函数读取文本文件 # wt 模式的 open() 函数清除覆盖掉原文件,write新文件 # at 模式的 open() 函数添加write ...

  9. Python爬虫工程师必学APP数据抓取实战✍✍✍

    Python爬虫工程师必学APP数据抓取实战  整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大 ...

随机推荐

  1. U盘读写速度测试

    1.ATTO Disk Benchmark    测U盘读写速度 ATTO Disk Benchmark 是一款简单易用的磁盘传输速率检测软件,可以用来检测硬盘.U盘.存储卡及其它可移动磁盘的读取及写 ...

  2. VC++学习之一

    对于编程语言,我一直认为它只是一种工具,就像锤子,斧头一样,每种语言都用自己比较适用的地方,用的时候拿来就可以了.这种思想让我对语言没有做过很仔细的学习,虽然频繁使用过C,C++,java,C#,De ...

  3. popen3

    windows版本popen3函数 整理了下10年08月给 fossil 捐的代码  implementation of function “popen2” on win32——参考自 Creatin ...

  4. 《windows程序设计》学习_1:初识windows程序

    #include<windows.h> int WINAPI WinMain (HINSTANCE hInstance, HINSTANCE hPrevInstance, PSTR szC ...

  5. uva540 Team Queue by sixleaves

    这道题目.主要是对队列的灵活应用.其实就是一道模拟题目,只要你洞察出题目的本质就十分简单.题目意思大体是有多组测试数据,每组的一开始是一个数字t,代表一共有多少的团队,接着是t行输入,每一行都由一个数 ...

  6. 【hihocoder 1257 Snake Carpet】构造

    2015北京区域赛现场赛第4题. 题面:http://media.hihocoder.com/contests/icpcbeijing2015/problems.pdf OJ链接:http://hih ...

  7. word2vec 入门(三)模型介绍

    两种模型,两种方法 模型:CBOW和Skip-Gram 方法:Hierarchical Softmax和Negative Sampling CBOW模型Hierarchical Softmax方法 C ...

  8. 1、什么是Lucene,Lucene能干什么

    1.什么是lucene  Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品.因此它并不像http://www.baidu.com/ 或者google Desktop那么拿来就能用,它只是提供了一种工具让 ...

  9. crm2011js操作选项卡和节点

    CRM窗口选项卡的操作 crm2011节点的操作

  10. Newton‘ method 的优缺点

    watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMzE1Mjg5NQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQk ...