Python进阶强化训练之csv|json|xml|excel高效解析与构建技巧

古城微笑少年丶 2022-01-11 09:09 161阅读 0赞

## **转载博客地址：[https://ansheng.me/][https_ansheng.me]** ##

## **内容源自刘硕老师的《Python进阶强化训练》** ##

## **视频课程：http://coding.imooc.com/class/62.html** ##

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## 如何读写csv数据？ ##

*  实际案例  
    我们可以通过**[http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=000001.sz][http_table.finance.yahoo.com_table.csv_s_000001.sz]**，这个url获取中国股市(深市)数据集，它以csv数据格式存储：

Date,Open,High,Low,Close,Volume,Adj Close
    2016-09-15,9.06,9.06,9.06,9.06,000,9.06
    2016-09-14,9.17,9.18,9.05,9.06,42148100,9.06
    2016-09-13,9.18,9.21,9.14,9.19,46093100,9.19
    2016-09-12,9.29,9.32,9.13,9.16,75658100,9.16
    2016-09-09,9.40,9.43,9.36,9.38,32743100,9.38
    2016-09-08,9.39,9.42,9.38,9.40,29521800,9.40
    2016-09-07,9.41,9.42,9.37,9.40,45937300,9.40
    2016-09-06,9.42,9.43,9.36,9.41,57473800,9.41
    2016-09-05,9.46,9.46,9.40,9.42,46993600,9.42
    2016-09-02,9.43,9.46,9.42,9.45,36879600,9.45
    2016-09-01,9.49,9.52,9.42,9.45,48013100,9.45
    2016-08-31,9.46,9.50,9.43,9.49,48974600,9.49
    2016-08-30,9.42,9.47,9.41,9.47,59508100,9.47
    2016-08-29,9.41,9.45,9.38,9.42,56523100,9.42
    2016-08-26,9.45,9.47,9.40,9.45,50223300,9.45
    2016-08-25,9.42,9.45,9.34,9.44,61738900,9.44
    2016-08-24,9.41,9.43,9.38,9.43,73228100,9.43

请将平安银行这支股票，在2016年中成交量超过`14000000`的记录存储到另一个csv文件中

### 解决方案 ###

*  使用标准库中的csv模块，可以使用其中`reader`和`writer`完成文件读写

下载数据

>>> from urllib import urlretrieve
    # 获取平安银行股票信息，保存到pingan.csv文件中
    >>> urlretrieve('http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=000001.sz', 'pingan.csv')
    ('pingan.csv', <httplib.HTTPMessage instance at 0x1a997e8>)

使用csv模块进行读

>>> import csv
    >>> rf = open('pingan.csv', 'rb')
    >>> reader = csv.reader(rf)
    # 获取的对象是一个可迭代的
    >>> reader.next()
    ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Adj Close']
    >>> reader.next()
    ['2016-09-15', '9.06', '9.06', '9.06', '9.06', '000', '9.06']

使用csv模块进行写

>>> wf = open('pingan_copy.csv', 'wb')
    >>> writer = csv.writer(wf)
    >>> writer.writerow(['2016-09-14', '9.17', '9.18', '9.05', '9.06', '42148100', '9.06'])
    >>> writer.writerow(reader.next())                                                     
    >>> wf.flush()

查看写入的文件内容

[root@iZ28i253je0Z ~]# cat pingan_copy.csv 
    2016-09-14,9.17,9.18,9.05,9.06,42148100,9.06
    2016-09-13,9.18,9.21,9.14,9.19,46093100,9.19

如上的问题解决方案如下：

#!/use/bin/env python
    # _*_ coding:utf-8 _*_
    
    import csv
    
    with open('pingan.csv', 'rb') as rf:
        reader = csv.reader(rf)
        with open('pingan2016.csv', 'wb') as wf:
            writer = csv.writer(wf)
            headers = reader.next()
            writer.writerow(headers)
            for row in reader:
                if row[0] < '2016-01-01':
                    break
                if int(row[5]) >= 50000000:
                    writer.writerow(row)

## 如何读写json数据？ ##

*  实际案例

在web应用中常用JSON(JavaScript Object Notation)格式传输数据，在python中如何读写json数据?

