2.9：数据交换-csv、Excel、json、爬虫、Tushare获取数据

〇、任务

1、 使用Python基础文件读写函数完成CSV文件的处理；

2、 使用标准CSV库完成CSV文件的处理；

3、 使用Excel库完成Excel文件的处理；

4、 Python数据结构和Json格式的相互转换；

5、 使用第三方封装库直接获取格式化数据；

6、 使用Requests库获取Json格式数据和Html格式数据

一、CSV和Excel数据交换

1、读取CSV文件

注意：csvdemo.csv文件中内容如下：
id,name,age
1,Diego,12
2,Eugene,30
3,Sunny,24

结果输出：[ ['1', 'Diego', '12'], ['2', 'Eugene', '30'], ['3', 'Sunny', '24']]。通过调用strip方法，为每行去掉尾部的回车换行。通过split方法，按逗号切割成一个列表，然后存放在一个嵌套列表中。访问的时候，可以使用ls[1:]获取不包括表头的数据。

2、生成CSV文件

3、使用CSV库读取CSV文件

结果输出：nameDiegoEugeneSunny。通过csv的包装器reader，把文件对象包装为一个reader对象，这个对象为可迭代对象，因此可以直接用for in语句来获取其中的各行数据，并按索引获取每行中的对应元素。最后通过end=””，把print语句默认的回车换行换掉，从而让各行输出链接在一行中。

4、使用CSV库写入CSV文件

结果输出：输出一个data.csv文件，内容为四列数据。当然也可以用writer.writerows(data) ，一次写入多行。我们对比上面的例子可以看出，使用python的write时，要求输入str类型而不能直接输入int，而csv库则方便多了，也不需要处理逗号和每行的回车换行符。

5、从CSV文件读取数据并转换为字典类型

import csv

data=[]

结果输出：[{'id': '1', 'name': 'Diego', 'age': '12'}, {'id': '2', 'name': 'Eugene', 'age': '30'}, {'id': '3', 'name': 'Sunny', 'age': '24'}]。csv库中还有一个DictReader，这个包装器可以直接给用户提供fieldname，获取csv的表头；每行数据通过dict（）方法强制转换之后，可以直接输出字典类型的数据（默认row是OrderedDict）。用户就不需要手工拼接成字典类型的对象了，提高了处理速度。

6、从CSV中提取特定行数据

import csv

data=[]

结果输出：12。通过if语句，来找到数据中符合姓名是“Diego”的记录，然后获取其年龄信息。

7、读取Excel文件

结果输出：a,b,c1.0,2.0,3.04.0,5.0,6.0

导入读取Excel库：import xlrd； 打开文件：data = xlrd.open_workbook('excel.xls’)

获取工作表有3种方法：分别是：如table = data.sheets()[0] ，通过索引顺序获取；如table = data.sheet_by_index(0) ，通过索引顺序获取；如table = data.sheet_by_name(u'Sheet1’) ，通过名称获取。获取行列数据使用 table.row_values(i)或table.col_values(i)；获取行数和列数，使用table.nrows和table.ncols；获取单元格：使用able.cell(2,3).value。

8、写入Excel文件

结果输出：为一个info.xls的文件。

顺序是：加载模块：import xlwt，创建workbook：workbook = xlwt.Workbook(encoding = “utf-8”),创建表：worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet’);在单元格写入数据：worksheet.write(0, 0,’53.6’);保存数据：workbook.save('Excel_Workbook.xls’)。一般处理数据时不建议直接操作excel，可以通过pandas的excel读取写入函数进行处理。

二、Json数据交换

1、将Python数据结构转换为Json串

import json

结果输出：'{"name": "David", "age": 5}'。注意，输出是一个字符串。在Python中，可以通过单引号和双引号交叉的方式表达字符串中的字符串。这里，最外层是单引号，内层是双引号。最后的输出结果是一个Json格式的字符串。方法dumps()的作用就是把一个对象（字典对象或列表对象、元组对象等）转换为Json格式的字符串。如s=json.dumps(list("hello"))的输出结果是：'["h", "e", "l", "l", "o"]'。可以直观的理解为dumps方法把对象加上引号，和eval()相反。s=json.dumps(56+36)的结果是字符串“92”。

2、将Json串转换为Python数据结构

结果输出：{'employees': [{'firstName': 'Bill', 'lastName': 'Gates'}, {'firstName': 'George', 'lastName': 'Bush'}, {'firstName': 'Thomas', 'lastName': 'Carter'}]}。这个输出是一个标准的Python字典结构，最外层是大括号，不是引号。字典的第一个key是“Employees”，它的值是一个列表list，里面有3个嵌套字典。每个字典里有两个keys：firstName和lastName，分别有对应的值。

3、读取Json格式文件

结果输出：George。json库的load方法直接将一个json格式的文件直接转换为python字典对象。然后可以按照字典的方式进行访问。如通过data["employees"]返回对应的value值，是一个列表，然后通过索引访问列表的第二个元素，还是一个字典。获取该字典元素的“firstName”键值对应的value值。

4、写入Json格式文件

结果输出：当前目录下生成一个json文件，内容为：{"name": "David", "age": 5}。dump方法通过两个参数完成数据的写入，第一个是要写入的字典格式（或其他格式的对象），第二个参数为要写入的文件对象（已经打开）。

三、Web数据交换

1、使用Tushare获取数据

结果输出：当前目录下输出一个tsout.csv文件，里面包含了得到的所有数据，同时屏幕打印出前5行数据。tushare 是一个提供免费的财经数据三方库。通过良好的封装，它提供了方便快捷的接入方式。可以通过导入之后，通过dir函数查看这个库所支持的查询功能。通过type函数，可以查看data的类型是：<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>，是一个pandas的DataFrame类型。这个类型对象提供了很多中保持数据的方法，如to_csv，to_excel等等，用户可以根据需要自由选择。

2、去百词斩查单词

结果输出：b’c. \xe7\x8b\x97’b’c. \xe7\x8c\xab’

Requests库是一个优秀的第三方网络爬虫库。Requests库的json()方法可以直接生成一个字典，而text方法返回的是一个字符串。通过json方法返回的字典，可以直接访问其对应键值获取对应的value值。

3、爬取普通静态页面数据

结果输出：<title>The Dormouse’s story</title> titleThe Dormouse’s storyheadBS4 库是一个解析和处理HTML 和XML 的第三方库。它的作用是能够快速方便简单的提取网页中指定的内容，给我一个网页字符串，然后使用它的接口将网页字符串生成一个对象，然后通过这个对象的方法来提取数据。本次使用模拟的网页来提取数据。