标签：记录组 保存数据 数据保存 数据存储 pytho 获得 种类型 打开 json 解析
文件存储形式多种多样，比如可以保存成 TXT 纯文本形式，也可以保存为 JSON 格式、CSV 格式等，本节就来了解一下文本文件的存储方式。
将数据保存到 TXT 文本的操作非常简单，而且 TXT 文本几乎兼容任何平台，但是这有个缺点，那就是不利于检索。所以如果对检索和数据结构要求不高，追求方便第一的话，可以采用 TXT 文本存储。本节中，我们就来看下如何利用 Python 保存 TXT 文本文件。
本节中，我们要保存知乎上 “发现” 页面的 “热门话题” 部分，将其问题和答案统一保存成文本形式。
首先，可以用 requests 将网页源代码获取下来，然后使用 pyquery 解析库解析，接下来将提取的标题、回答者、回答保存到文本，代码如下：
import requests
from pyquery import PyQuery as pq
url = ‘https://www.zhihu.com/explore‘
headers = {‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36‘
}
html = requests.get(url, headers=headers).text
doc = pq(html)
items = doc(‘.explore-tab .feed-item‘).items()
for item in items:
question = item.find(‘h2‘).text()
author = item.find(‘.author-link-line‘).text()
answer = pq(item.find(‘.content‘).html()).text()
file = open(‘explore.txt‘, ‘a‘, encoding=‘utf-8‘)
file.write(‘\n‘.join([question, author, answer]))
file.write(‘\n‘ + ‘=‘ * 50 + ‘\n‘)
file.close()
这里主要是为了演示文件保存的方式，因此 requests 异常处理部分在此省去。首先，用 requests 提取知乎的 “发现” 页面，然后将热门话题的问题、回答者、答案全文提取出来，然后利用 Python 提供的 open 方法打开一个文本文件，获取一个文件操作对象，这里赋值为 file，接着利用 file 对象的 write 方法将提取的内容写入文件，最后调用 close 方法将其关闭，这样抓取的内容即可成功写入文本中了。
运行程序，可以发现在本地生成了一个 explore.txt 文件，其内容如图 5-1 所示。
图 5-1 文件内容
这样热门问答的内容就被保存成文本形式了。
这里 open 方法的第一个参数即要保存的目标文件名称，第二个参数为 a，代表以追加方式写入到文本。另外，我们还指定了文件的编码为 utf-8。最后，写入完成后，还需要调用 close 方法来关闭文件对象。
在刚才的实例中，open 方法的第二个参数设置成了 a，这样在每次写入文本时不会清空源文件，而是在文件末尾写入新的内容，这是一种文件打开方式。关于文件的打开方式，其实还有其他几种，这里简要介绍一下。
另外，文件写入还有一种简写方法，那就是使用 with as 语法。在 with 控制块结束时，文件会自动关闭，所以就不需要再调用 close 方法了。这种保存方式可以简写如下：
with open(‘explore.txt‘, ‘a‘, encoding=‘utf-8‘) as file:
file.write(‘\n‘.join([question, author, answer]))
file.write(‘\n‘ + ‘=‘ * 50 + ‘\n‘)
如果想保存时将原文清空，那么可以将第二个参数改写为 w，代码如下：
with open(‘explore.txt‘, ‘w‘, encoding=‘utf-8‘) as file:
file.write(‘\n‘.join([question, author, answer]))
file.write(‘\n‘ + ‘=‘ * 50 + ‘\n‘)
上面便是利用 Python 将结果保存为 TXT 文件的方法，这种方法简单易用，操作高效，是一种最基本的保存数据的方法。
JSON，全称为 JavaScript Object Notation, 也就是 JavaScript 对象标记，它通过对象和数组的组合来表示数据，构造简洁但是结构化程度非常高，是一种轻量级的数据交换格式。本节中，我们就来了解如何利用 Python 保存数据到 JSON 文件。
在 JavaScript 语言中，一切都是对象。因此，任何支持的类型都可以通过 JSON 来表示，例如字符串、数字、对象、数组等，但是对象和数组是比较特殊且常用的两种类型，下面简要介绍一下它们。
对象：它在 JavaScript 中是使用花括号 {} 包裹起来的内容，数据结构为 {key1：value1, key2：value2, ...} 的键值对结构。在面向对象的语言中，key 为对象的属性，value 为对应的值。键名可以使用整数和字符串来表示。值的类型可以是任意类型。
