前言

Python語言在人工智能以及計算機視覺領域十分熱門，它處理數據的能力很出色，兼容各種常用的數據類型解析。程序無非就是一系列數據操作行為的集合，從輸入到輸出以求得人們期望的結果。Python在執行效率和開發效率中找到平衡點，很適合快速開發算法復雜，數據處理量大的應用。高效率的數據處理能力離不開結構化的數據交互，python當然對CSV，JSON、XML這些常用的結構化數據類型是完美兼容的。

Python CSV解析

CSV逗號分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有時也稱為字符分隔值，因為分隔字符也可以不是逗號），它通常用于在電子表格軟件和純文本之間交互數據，其文件以純文本形式存儲表格數據（數字和文本）。從真正意義上說它并不是結構化的數據，而僅僅是一些用逗號分隔的原始字符串。

Python中對于特定的一些簡單CSV文件用str.split(‘,’)就能滿足要求，但是不推薦這么做，因為某些字段值可能存在嵌套關系。Python有專門用于解析和生成的CSV的庫，如csv模塊。

Python應用csv樣例

#! /usr/bin/env pythonimport 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='') writer = csv.writer(f) for record in DATA:writer.writerow(record)print(record) f.close()printf('read csv data') f = open('wageinfo.csv','r') reader = csv.reader(f) for id,name,age,sex,wage in reader:printf('id %s: name: %s age: %s sex: %s wage: %s' %(id,name,age,sex,wage)) f.close()

Python JSON數據解析

JSON(JavaScript Object Notation, JS 對象簡譜)是輕量級的數據交換方式，也是以人類易讀懂的方式傳輸結構化數據，這使得它在網絡傳輸方面應用很廣，前后端的數據交換格式通常也是JSON，python這門在網路爬蟲方面性能優異的語言當然也會完美支持JSON的解析，在程序中引用json模塊即可。

JSON本質是字符串，它通過鍵/值（key/value）的方式將數據結構化，鍵/值對組合中的鍵名寫在前面并用雙引號 "" 包裹，使用冒號 : 分隔，然后緊接著值，當然也可以進行多層嵌套以實現更為復雜的數據結構類型。

Python應用JSON樣例

#! /usr/bin/env pythonfrom distutils.log import warn as printf from json import dumps from pprint import pprintBOOKs = {'2019010101':{'tilte':'Core Python Programming','edition':2,'year':2019,},'2019010102':{'title':'Python web Development with Django','authors':['Jeff Forcier','Pual Bissex','Wesley Chun'],'year':2019,},'2019010103':{'title':'Python Fundamenttals','year':2019,}, } printf(' RAW DICT') printf('BOOKs')printf('\n PRETTY_PRINTEDDICT') pprint(BOOKs)printf('\n RAW JSON') printf(dumps(BOOKs))printf('\n PRETTY_PRINTEDJSON') printf(dumps(BOOKs,indent=4))

Python XML數據解析

XML 指可擴展標記語言（eXtensible Markup Language），是一種比較老的結構化數據格式，相比JSON來說還是比較難一眼就看清它的數據內容的，在高級語言程序中通常有相應的解析器來實現對XML格式化數據操作。

XML文檔與HTML非常類似，但XML并不是HTML的替代，它們設計目的不同，XML 被設計用來傳輸和存儲數據，其焦點是數據的內容，而HTML 被設計用來顯示數據，其焦點是數據的外觀。但它們的結構類似，由一些元素和屬性構成。

Python應用XML樣例

#! /usr/bin/env pythonfrom xml.etree.ElementTree import Element,SubElement,tostring from xml.dom.minidom import parseStringBOOKs = {'2019010101':{'tilte':'Core Python Programming','edition':2,'year':2019,},'2019010102':{'title':'Python web Development with Django','authors':['Jeff Forcier','Pual Bissex','Wesley Chun'],'year':2019,},'2019010103':{'title':'Python Fundamenttals','year':2019,}, }books = Element('books') for isbn,info in BOOKs.items():book = SubElement(books,'book')info.setdefault('authors','Wesley Chun')info.setdefault('edition',1)for key,val in info.items():SubElement(book,key).text = ', '.join(str(val).split(':'))xml = tostring(books) print (' RAW XML') print (xml)print ('\nPRETTY_PRINTED XML') dom = parseString(xml) print (dom.toprettyxml(' '))print (' FLAT STRUCTURE') for elmt in books.getiterator():print (elmt.tag, '_',elmt.text)print ('\n TITLES ONLY') for book in books.findall('.//title'):print (book.text)

總結

Python在人工智能以及計算機視覺領域十分熱門，它強大的類庫支持對快速開發應用提供了可能性，相比于C/C++開發來說，它只需要一個簡單的文件編輯工具，甚至連編譯都不用就能運行代碼，帶你探索新世界。它既有近似于底層C/C++的運行效率，也有JAVA這種高級語言的面向對象開發效率，簡直perfect，記2018年末于廣州。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python数据解析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。