PythonCookBook笔记——数据编码和处理

数据编码和处理

主要涉及用Python处理不同方式编码的数据，如CSV、JSON、XML和二进制包装记录。

读写CSV数据

使用csv库。

import csv
with open('stocks.csv') as f:
    f_csv = csv.reader(f)
    headers = next(f_csv)
    for row in f_csv:
        # Process row
        ...
# row是每行的列表，其中的值通过下标访问

import csv
with open('stocks.csv') as f:
    f_csv = csv.DictReader(f)
    for row in f_csv:
        # process row
        ...
# 通过字典方式读取，row是一个字典，可通过`row[name]`访问对应值

写入时要先创建一个writer对象。

headers = ['Symbol','Price','Date','Time','Change','Volume']
rows = [('AA', 39.48, '6/11/2007', '9:36am', -0.18, 181800),
         ('AIG', 71.38, '6/11/2007', '9:36am', -0.15, 195500),
         ('AXP', 62.58, '6/11/2007', '9:36am', -0.46, 935000),
       ]

with open('stocks.csv','w') as f:
    f_csv = csv.writer(f)
    f_csv.writerow(headers)
    f_csv.writerows(rows)

对于字典型数据写入，创建DictWriter对象。

headers = ['Symbol', 'Price', 'Date', 'Time', 'Change', 'Volume']
rows = [{'Symbol':'AA', 'Price':39.48, 'Date':'6/11/2007',
        'Time':'9:36am', 'Change':-0.18, 'Volume':181800},
        {'Symbol':'AIG', 'Price': 71.38, 'Date':'6/11/2007',
        'Time':'9:36am', 'Change':-0.15, 'Volume': 195500},
        {'Symbol':'AXP', 'Price': 62.58, 'Date':'6/11/2007',
        'Time':'9:36am', 'Change':-0.46, 'Volume': 935000},
        ]

with open('stocks.csv','w') as f:
    f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
    f_csv.writeheader()
    f_csv.writerows(rows)

读写JSON数据

json模块提供了很简单的方式来编解码JSON数据。

import json

data = {
    'name' : 'ACME',
    'shares' : 100,
    'price' : 542.23
}

json_str = json.dumps(data)

data = json.loads(json_str)

JSON编码支持基本数据类型None、bool、int、float、str以及包含这些类型的list、tuple和dict，对于dict的keys必须是字串类型，并且应该只编码list和dict。

JSON编码对于Python字典，除了True变成true，False变成false，None变成null，没有区别了。

如果要让JSON数据更美观打印出来，使用pprint.pprint()方法。

与关系型数据库进行交互

最好使用列表元组格式数据。

编解码Base64数据

base64模块有两个函数b64encode()和b64decode()可以完成编解码。

>>> import base64
>>> s = b'hello'
>>> a = base64.b64encode(s)
>>> a
b'aGVsbG8='
>>> base64.b64decode(a)
b'hello'
>>> 

base64只能处理字节字串或数组，如果要处理文本字串，需要增加一个编解码到字节码的过程。

读写二进制数组数据

使用struct模块处理二进制数据。

from struct import Struct
def write_records(records, format, f):
    '''
    Write a sequence of tuples to a binary file of structures.
    '''
    record_struct = Struct(format)
    for r in records:
        f.write(record_struct.pack(*r))

# Example
if __name__ == '__main__':
    records = [ (1, 2.3, 4.5),
                (6, 7.8, 9.0),
                (12, 13.4, 56.7) ]
    with open('data.b', 'wb') as f:
        write_records(records, '<idd', f)

以块形式读取文件。

from struct import Struct

def read_records(format, f):
    record_struct = Struct(format)
    chunks = iter(lambda: f.read(record_struct.size), b'')
    return (record_struct.unpack(chunk) for chunk in chunks)

# Example
if __name__ == '__main__':
    with open('data.b','rb') as f:
        for rec in read_records('<idd', f):
            # Process rec
            ...

一次性读取。

from struct import Struct

def unpack_records(format, data):
    record_struct = Struct(format)
    return (record_struct.unpack_from(data, offset)
            for offset in range(0, len(data), record_struct.size))

# Example
if __name__ == '__main__':
    with open('data.b', 'rb') as f:
        data = f.read()
    for rec in unpack_records('<idd', data):
        # Process rec
        ...

结构体使用了一些结构码如i, d, f等，<表示字节顺序低位在前。

结构体的size属性包含结构的字节数，pack()和unpack()方法被用来打包和解包数据。

转载于:https://www.cnblogs.com/ikct2017/p/9593048.html