数组：数组在 JavaScript 中是方括号 [] 包裹起来的内容，数据结构为 ["java", "javascript", "vb", ...] 的索引结构。在 JavaScript 中，数组是一种比较特殊的数据类型，它也可以像对象那样使用键值对，但还是索引用得多。同样，值的类型可以是任意类型。
所以，一个 JSON 对象可以写为如下形式：
[{
"name": "Bob",
"gender": "male",
"birthday": "1992-10-18"
}, {
"name": "Selina",
"gender": "female",
"birthday": "1995-10-18"
}]
由中括号包围的就相当于列表类型，列表中的每个元素可以是任意类型，这个示例中它是字典类型，由大括号包围。
JSON 可以由以上两种形式自由组合而成，可以无限次嵌套，结构清晰，是数据交换的极佳方式。
Python 为我们提供了简单易用的 JSON 库来实现 JSON 文件的读写操作，我们可以调用 JSON 库的 loads 方法将 JSON 文本字符串转为 JSON 对象，可以通过 dumps() 方法将 JSON 对象转为文本字符串。
例如，这里有一段 JSON 形式的字符串，它是 str 类型，我们用 Python 将其转换为可操作的数据结构，如列表或字典：
import json
str = ‘‘‘
[{
"name": "Bob",
"gender": "male",
"birthday": "1992-10-18"
}, {
"name": "Selina",
"gender": "female",
"birthday": "1995-10-18"
}]
‘‘‘
print(type(str))
data = json.loads(str)
print(data)
print(type(data))
运行结果如下：
<class‘str‘>
[{‘name‘: ‘Bob‘, ‘gender‘: ‘male‘, ‘birthday‘: ‘1992-10-18‘}, {‘name‘: ‘Selina‘, ‘gender‘: ‘female‘, ‘birthday‘: ‘1995-10-18‘}]
<class ‘list‘>
这里使用 loads 方法将字符串转为 JSON 对象。由于最外层是中括号，所以最终的类型是列表类型。
这样一来，我们就可以用索引来获取对应的内容了。例如，如果想取第一个元素里的 name 属性，就可以使用如下方式：
data[0][‘name‘]
data[0].get(‘name‘)
得到的结果都是：
Bob
通过中括号加 0 索引，可以得到第一个字典元素，然后再调用其键名即可得到相应的键值。获取键值时有两种方式，一种是中括号加键名，另一种是通过 get 方法传入键名。这里推荐使用 get 方法，这样如果键名不存在，则不会报错，会返回 None。另外，get 方法还可以传入第二个参数（即默认值），示例如下：
data[0].get(‘age‘)
data[0].get(‘age‘, 25)
运行结果如下：
None
25
这里我们尝试获取年龄 age，其实在原字典中该键名不存在，此时默认会返回 None。如果传入第二个参数（即默认值），那么在不存在的情况下返回该默认值。
值得注意的是，JSON 的数据需要用双引号来包围，不能使用单引号。例如，若使用如下形式表示，则会出现错误：
import json
str = ‘‘‘
[{
‘name‘: ‘Bob‘,
‘gender‘: ‘male‘,
‘birthday‘: ‘1992-10-18‘
}]
‘‘‘
data = json.loads(str)
运行结果如下：
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 3 column 5 (char 8)
这里会出现 JSON 解析错误的提示。这是因为这里数据用单引号来包围，请千万注意 JSON 字符串的表示需要用双引号，否则 loads 方法会解析失败。
如果从 JSON 文本中读取内容，例如这里有一个 data.json 文本文件，其内容是刚才定义的 JSON 字符串，我们可以先将文本文件内容读出，然后再利用 loads 方法转化：
import json
with open(‘data.json‘, ‘r‘) as file:
str = file.read()
data = json.loads(str)
print(data)
运行结果如下：
[{‘name‘: ‘Bob‘, ‘gender‘: ‘male‘, ‘birthday‘: ‘1992-10-18‘}, {‘name‘: ‘Selina‘, ‘gender‘: ‘female‘, ‘birthday‘: ‘1995-10-18‘}]
另外，我们还可以调用 dumps 方法将 JSON 对象转化为字符串。例如，将上例中的列表重新写入文本：
import json
data = [{
‘name‘: ‘Bob‘,
‘gender‘: ‘male‘,
‘birthday‘: ‘1992-10-18‘
}]
with open(‘data.json‘, ‘w‘) as file:
file.write(json.dumps(data))
利用 dumps 方法，我们可以将 JSON 对象转为字符串，然后再调用文件的 write 方法写入文本，结果如图 5-2 所示。
