Python 可以通過各種庫(kù)去解析我們常見的數(shù)據(jù)。其中 csv 文件以純文本形式存儲(chǔ)表格數(shù)據(jù)，以某字符作為分隔值，通常為逗號(hào)；xml 可拓展標(biāo)記語言，很像超文本標(biāo)記語言 Html ，但主要對(duì)文檔和數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，被用來傳輸數(shù)據(jù)；json 作為一種輕量級(jí)數(shù)據(jù)交換格式，比 xml 更小巧但描述能力卻不差，其本質(zhì)是特定格式的字符串；Microsoft Excel 是電子表格，可進(jìn)行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計(jì)分析和輔助決策操作，其數(shù)據(jù)格式為 xls、xlsx。接下來主要介紹通過 Python 簡(jiǎn)單解析構(gòu)建上述數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)的“珍珠翡翠白玉湯”。

Python 解析構(gòu)建 csv

通過標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的 csv 模塊，使用函數(shù) reader()、writer() 完成 csv 數(shù)據(jù)基本讀寫。

import csv
with open('readtest.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
print(row)
with open('writetest.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerrow("onetest")
writer.writerows("someiterable")

其中 reader() 返回迭代器， writer() 通過 writerrow() 或 writerrows() 寫入一行或多行數(shù)據(jù)。兩者還可通過參數(shù) dialect 指定編碼方式，默認(rèn)以 excel 方式，即以逗號(hào)分隔，通過參數(shù) delimiter 指定分隔字段的單字符，默認(rèn)為逗號(hào)。

在 Python3 中，打開文件對(duì)象 csvfile ，需要通過 newline='' 指定換行處理，這樣讀取文件時(shí)，新行才能被正確地解釋；而在 Python2 中，文件對(duì)象 csvfile 必須以二進(jìn)制的方式 'b' 讀寫，否則會(huì)將某些字節(jié)（0x1A）讀寫為文檔結(jié)束符（EOF），導(dǎo)致文檔讀取不全。

除此之外，還可使用 csv 模塊中的類 DictReader()、DictWriter() 進(jìn)行字典方式讀寫。

import csv
with open('readtest.csv', newline='') as csvfile:
  reader = csv.DictReader(csvfile)
  for row in reader:
    print(row['first_test'], row['last_test'])
with open('writetest.csv', 'w', newline='') as csvfile:
  fieldnames = ['first_test', 'last_test']
  writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
  writer.writeheader()
  writer.writerow({'first_test': 'hello', 'last_test': 'wrold'})
  writer.writerow({'first_test': 'Hello', 'last_test': 'World'})
  #writer.writerows([{'first_test': 'hello', 'last_test': 'wrold'}, {'first_test': 'Hello', 'last_test': 'World'}])

其中 DictReader() 返回有序字典，使得數(shù)據(jù)可通過字典的形式訪問，鍵名由參數(shù) fieldnames 指定，默認(rèn)為讀取的第一行。

DictWriter() 必須指定參數(shù) fieldnames 說明鍵名，通過 writeheader() 將鍵名寫入，通過 writerrow() 或 writerrows() 寫入一行或多行字典數(shù)據(jù)。

Python 解析構(gòu)建 xml

通過標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的 xml.etree.ElementTree 模塊，使用 Element、ElementTree 完成 xml 數(shù)據(jù)的讀寫。

from xml.etree.ElementTree import Element, ElementTree
root = Element('language')
root.set('name', 'python')
direction1 = Element('direction')
direction2 = Element('direction')
direction3 = Element('direction')
direction4 = Element('direction')
direction1.text = 'Web'
direction2.text = 'Spider'
direction3.text = 'BigData'
direction4.text = 'AI'
root.append(direction1)
root.append(direction2)
root.append(direction3)
root.append(direction4)
#import itertools
#root.extend(chain(direction1, direction2, direction3, direction4))
tree = ElementTree(root)
tree.write('xmltest.xml')

寫 xml 文件時(shí)，通過 Element() 構(gòu)建節(jié)點(diǎn)，set() 設(shè)置屬性和相應(yīng)值，append() 添加子節(jié)點(diǎn)，extend() 結(jié)合循環(huán)器中的 chain() 合成列表添加一組節(jié)點(diǎn)，text 屬性設(shè)置文本值，ElementTree() 傳入根節(jié)點(diǎn)構(gòu)建樹，write() 寫入 xml 文件。

import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse('xmltest.xml')
#from xml.etree.ElementTree import ElementTree
#tree = ElementTree().parse('xmltest.xml')
root = tree.getroot()
tag = root.tag
attrib = root.attrib
text = root.text
direction1 = root.find('direction')
direction2 = root[1]
directions = root.findall('.//direction')
for direction in root.findall('direction'):
  print(direction.text)
for direction in root.iter('direction'):
  print(direction.text)
root.remove(direction2)