### 解决方案 ###

*  使用标准库中的json模块，其中`loads`、`dumps`函数可以完成json数据的读写

将数据类型转换为字符串

>>> import json
    # 创建一个列表
    >>> l = [1,2,'asd',{'blgo_url','ansheng.me'}]
    # 使用dumps转换为字符串
    >>> json.dumps(l)
    '[1, 2, "asd", {"blgo_url": "ansheng.me"}]'
    # 去掉空格
    >>> json.dumps(l, separators=[',',':'])
    '[1,2,"asd",{"blgo_url":"ansheng.me"}]'
    # 排序
    >>> d = {'b':None,'a':'111','g':'Null'}
    >>> json.dumps(d, sort_keys=True)
    '{"a": "111", "b": null, "g": "Null"}'

将字符串转换为数据类型

>>> json.loads('[1,2,"asd",{"blgo_url":"ansheng.me"}]')
    [1, 2, 'asd', {'blgo_url': 'ansheng.me'}]

## 如何解析简单的xml文档？ ##

*  实际案例

如以下`XML`文档，如何使用python进行解析？

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
    <data>
        <country name="Liechtenstein">
            <rank update="yes">2</rank>
            <year>2008</year>
            <gdppc>141100</gdppc>
            <neighbor name="Austria" direction="E"/>
            <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
        </country>
        <country name="Singapore">
            <rank update="yes">5</rank>
            <year>2011</year>
            <gdppc>59900</gdppc>
            <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
        </country>
        <country name="Panama">
            <rank update="yes">69</rank>
            <year>2011</year>
            <gdppc>13600</gdppc>
            <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
            <neighbor name="Colombia" direction="E"/>
        </country>
    </data>

### 解决方案 ###

*  可以使用标准库中的`xml.etree.ElementTree`，其中的`parse`函数可以解析XML文档

# 导入parse
    >>> from xml.etree.ElementTree import parse
    >>> f = open('a.xml')
    # 获得ElementTree对象
    >>> et = parse(f)
    # 获取根节点，也就是data
    >>> root = et.getroot()
    >>> root
    <Element 'data' at 0x00000203ECA1E728>
    # 查看标签
    >>> root.tag
    'data'
    # 属性
    >>> root.attrib
    {}
    # 文本
    >>> root.text.strip()
    ''
    # 获得一个节点的子元素，然后在获取每个子元素的属性
    >>> for child in root: print(child.get('name'))
    ...
    Liechtenstein
    Singapore
    Panama
    # 根据标签寻找子元素，每次之寻找第一个
    >>> root.find('country')
    <Element 'country' at 0x00000203ECBD3228>
    # 寻找所有
    >>> root.findall('country')
    [<Element 'country' at 0x00000203ECBD3228>, <Element 'country' at 0x00000203ECBDBC28>, <Element 'country' at 0x00000203ECBDBDB8>]
    # 获得一个生成器对象
    >>> root.iterfind('country')
    <generator object prepare_child.<locals>.select at 0x00000203ECBC5FC0>
    >>> for e in root.iterfind('country'): print(e.get('name'))
    ...
    Liechtenstein
    Singapore
    Panama
    # 获取所有的元素节点
    >>> list(root.iter())
    [<Element 'data' at 0x00000203ECA1E728>, <Element 'country' at 0x00000203ECBD3228>, <Element 'rank' at 0x00000203ECBDBA98>, <Element 'year' at 0x00000203ECBDBAE8>, <Element 'gdppc' at 0x00000203ECBDBB38>, <Element 'neighbor' at 0x00000203ECBDBB88>, <Element 'neighbor' at 0x00000203ECBDBBD8>, <Element 'country' at 0x00000203ECBDBC28>, <Element 'rank' at 0x00000203ECBDBC78>, <Element 'year' at 0x00000203ECBDBCC8>, <Element 'gdppc' at 0x00000203ECBDBD18>, <Element 'neighbor' at 0x00000203ECBDBD68>, <Element 'country' at 0x00000203ECBDBDB8>, <Element 'rank' at 0x00000203ECBDBE08>, <Element 'year' at 0x00000203ECBDBE58>, <Element 'gdppc' at 0x00000203ECBDBEA8>, <Element 'neighbor' at 0x00000203ECBDBEF8>, <Element 'neighbor' at 0x00000203ECBDBF48>]
    # 寻找标签为rank的子节点
    >>> list(root.iter('rank'))
    [<Element 'rank' at 0x00000203ECBDBA98>, <Element 'rank' at 0x00000203ECBDBC78>, <Element 'rank' at 0x00000203ECBDBE08>]