图 5-2 写入结果
另外，如果想保存 JSON 的格式，可以再加一个参数 indent，代表缩进字符个数。示例如下：
with open(‘data.json‘, ‘w‘) as file:
file.write(json.dumps(data, indent=2))
此时写入结果如图 5-3 所示。
图 5-3 写入结果
这样得到的内容会自动带缩进，格式会更加清晰。
另外，如果 JSON 中包含中文字符，会怎么样呢？例如，我们将之前的 JSON 的部分值改为中文，再用之前的方法写入到文本：
import json
data = [{
‘name‘: ‘ 王伟 ‘,
‘gender‘: ‘ 男 ‘,
‘birthday‘: ‘1992-10-18‘
}]
with open(‘data.json‘, ‘w‘) as file:
file.write(json.dumps(data, indent=2))
写入结果如图 5-4 所示。
图 5-4 写入结果
可以看到，中文字符都变成了 Unicode 字符，这并不是我们想要的结果。
为了输出中文，还需要指定参数 ensure_ascii 为 False，另外还要规定文件输出的编码：
with open(‘data.json‘, ‘w‘, encoding=‘utf-8‘) as file:
file.write(json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False))
写入结果如图 5-5 所示。
图 5-5 写入结果
可以发现，这样就可以输出 JSON 为中文了。
本节中，我们了解了用 Python 进行 JSON 文件读写的方法，后面做数据解析时经常会用到，建议熟练掌握。
CSV，全称为 Comma-Separated Values，中文可以叫作逗号分隔值或字符分隔值，其文件以纯文本形式存储表格数据。该文件是一个字符序列，可以由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔。每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其他字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。不过所有记录都有完全相同的字段序列，相当于一个结构化表的纯文本形式。它比 Excel 文件更加简洁，XLS 文本是电子表格，它包含了文本、数值、公式和格式等内容，而 CSV 中不包含这些内容，就是特定字符分隔的纯文本，结构简单清晰。所以，有时候用 CSV 来保存数据是比较方便的。本节中，我们来讲解 Python 读取和写入 CSV 文件的过程。
这里先看一个最简单的例子：
import csv
with open(‘data.csv‘, ‘w‘) as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow([‘id‘, ‘name‘, ‘age‘])
writer.writerow([‘10001‘, ‘Mike‘, 20])
writer.writerow([‘10002‘, ‘Bob‘, 22])
writer.writerow([‘10003‘, ‘Jordan‘, 21])
首先，打开 data.csv 文件，然后指定打开的模式为 w（即写入），获得文件句柄，随后调用 csv 库的 writer 方法初始化写入对象，传入该句柄，然后调用 writerow 方法传入每行的数据即可完成写入。
运行结束后，会生成一个名为 data.csv 的文件，此时数据就成功写入了。直接以文本形式打开的话，其内容如下：
id,name,age
10001,Mike,20
10002,Bob,22
10003,Jordan,21
可以看到，写入的文本默认以逗号分隔，调用一次 writerow 方法即可写入一行数据。用 Excel 打开的结果如图 5-6 所示。
图 5-6 打开结果
如果想修改列与列之间的分隔符，可以传入 delimiter 参数，其代码如下：
import csv
with open(‘data.csv‘, ‘w‘) as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile, delimiter=‘ ‘)
writer.writerow([‘id‘, ‘name‘, ‘age‘])
writer.writerow([‘10001‘, ‘Mike‘, 20])
writer.writerow([‘10002‘, ‘Bob‘, 22])
writer.writerow([‘10003‘, ‘Jordan‘, 21])
这里在初始化写入对象时传入 delimiter 为空格，此时输出结果的每一列就是以空格分隔了，内容如下：
id name age
10001 Mike 20
10002 Bob 22
10003 Jordan 21
另外，我们也可以调用 writerows 方法同时写入多行，此时参数就需要为二维列表，例如：
import csv
with open(‘data.csv‘, ‘w‘) as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow([‘id‘, ‘name‘, ‘age‘])
