python中几种读取文件的方法_科学网—python中几类文件的读写

所使用python模块为json、csv等。

一、json文件读写

1、JSON简介：其全名为JavaScript Object Notation是一种轻量级的数据交换格式。Json最广泛的应用是作为AJAX中web服务器和客户端的通讯的数据格式。

2、JSON文件读写的基本函数为dump()和dumps()以及load()和loads()。它们之间的区别是：通过json的dumps模块可以把特定的对象如list和dict序列化处理为字符串；而loads则是dumps的逆过程，即将形似list和dict的字符串转化为特定的对象。dumps和loads均在内存中转换，而dump和load则会多一个步骤，dump把序列化后的字符串写到一个文件中，load则从文件中读出字符串再转化为相应的对象。

3、json文件读写的操作store_json(data,filename):

(filename, ) json_file:

load_json(filename):

(filename) json_file:

data = json.load(json_file)

data

4、相关函数参数：

dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding='utf-8', default=None, sort_keys=False, **kw)

作用：Serialize ``obj`` to a JSON formatted ``str``.

dump(obj,fp, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding='utf-8', default=None, sort_keys=False, **kw)

作用：Serialize ``obj`` as a JSON formatted stream to ``fp`` (a``.write()``-supporting file-like object).

参数解释：Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类错误

ensure_ascii：默认值True，如果dict内含有non-ASCII的字符，则会类似\uXXXX的显示数据，设置成False后，就能正常显示

indent：应该是一个非负的整型，如果是0，或者为空，则一行显示数据，否则会换行且按照indent的数量显示前面的空白，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json

separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(',',':')；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。

encoding：默认是UTF-8，设置json数据的编码方式。

sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。

5、json与python之间的数据类型转换

二、csv文件读写

以下为csv文件读写的操作store_csv(data,filename):

(filename, ) csvfile:

writer = csv.writer(csvfile,=)

writer.writerows(data)load_csv(filename):

(filename) csvfile:

reader = csv.reader(csvfile) data=[]

item reader:

data.append(item)

csvfile.close()

returndata

在python3.x的版本中在open函数增加一个参数newline=''即可。

在python2.7版本中文件打开的方式使用“wb”

错误一：excel打开csv文件显示乱码

错误二：写入csv时报错：_csv.Error: field larger than field limit (131072)

加入以下代码：

importsys

importcsv

csv.field_size_limit(sys.maxsize)

再次报错：OverflowError: Python int too large to convert to C long

importsys

importcsv

maxInt=sys.maxsize

decrement=True

whiledecrement:

# decrease the maxInt value by factor 10

# as long as the OverflowError occurs.

decrement=False

try:

csv.field_size_limit(maxInt)

exceptOverflowError:

maxInt=int(maxInt/10)

decrement=True

可以使用

三、excel文件读写

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