数据存储之json文件处理和csv文件处理

什么是json：

JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。更多解释请见：https://baike.baidu.com/item/JSON/2462549?fr=aladdin

JSON支持数据格式：

1. 对象（字典）。使用花括号。
2. 数组（列表）。使用方括号。
3. 整形、浮点型、布尔类型还有null类型。
4. 字符串类型（字符串必须要用双引号，不能用单引号）。

多个数据之间使用逗号分开。
注意：json本质上就是一个字符串。

字典和列表转JSON：

import json

books = [
    {
        'title': '钢铁是怎样练成的',
        'price': 9.8
    },
    {
        'title': '红楼梦',
        'price': 9.9
    }
]

json_str = json.dumps(books,ensure_ascii=False)
print(json_str)

　　

因为json在dump的时候，只能存放ascii的字符，因此会将中文进行转义，这时候我们可以使用ensure_ascii=False关闭这个特性。
在Python中。只有基本数据类型才能转换成JSON格式的字符串。也即：int、float、str、list、dict、tuple。

将json数据直接dump到文件中：

json模块中除了dumps函数，还有一个dump函数，这个函数可以传入一个文件指针，直接将字符串dump到文件中。示例代码如下：

books = [
    {
        'title': '钢铁是怎样练成的',
        'price': 9.8
    },
    {
        'title': '红楼梦',
        'price': 9.9
    }
]
with open('a.json','w') as fp:
    json.dump(books,fp)

将一个json字符串load成Python对象：

json_str = '[{"title": "钢铁是怎样练成的", "price": 9.8}, {"title": "红楼梦", "price": 9.9}]'
books = json.loads(json_str,encoding='utf-8')
print(type(books))
print(books)

直接从文件中读取json：

import json
with open('a.json','r',encoding='utf-8') as fp:
    json_str = json.load(fp)
    print(json_str)

csv文件处理

csv文件处理
读取csv文件：
import csv

with open('stock.csv','r') as fp:
reader = csv.reader(fp)
titles = next(reader)
for x in reader:
print(x)
这样操作，以后获取数据的时候，就要通过下表来获取数据。如果想要在获取数据的时候通过标题来获取。那么可以使用DictReader。示例代码如下：

读取csv文件：

import csv

with open('stock.csv','r') as fp:
    reader = csv.reader(fp)
    titles = next(reader)
    for x in reader:
        print(x)

这样操作，以后获取数据的时候，就要通过下表来获取数据。如果想要在获取数据的时候通过标题来获取。那么可以使用DictReader。示例代码如下：

import csv

with open('stock.csv','r') as fp:
    reader = csv.DictReader(fp)
    for x in reader:
        print(x['turnoverVol'])

写入数据到csv文件：

写入数据到csv文件，需要创建一个writer对象，主要用到两个方法。一个是writerow，这个是写入一行。一个是writerows，这个是写入多行。示例代码如下：

import csv

headers = ['name','age','classroom']
values = [
    ('zhiliao',18,'111'),
    ('wena',20,'222'),
    ('bbc',21,'111')
]
with open('test.csv','w',newline='') as fp:
    writer = csv.writer(fp)
    writer.writerow(headers)
    writer.writerows(values)

也可以使用字典的方式把数据写入进去。这时候就需要使用DictWriter了。示例代码如下：

import csv

headers = ['name','age','classroom']
values = [
    {"name":'wenn',"age":20,"classroom":'222'},
    {"name":'abc',"age":30,"classroom":'333'}
]
with open('test.csv','w',newline='') as fp:
    writer = csv.DictWriter(fp,headers)
    writer = csv.writeheader()
    writer.writerow({'name':'zhiliao',"age":18,"classroom":'111'})
    writer.writerows(values)

笔记

import csv

# 通过下标读取文件
# def read_csv_demo():
#     with open('', 'r') as fp:
#         # reader是一个迭代器
#         reader = csv.reader(fp)
#         # next 会对迭代器会从开始位置加一位
#         next(reader)
#         for x in reader:
#             name = [3]
#             other = [-1]
#             print({'name': name, 'other': other})

# 通过字典读取文件
# def read_csv_demo2():
#     with open('', 'r') as fp:
#         # 使用DictReader创建的reader对象
#         # 不会包含的那行数据
#         reader = csv.DictReader(fp)
#         for x in reader:
#             value = {'name':x['name'],'other':x['other']}
#             print(value)

# 通过写入文件
def read_csv_demo3():
    headers = ['username', 'age', 'height']

    values = [
        {'张三', '18', '156'},
        {'李四', '19', '184'},
        {'王五', '20', '168'}
    ]

    # newline 是写入一行后做的事
    with open('classroom.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as fp:
        writer = csv.writer(fp)
        # 写入表头
        writer.writerow(headers)
        # 写入数据
        writer.writerows(values)

# 通过字典写入文件
def read_csv_demo4():
    headers = ['username', 'age', 'height']

    values = [
        {'username':'张三', 'age':18, 'height':156},
        {'username':'李四', 'age':19, 'height':184},
        {'username':'王五', 'age':20, 'height':168}
    ]
    # newline 是写入一行后做的事
    with open('classroom2.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as fp:
        writer = csv.DictWriter(fp,headers)
        # 写入表头数据的时候，需要执行writeheader函数
        writer.writeheader()
        writer.writerows(values)

if __name__ == '__main__':
    read_csv_demo4()