writer.writerows([[‘10001‘, ‘Mike‘, 20], [‘10002‘, ‘Bob‘, 22], [‘10003‘, ‘Jordan‘, 21]])
输出效果是相同的，内容如下：
id,name,age
10001,Mike,20
10002,Bob,22
10003,Jordan,21
但是一般情况下，爬虫爬取的都是结构化数据，我们一般会用字典来表示。在 csv 库中也提供了字典的写入方式，示例如下：
import csv
with open(‘data.csv‘, ‘w‘) as csvfile:
fieldnames = [‘id‘, ‘name‘, ‘age‘]
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
writer.writerow({‘id‘: ‘10001‘, ‘name‘: ‘Mike‘, ‘age‘: 20})
writer.writerow({‘id‘: ‘10002‘, ‘name‘: ‘Bob‘, ‘age‘: 22})
writer.writerow({‘id‘: ‘10003‘, ‘name‘: ‘Jordan‘, ‘age‘: 21})
这里先定义 3 个字段，用 fieldnames 表示，然后将其传给 DictWriter 来初始化一个字典写入对象，接着可以调用 writeheader 方法先写入头信息，然后再调用 writerow 方法传入相应字典即可。最终写入的结果是完全相同的，内容如下：
id,name,age
10001,Mike,20
10002,Bob,22
10003,Jordan,21
这样就可以完成字典到 CSV 文件的写入了。
另外，如果想追加写入的话，可以修改文件的打开模式，即将 open 函数的第二个参数改成 a，代码如下：
import csv
with open(‘data.csv‘, ‘a‘) as csvfile:
fieldnames = [‘id‘, ‘name‘, ‘age‘]
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
writer.writerow({‘id‘: ‘10004‘, ‘name‘: ‘Durant‘, ‘age‘: 22})
这样在上面的基础上再执行这段代码，文件内容便会变成：
id,name,age
10001,Mike,20
10002,Bob,22
10003,Jordan,21
10004,Durant,22
可见，数据被追加写入到文件中。
如果要写入中文内容的话，可能会遇到字符编码的问题，此时需要给 open 参数指定编码格式。比如，这里再写入一行包含中文的数据，代码需要改写如下：
import csv
with open(‘data.csv‘, ‘a‘) as csvfile:
fieldnames = [‘id‘, ‘name‘, ‘age‘]
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
writer.writerow({‘id‘: ‘10004‘, ‘name‘: ‘Durant‘, ‘age‘: 22})
这里需要给 open 函数指定编码，否则可能发生编码错误。
另外，如果接触过 pandas 等库的话，可以调用 DataFrame 对象的 to_csv 方法来将数据写入 CSV 文件中。
我们同样可以使用 csv 库来读取 CSV 文件。例如，将刚才写入的文件内容读取出来，相关代码如下：
import csv
with open(‘data.csv‘, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
print(row)
运行结果如下：
[‘id‘, ‘name‘, ‘age‘]
[‘10001‘, ‘Mike‘, ‘20‘]
[‘10002‘, ‘Bob‘, ‘22‘]
[‘10003‘, ‘Jordan‘, ‘21‘]
[‘10004‘, ‘Durant‘, ‘22‘]
[‘10005‘, ‘ 王伟 ‘, ‘22‘]
这里我们构造的是 Reader 对象，通过遍历输出了每行的内容，每一行都是一个列表形式。注意，如果 CSV 文件中包含中文的话，还需要指定文件编码。
另外，如果接触过 pandas 的话，可以利用 read_csv 方法将数据从 CSV 中读取出来，例如：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘data.csv‘)
print(df)
运行结果如下：
id name age
0 10001 Mike 20
1 10002 Bob 22
2 10003 Jordan 21
3 10004 Durant 22
4 10005 王伟 22
在做数据分析的时候，此种方法用得比较多，也是一种比较方便地读取 CSV 文件的方法。
本节中，我们了解了 CSV 文件的写入和读取方式。这也是一种常用的数据存储方式，需要熟练掌握。
标签：记录组 保存数据 数据保存 数据存储 pytho 获得 种类型 打开 json 解析
原文地址：https://www.cnblogs.com/ciquankun/p/13329215.html