讀 xml 文件時(shí)，通過 ElementTree() 構(gòu)建空樹，parse() 讀入 xml 文件，解析映射到空樹；getroot() 獲取根節(jié)點(diǎn)，通過下標(biāo)可訪問相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)；tag 獲取節(jié)點(diǎn)名，attrib 獲取節(jié)點(diǎn)屬性字典，text 獲取節(jié)點(diǎn)文本；find() 返回匹配到節(jié)點(diǎn)名的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)，findall() 返回匹配到節(jié)點(diǎn)名的所有節(jié)點(diǎn)，find()、findall() 兩者都僅限當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的一級(jí)子節(jié)點(diǎn)，都支持 xpath 路徑提取節(jié)點(diǎn)；iter() 創(chuàng)建樹迭代器，遍歷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的所有子節(jié)點(diǎn)，返回匹配到節(jié)點(diǎn)名的所有節(jié)點(diǎn)；remove() 移除相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)。

除此之外，還可通過 xml.sax、xml.dom.minidom 去解析構(gòu)建 xml 數(shù)據(jù)。其中 sax 是基于事件處理的；dom 是將 xml 數(shù)據(jù)在內(nèi)存中解析成一個(gè)樹，通過對(duì)樹的操作來操作 xml；而 ElementTree 是輕量級(jí)的 dom ，具有簡(jiǎn)單而高效的API，可用性好，速度快，消耗內(nèi)存少，但生成的數(shù)據(jù)格式不美觀，需要手動(dòng)格式化。

Python 解析構(gòu)建 json

通過標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的 json 模塊，使用函數(shù) dumps()、loads() 完成 json 數(shù)據(jù)基本讀寫。

>>> import json
>>> json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}])
'["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]'
>>> json.loads('["foo", {"bar":["baz", null, 1.0, 2]}]')
['foo', {'bar': ['baz', None, 1.0, 2]}]

json.dumps() 是將 obj 序列化為 json 格式的 str，而 json.loads() 是反向操作。其中 dumps() 可通過參數(shù) ensure_ascii 指定是否使用 ascii 編碼，默認(rèn)為 True；通過參數(shù)  separators=(',', ':') 指定 json 數(shù)據(jù)格式中的兩種分隔符；通過參數(shù) sort_keys 指定是否使用排序，默認(rèn)為 False。

除此之外，還可使用 json 模塊中的函數(shù) dump()、load() 進(jìn)行 json 數(shù)據(jù)讀寫。

import json
with open('jsontest.json', 'w') as jsonfile:
json.dump(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}], jsonfile)
with open('jsontest.json') as jsonfile:
json.load(jsonfile)

功能與 dumps()、loads() 相同，但接口不同，需要與文件操作結(jié)合，多傳入一個(gè)文件對(duì)象。

Python 解析構(gòu)建 excel

通過 pip 安裝第三方庫(kù) xlwt、xlrd 模塊，完成 excel 數(shù)據(jù)的讀寫。

import xlwt
wbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
wsheet = wbook.add_sheet('sheet1')
wsheet.write(0, 0, 'Hello World')
wbook.save('exceltest.xls')

寫 excel 數(shù)據(jù)時(shí)，通過 xlwt.Workbook() 指定編碼格式參數(shù) encoding 創(chuàng)建工作表，add_sheet() 添加表單，write() 在相應(yīng)的行列單元格中寫入數(shù)據(jù)，save() 保存工作表。

import xlrd
rbook = xlrd.open_workbook('exceltest.xls')
rsheet = book.sheets()[0]
#rsheet = book.sheet_by_index(0)
#rsheet = book.sheet_by_name('sheet1')
nr = rsheet.nrows
nc = rsheet.ncols
rv = rsheet.row_values(0)
cv = rsheet.col_values(0)
cell = rsheet.cell_value(0, 0)

讀 excel 數(shù)據(jù)時(shí)，通過 xlrd.open_workbook() 打開相應(yīng)的工作表，可使用列表下標(biāo)、表索引 sheet_by_index()、表單名 sheet_by_name() 三種方式獲取表單名，nrows 獲取行數(shù)，ncols 獲取列數(shù)，row_values() 返回相應(yīng)行的值列表，col_values() 返回相應(yīng)列的值列表，cell_value() 返回相應(yīng)行列的單元格值。

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