Python数据解析

最新推荐文章于 2025-09-08 13:13:33 发布

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最新推荐文章于 2025-09-08 13:13:33 发布 · 1w 阅读

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#python #CSV #JSON #XML #结构化数据解析

本文介绍Python在处理结构化数据如CSV、JSON和XML方面的应用。Python提供了csv、json和xml库，方便解析和生成这些格式的数据。在CSV解析中，介绍了csv模块的使用；在JSON解析中，强调了JSON在网络数据交换中的广泛使用；在XML解析中，对比了XML与HTML的区别。Python的这些特性使其在数据处理领域表现出色。

前言

Python语言在人工智能以及计算机视觉领域十分热门，它处理数据的能力很出色，兼容各种常用的数据类型解析。程序无非就是一系列数据操作行为的集合，从输入到输出以求得人们期望的结果。Python在执行效率和开发效率中找到平衡点，很适合快速开发算法复杂，数据处理量大的应用。高效率的数据处理能力离不开结构化的数据交互，python当然对CSV，JSON、XML这些常用的结构化数据类型是完美兼容的。

Python CSV解析

CSV逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），它通常用于在电子表格软件和纯文本之间交互数据，其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。从真正意义上说它并不是结构化的数据，而仅仅是一些用逗号分隔的原始字符串。

Python中对于特定的一些简单CSV文件用str.split(‘,’)就能满足要求，但是不推荐这么做，因为某些字段值可能存在嵌套关系。Python有专门用于解析和生成的CSV的库，如csv模块。

Python应用csv样例

#! /usr/bin/env python

import csv
from distutils.log import warn as printf
DATA = (
	('id', 'name', 'age','sex','wage'),
	(1, '小李', 24, 'm', '8000'),
	(2, '小王', 25, 'm', '6000'),
	(3, '小杜', 23, 'w', '6000'),
)
printf('*** Write CSV DATA')
f = open('wageinfo.csv','w',newline