【python3】中str转成bytes类型后用csv.writerow()写入csv文件仍然出错

本文探讨了使用Python在不同版本中正确写入CSV文件的方法,包括如何处理字符串和二进制数据类型的转换,并提供了一个具体的示例。

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根本原因是Python版本问题python2.x中要求用‘wb’,python3.x中要求用'w'

首先声明:CSV文件是可以用二进制模式写入的

python文档(传送门)关于CSV的一个用法示例:
clipboard.png


文件打开的mode是“wb”

with open('rent.csv','wb') as csv_file:

且与Pythone3里面字符串和二进制数据是两种类型,所以要将str类型转换成bytes类型

出错部分代码

#把str类型的housetitle、house_location、house_money编码成bytes类型
house_title = house_title.encode("utf8")
house_location = house_location.encode("utf8")
house_money = house_money.encode("utf8")
house_url = house_url.encode("utf8")

#查看house_title等的类型
print(type(house_title),type(house_location),type(house_money),type(house_url))

# 向csv文件写入数据
with open('rent.csv','wb') as csv_file:
    csv_writer = csv.writer(csv_file,delimiter=',')
    csv_writer.writerow([house_title, house_location, house_money, house_url])

错误提示
图片描述

可以看到这里输出的house_title, house_location, house_money, house_url类型都是bytes
图片描述

然而下面还是报了类型错误
图片描述

Please Tell Me Why?

主程序全部代码

from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin
import requests
import csv

url = "http://nj.58.com/pinpaigongyu/pn/{page}/?minprice=1000_1500"

page = 1

print("fetch: ", url.format(page=page))

# 抓取目标页面
response = requests.get(url.format(page=page))

# 创建一个BeautifulSoup对象
html = BeautifulSoup(response.text, "lxml") 

# 获取class=list下的所有li元素
house_list = html.select(".list > li")

for house in house_list:
    house_title = house.select("h2")[0].string
    house_url = urljoin(url, house.select("a")[0]["href"])
    
    house_info_list = house_title.split()
    
    house_location = house_info_list[1]
    house_money = house.select(".money")[0].select("b")[0].string

    #把str类型的housetitle、house_location、house_money编码成bytes类型
    house_title = house_title.encode("utf8")
    house_location = house_location.encode("utf8")
    house_money = house_money.encode("utf8")
    house_url = house_url.encode("utf8")

    #查看house_title等的类型
    print(type(house_title),type(house_location),type(house_money),type(house_url))
    
    # 向csv文件写入数据
    with open('rent.csv','wb') as csv_file:
        csv_writer = csv.writer(csv_file,delimiter=',')
        csv_writer.writerow([house_title, house_location, house_money, house_url])

     #用with的写法就不用写关闭文件的csv_file.close()语句了
<think>好的,我需要帮助用户将Binetflow文件转换为CSV格式。首先,我得确认Binetflow文件是什么。Binetflow通常与网络流量分析相关,可能是某种特定的二进制格式,用来记录网络流数据,比如NetFlow的数据。用户可能想将这些数据转为CSV以便用Excel或其他工具处理。 接下来,用户需要转换的方法。常见的方法可能有使用现有工具或者自己编写脚本。我需要考虑是否有现成的工具,比如nfdump或其他NetFlow处理工具,这些工具是否支持直接输出CSV。或者,可能需要用Python脚本解析二进制文件并转换为CSV。 考虑到用户可能不熟悉命令行工具,或者希望更灵活的解决方案,编写Python脚本可能是更通用的方法。不过,解析二进制文件需要知道文件格式的结构,这可能比较复杂。如果Binetflow文件的结构是公开的,或者有相关的库可以使用,这会更容易。例如,某些库可能已经实现了对NetFlow数据的解析。 假设用户没有现成的工具,或者需要自定义转换,我可以建议使用Pythonstruct模块来解析二进制数据,然后使用csv模块写入CSV文件。但需要详细说明Binetflow的文件结构,比如每个记录的字段、数据类型、字节顺序等。如果用户不清楚结构,可能需要他们查阅相关文档或提供示例数据。 另外,可能需要检查是否有现有的开源项目或脚本已经实现了这个转换。比如,GitHub上可能有相关项目,或者网络安全社区有分享的工具。如果有的话,推荐用户使用这些现成的解决方案会更节省时间。 如果用户必须自己编写脚本,我需要给出一个基本的框架,包括如何读取二进制文件,解析每个记录,提取字段,然后写入CSV。例如,使用Python打开文件,逐行读取,按照结构解析,然后用csv.writer写入各字段。可能需要处理字节序、字段长度、数据类型转换等问题。 同时,需要提醒用户注意错误处理,比如文件无法打开、解析错误等。另外,大文件处理时可能需要分块读取,避免内存不足。性能方面,可能需要优化代码,比如使用生成器或分批处理。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如如何解析其他网络数据格式、处理大型CSV文件的技巧,或者NetFlow数据的分析应用。</think>### 如何将Binetflow文件转换为CSV文件 #### 方法一:使用现成工具(推荐) 1. **NetFlow处理工具** 若文件为NetFlow格式,可使用工具如`nfdump`,通过命令行直接输出CSV: ```bash nfdump -r input.binetflow -o csv > output.csv ``` 此方法需先安装`nfdump`[^2]。 2. **专用转换脚本** 部分开源项目(如GitHub上的`flowtools-reader`)提供Python解析库,可直接读取并转换: ```python from flowtools import read_flow import csv flows = read_flow("input.binetflow") with open("output.csv", "w", newline=&#39;&#39;) as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["src_ip", "dst_ip", "bytes", "packets"]) # 根据实际字段调整 for flow in flows: writer.writerow([flow.src_ip, flow.dst_ip, flow.bytes, flow.packets]) ``` #### 方法二:自定义Python脚本 若文件格式明确,可手动解析二进制数据: ```python import struct import csv with open("input.binetflow", "rb") as bin_file, open("output.csv", "w", newline=&#39;&#39;) as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) writer.writerow(["field1", "field2", "field3"]) # 替换为实际字段名 while True: chunk = bin_file.read(16) # 假设每条记录占16字节 if not chunk: break # 按格式解析,例如:前4字节为源IP(大端序) src_ip = struct.unpack(&#39;>I&#39;, chunk[0:4])[0] # 转换为点分十进制 src_ip_str = ".".join(map(str, [(src_ip >> 24) & 0xFF, (src_ip >> 16) & 0xFF, (src_ip >> 8) & 0xFF, src_ip & 0xFF])) writer.writerow([src_ip_str, ...]) # 补充其他字段 ``` **注意**:需根据具体文件结构调整`struct.unpack`的格式字符串和字段偏移量[^3]。 #### 关键注意事项 - **文件格式验证**:需确认Binetflow的具体格式(如字段顺序、编码方式)。 - **性能优化**:大文件建议分块读取,避免内存溢出。 - **错误处理**:添加`try-except`块处理异常数据。
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