第三章——供机器读取的数据（CSV与JSON）

本书使用的文件、代码：https://github.com/huangtao36/data_wrangling

机器可读（machine readable）文件格式：

1、逗号分隔值（Comma-Separated Values, CSV）

2、JavaScript对象符号（JavaScript Object Notation, JSON）

3、可扩展标记语言（eXtensible Markup Language, XML）

第三章使用的数据文件：

一、CSV数据

　　CSV文件：将数据列用逗号分隔的文件，文件扩展名为.csv

　　TSV文件：将数据列用Tab分隔的文件（tab-separated values），文件扩展名为.csv或.tsv（要打开文件确定是何种类型的数据）

　　用excel打开文件data-text.csv：

　　用 Sublime打开data-text.csv：

import csv
 
csvfile = open('data-text.csv','rb') #打开文件，只读模式（'wb'表示写）
reader = csv.reader(csvfile)　　#读取数据
 
for row in reader:　　#输出数据
  print row

　　　　在PyCharm中运行：

　　　　在控制台中使用命令行运行：

　　　　　　（运行代码文件只需要进入到其所在文件夹，输入：python 文件名）　　

import csv

csvfile = open('data-text.csv','rb')
reader = csv.DictReader(csvfile)

for row in reader:
  print row

　　　　在PyCharm中运行：

　　在控制台中使用命令行运行：

　　注：

　　　　1、使用命令行编译时需要进入到代码文件所在文件夹，并且数据文件应与代码文件所在同一目录下（因为代码中没有指定数据文件路径）

　　　　2、对比上面两个代码如下，对比输出，代码1输出的是列表格式，代码2输出的是字典格式

　　　　　　　　代码1：reader = csv.reader(csvfile)　　#读取数据

　　　　　　　　代码2：reader = csv.DictReader(csvfile)

　　.json为文件扩展名，极少数命名不规范的.js文件也可能包含的是JSON数据（.js文件一般是JavaScript文件）

　　JSON数据文件部分内容

　　　　JSON文件内容类似于Python中的字典，每一行都有键和值。

import json

json_data = open('data-text.json').read()

data = json.loads(json_data)

for item in data:
    print item

　　　　在PyCharm上运行

　　　　1、CSV以只读方式打开文件（文件变量），JSON读取文件的内容后还把其保存在变量json_data中（内容变量）

　　　　 2、CSV中open()返回的是一个文件对象，JSON中得到的是一个字符串

　　运行type()来检测一下（使用命令行逐句输入（注意要在数据文件路径下运行））：

filename = 'data-text.json'

type(open(filename,'rb'))

type(open(filename),read())

　　　　由以上结果可以看出使用open()函数直接打开文件，获得的是一个文件类型的数据；而使用read()读取后获得的是一个字符串类型