查找的高级用法

# 匹配country下的所有子节点
    >>> root.findall('country/*')
    [<Element 'rank' at 0x00000203ECBDBA98>, <Element 'year' at 0x00000203ECBDBAE8>, <Element 'gdppc' at 0x00000203ECBDBB38>, <Element 'neighbor' at 0x00000203ECBDBB88>, <Element 'neighbor' at 0x00000203ECBDBBD8>, <Element 'rank' at 0x00000203ECBDBC78>, <Element 'year' at 0x00000203ECBDBCC8>, <Element 'gdppc' at 0x00000203ECBDBD18>, <Element 'neighbor' at 0x00000203ECBDBD68>, <Element 'rank' at 0x00000203ECBDBE08>, <Element 'year' at 0x00000203ECBDBE58>, <Element 'gdppc' at 0x00000203ECBDBEA8>, <Element 'neighbor' at 0x00000203ECBDBEF8>, <Element 'neighbor' at 0x00000203ECBDBF48>]
    # 找到所有节点的rank
    >>> root.findall('.//rank')
    [<Element 'rank' at 0x00000203ECBDBA98>, <Element 'rank' at 0x00000203ECBDBC78>, <Element 'rank' at 0x00000203ECBDBE08>]
    # 找到rank的父对象
    >>> root.findall('.//rank/..')
    [<Element 'country' at 0x00000203ECBD3228>, <Element 'country' at 0x00000203ECBDBC28>, <Element 'country' at 0x00000203ECBDBDB8>]
    # 查找country包含name属性的
    >>> root.findall('country[@name]')
    [<Element 'country' at 0x00000203ECBD3228>, <Element 'country' at 0x00000203ECBDBC28>, <Element 'country' at 0x00000203ECBDBDB8>]
    >>> root.findall('country[@age]')
    []
    # 查找属性等于特定值的元素
    >>> root.findall('country[@name="Singapore"]')
    [<Element 'country' at 0x00000203ECBDBC28>]
    # 查找必须包含某一个子元素
    >>> root.findall('country[rank]')
    [<Element 'country' at 0x00000203ECBD3228>, <Element 'country' at 0x00000203ECBDBC28>, <Element 'country' at 0x00000203ECBDBDB8>]
    # 查找子元素等于指定的值
    >>> root.findall('country[rank="5"]')
    [<Element 'country' at 0x00000203ECBDBC28>]
    # 根据位置查找，从1开始
    >>> root.findall('country')
    [<Element 'country' at 0x00000203ECBD3228>, <Element 'country' at 0x00000203ECBDBC28>, <Element 'country' at 0x00000203ECBDBDB8>]
    # 根据位置查找
    >>> root.findall('country[1]')
    [<Element 'country' at 0x00000203ECBD3228>]
    # 倒数第一个
    >>> root.findall('country[last()]')
    [<Element 'country' at 0x00000203ECBDBDB8>]
    # 倒数第二个
    >>> root.findall('country[last()-1]')
    [<Element 'country' at 0x00000203ECBDBC28>]

## 如何构建xml文档？ ##

*  实际案例

某些时候，我们需要将其他格式数据转换为xml，例如下面的字符串如何转换为XML？

Date,Open,High,Low,Close,Volume,Adj Close
    2016-09-14,9.17,9.18,9.05,9.06,42148100,9.06

### 解决方案 ###

*  使用标准库中的`xml.etree.ElementTree`，构建`ElementTree`，使用`write`方法写入文件

>>> from xml.etree.ElementTree import Element, ElementTree
    >>> from xml.etree.ElementTree import tostring
    >>> e = Element('Data')
    >>> e.set('name', 'abc')
    >>> e.text = '123'
    # 查看结果
    >>> tostring(e)
    b'<Data name="abc">123</Data>'
    >>> e2 = Element('Row')
    >>> e3 = Element('Open')
    >>> e3.text = '9.17'
    >>> e2.append(e3)
    >>> e.text = None
    >>> e.append(e2)
    >>> tostring(e)
    b'<Data name="abc"><Row><Open>9.17</Open></Row></Data>'
    >>> et = ElementTree(e)
    >>> et.write('demo.xml')

