json、txt、xlsx

json：

 

json异于pickle，无乱码，各语言都支持，但Python各对象只直接接收int,str,(),[],{}。读入txt时只接受str，int变为str(int)，()[]{}被json.dumps(*)换装为str后才行；反义词json.loads(json风格的str)返回()[]{}。

 

json虽是str类型，却有其独特风格，即引号只用双引号：因为有的编程语言如VBA并没用'而只用"，故而通行各门语言的json也只用双引号。

 

import json

 

html1="{'a':1,'b':2,'中':3,'外':'国'}"

print(json.loads(html1))  #×

html2='{"a":1,"b":2,"中":3,"外":"国"}'

print(json.loads(html2))

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import json

 

pythonType={'a':1,'b':2,'中':3,'外':'国'}

strStyle=str(pythonType)

print(type(strStyle),strStyle)  #无意义的单引号str：{'a': 1, 'b': 2, '中': 3, '外': '国'}

 

#中文不要转为u节码，各键值对换行显示，去除空格分隔符

jsonStyle=json.dumps(pythonType,ensure_ascii=False,indent='').replace(": ",":")

print(type(jsonStyle),jsonStyle)  #双引号str：{"a":1,"b":2,"中":3,"外":"国"}

 

with open('E:/temp.txt','a+',encoding='utf8') as f:  #写入或读取txt

    f.write(jsonStyle)  #非str类型如()[]{}，转为json风格的str后才能写入txt；int则str(int)

    f.seek(0)   #.write(*)或.read()后，指针移到了文件尾，回到开头以正常使用该文件

    txt=f.read()

    print(type(txt),txt)

    pythonType=json.loads(txt)

    print(type(pythonType),pythonType)

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key没套""的json字串：

 

import execjs

 

jsonStyle='{a:"111",b:22,c:3}'

pythonType=execjs.eval(jsonStyle)

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让类对象貌似也能被json读入读出：

 

import json

 

class Student:

    def __init__(self,name,age,score):

        self.name=name

        self.age=age

        self.score=score

    def test(self):

        print(self.name,'good morning~')

 

s=Student('Bob',20,88)

# s.favorite='Python' #实例的私有属性可装入文件，但读回时无法和类挂钩，故不用

 

f=open('早上好.txt','r+')

json.dump(s.__dict__,f) #装入实例s的属性——1个字典到文件

# json.dump(s,f,default=lambda instance:instance.__dict__)    #改装实例s为json能接收的{}

f.seek(0)   #dump()和read()一样，用过之后指针都到了文末

w=json.load(f,object_hook=lambda d:Student(**d))    #文件内容做lambda的实参，返回新实例

f.close()

 

print(w.__dict__)

w.test()

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csv：

 

Egのutf8编码的字串写入csv文件，并能用Excel正常打开：

 

import codecs,csv

with open('test.csv','ab') as f:

    f.write(codecs.BOM_UTF8)

with open('test.csv','a',encoding='utf8') as f:

    wr=csv.writer(f)

    wr.writerow(['影片名','评分','概况','年份','类别'])

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Egの读取csv文件的俩常用库——csv和pandas：

 

import csv,pandas as pd,requests

from io import StringIO

 

df=csv.DictReader(open('E:/students.csv'))  #文件；若with … as f，则用f.readlines()

for row in df:  #row是collections.OrderedDict对象

    print(df.fieldnames,row['姓名'],row.keys(),row.values(),sep='\n')

    break

 

df=pd.read_csv('E:/students.csv',encoding='gbk')    #文件路径字串，无需open

for row in df.iterrows():   #row是元组：(序号,pandas.Series对象)

    print(row[1][0],row[1]['姓名'],row[1].index,row[1].values,sep='\n')

    break

 

url='http://pythonscraping.com/files/MontyPythonAlbums.csv'  #不下载直接读自网络

file=StringIO(requests.get(url).text)

df=csv.reader(file)

headers=next(df)

for row in df:

    print(row)

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txt：

open打开文件的几种mode：

文件无则报错：r读，r+读后再f.seek(0)可覆盖写；

文件无则新建：a+末尾写并在f.seek(0)后可读，a末尾写；w清空写，w+清空写后再f.seek(0)可读。

 

a*或w*模式所新建的文本，纯英文编码会坚持utf8，写入有中文才能让指定的gbk生效。

 