解决如上问题的脚本如下：

import csv
    from xml.etree.ElementTree import Element, ElementTree
    
    
    def pretty(e, level=0):
        if len(e) > 0:
            e.text = '\n' + '\t' * (level + 1)
            for child in e:
                pretty(child, level + 1)
            child.tail = child.tail[:-1]
        e.tail = '\n' + '\t' * level
    
    
    def csvToXML(fname):
        with open(fname, 'rb') as f:
            reader = csv.reader(f)
            headers = reader.next()
    
            root = Element('Data')
            for row in reader:
                eRow = Element('Row')
                root.append(eRow)
                for tag, text in zip(headers, row):
                    e = Element(tag)
                    e.text = text
                    eRow.append(e)
        pretty(root)
        return ElementTree(root)
    
    
    et = csvToXML('pingan.csv')
    et.write('pingan.xml')

转换好的文件内容为：

<Data>
            <Row>
                    <Date>2016-09-15</Date>
                    <Open>9.06</Open>
                    <High>9.06</High>
                    <Low>9.06</Low>
                    <Close>9.06</Close>
                    <Volume>000</Volume>
                    <Adj Close>9.06</Adj Close>
            </Row>
            <Row>
                    <Date>2016-09-14</Date>
                    <Open>9.17</Open>
                    <High>9.18</High>
                    <Low>9.05</Low>
                    <Close>9.06</Close>
                    <Volume>42148100</Volume>
                    <Adj Close>9.06</Adj Close>
            </Row>
    		.....

## 如何读写excel文件？ ##

*  实际案例

Microsoft Excel是日常办公中使用最频繁的软件，起数据格式为xls,xlsx,一种非常常用的电子表格。

某小学某班成绩记录在excel了文件中，内容如下：

姓名	语文	数学	外语
    小明	95	96	94
    张三	85	84	92
    王五	86	85	75
    小哈	96	92	100

利用python读写excel了，添加总分列，计算每人总分

### 解决方案 ###

*  使用第三方库xlrd和xlwt，这两个库分别用于excel读和写

安装这两个模块

pip3 install xlrd
    pip3 install xlwt

脚本如下：

#!/usr/bin/env python
    # _*_ coding:utf-8 _*_
    
    # 导入xlrd和xlwt
    import xlrd
    import xlwt
    
    # 打开excel文件
    rbook = xlrd.open_workbook('x.xlsx')
    # 表
    rsheet = rbook.sheet_by_index(0)
    
    # 添加一个总分的列
    
    # 列
    nc = rsheet.ncols
    # 第0行，列，文本类型，文字，内容
    rsheet.put_cell(0, nc, xlrd.XL_CELL_TEXT, '总分', None)
    
    # 迭代表中的所有数据，计算总分
    for row in range(1, rsheet.nrows):
        # 计算每行的总分，跳过第0行,0==姓名,sum对列表进行求和，t等于最后加上拿出来的分数
        t = sum(rsheet.row_values(row, 1))
        # 写入数据
        rsheet.put_cell(row, nc, xlrd.XL_CELL_NUMBER, t, None)
    
    # 写入到文件中
    wbook = xlwt.Workbook()
    wsheet = wbook.add_sheet(rsheet.name)
    
    # 对其方式，垂直和水平都是剧中
    style = xlwt.easyxf('align: vertical center, horizontal center')
    
    # rsheet的每个单元格写入到wsheet中
    for r in range(rsheet.nrows):  # 行
        for c in range(rsheet.ncols):  # 列
            wsheet.write(r, c, rsheet.cell_value(r, c), style)
    
    wbook.save('output.xlsx')

计算结果如下：

姓名	语文	数学	外语	总分
    小明	95	96	94	285
    张三	85	84	92	261
    王五	86	85	75	246
    小哈	96	92	100	288

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