相较直接open，变身为【with open(filepath) as f】的优点：with可自动open和close文件；而且把文件对象f当做迭代对象，将自动处理IO缓冲和内存管理，无需担心几个G的大文件的处理。

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Egの各txt的编码不详，统一转换为gbk：

若特殊字符出没于ANSI而非utf8文件，则utf8和gbk都不能解码，只能抛弃这1行。

 

import pandas as pd,os

from tkinter.filedialog import askopenfilenames as ofn

from gevent import monkey;monkey.patch_all()

from gevent.pool import Pool

 

#法1のpandas读写一条龙：不过utf8和gbk都不能解码的那些行，只能换用法2弃之

def changeCoding1(coding,file):

    newfile=file[::-1].replace('.','.)wen(',1)[::-1]

    with open(file) as f:   #未.read()的open对象，可让pandas间接支持中文路径

        try:

            df=pd.read_table(f,skip_blank_lines=False,encoding='utf8')

        except:

            f.seek(0)    #pd.read_table(f)，相当于f用指定或默认编码作.read()

            df=pd.read_table(f,skip_blank_lines=False,encoding='gbk')

    df.to_csv(newfile,index=False,encoding=coding)

 

#法2の边读边写：open1读为二进制+逗号语法+逐行解码并去干扰后给open2抄写

def changeCoding2(coding,file):

    newfile=file[::-1].replace('.','.)wen(',1)[::-1]

    with open(file,'rb') as r,open(newfile,'w',encoding=coding) as w:

        for index,line in enumerate(r):  #各行及\n的list，用[i]则补全.readlines()

            try:w.write(line.decode('utf8').rstrip()+'\n')  #*b模式打开，行尾会多个\r\r

            except:

                try:w.write(line.decode('gbk').rstrip()+'\n')

                except:print(f'{file}的第{index+1}行解码失败')

 

def main(func):

    coding='gbk'

    files=ofn(initialdir=os.path.dirname(__file__),title='请选择要转换编码的各文本')

    p=Pool(size=4)

    [p.spawn(func,coding,file) for file in files]

    p.join()

 

if __name__ == '__main__':

    main(changeCoding2)

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Egの遍历目录下的文本或excel，把证件的8位生日、手机的4位城市，都改为*：

 

import os,re,pandas as pd

 

def handleText(file):

    try:

        f=open(file,'r+')

        text=f.read()

    except:

        f=open(file,'r+',encoding='utf8')

        text=f.read()

    text=re.sub('(\d{6})\d{8}',r'\1'+'*'*8,text)

    text=re.sub('(\d{3})\d{4}',r'\1'+'*'*4,text)

    f.seek(0)

    f.write(text)

    f.close()

 

def handleExcel(file):

    df=pd.read_excel(open(file,'rb'),skip_blank_lines=False)

    df.replace('(\d{6})\d{8}',r'\1'+'*'*8,inplace=True,regex=True)

    df.replace('(\d{3})\d{4}',r'\1'+'*'*4,regex=True).to_excel(file,index=False)

 

def main(folderPath):

    allfiles=[]

    for folder,useless,files in os.walk(folderPath):

        allfiles.extend([os.path.join(folder,file) for file in files])

    for file in allfiles:

        suffix=os.path.splitext(file)[-1][1:]

        if suffix in ['txt','csv','py','md']:

            handleText(file)

        elif suffix in ['xls','xlsx']:

            handleExcel(file)

 

if __name__ == '__main__':

    folderPath='D:\待遍历文件夹'

    main(folderPath)

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xlsx：

 

Egの新建及打开xlsx文件：

 

from openpyxl import Workbook   #新建工作簿

wb = Workbook()

ws = wb.active

ws.title='豆'

ws.append(['书名', '评分', '作者', '网址'])

ws.append(['龙符', '9.9', '梦入神机', 'http://book.zongheng.com/book/523438.html'])

wb.save('E:\豆瓣.xlsx')

 

from openpyxl import load_workbook  #打开已存在的工作簿

from openpyxl.styles import Font

wb=load_workbook('E:\豆瓣.xlsx')

ws=wb.worksheets[0]  #获取第1张表；②通过表名获取：wb['豆']

print(ws.max_row)

ws['A1'].font=Font(name='微软雅黑', size=12)    #ws['A1'].number_format='@' 

wb.save('E:\豆瓣.xlsx')