结构化的文本文件

结构化的文本有很多格式，区别它们的方法如下：分隔符，比如tab(‘\t’)、逗号(‘,’)或竖线(‘|’)。如：逗号分隔值(csv) ‘<’和’>’标签，如XML 和 HTML 标点符号，如 JavaScript Object Notation (JSON)。缩进如：YAML (即:YAML Ain’t Markup Language的缩写) 混合的，例如各种配置文件

CSV

带分隔符的文件一般用作数据交换格式或数据库。

>>> import csv
>>> villains = [
    ['Doctor','No'],
    ['Rosa','klebb'],
    ['Mister','Big'],
    ['Auric','Goldfinger'],
    ['Ernst','Blofeld'],]
>>> with open('villains','wt') as fout:  # 一个上下文管理器
    csvout = csv.writer(fout)
    csvout.writerows(villains)

>>> villains
[['Doctor', 'No'], ['Rosa', 'klebb'], ['Mister', 'Big'], ['Auric', 'Goldfinger'], ['Ernst', 'Blofeld']]

XML

带分隔符的文件仅有两维的数据：行和列，XML是最突出的处理这种转换的标记(markup)格式，它使用标签(tag)分隔数据。

XML通常用于数据传送和消息，它存在一些格式如：RSS和Atom，工业界有许多定制化的XML格式，例如：金融领域（http://www.service-architecture.com/articles/xml/finance_xml.html）

示例文件：menu.xml



    
        breakfast burritor
        pancakes
    

        hamburger

    
        spaghetti

在Python中解析XML最简单的方法是使用ElementTree，下面的代码用来解析menu.xml文件以及输出一些标签和属性：

>>> import xml.etree.ElementTree as et
>>> tree = et.ElementTree(file = ‘menu.xml’)
>>> root = tree.getroot()
>>> root.tag
‘menu’
>>> for child in root:
    print('tag:',child.tag,'attributes:',child.attrib)
    for grandchild in child:
        print('\tag:',grandchild.tag,'attributes:',grandchild.attrib)

tag: breakfast attributes: {'hours': '7-11'}
    ag: item attributes: {'price': '$6.00'}
    ag: item attributes: {'price': '$4.00'}
tag: lunch attributes: {'hours': '11-3'}
    ag: item attributes: {'price': '$5.00'}
tag: dinner attributes: {'hours': '3-10'}
    ag: item attributes: {'price': '8.00'}
>>> len(root)  #菜单选择的数目
3
>>> len(root[0])  #早餐项的数目
2

对于嵌套列表中的每一个元素，tag是标签字符串，attrib是它属性的一个字典。ElementTree有许多查找XML导出数据、修改数据乃至写入XML文件的方法，他的文档（https://docs.python.org/3.3/library/xml.etree.elementtree.html）中有详细介绍。

其他标准的Python XML库如下： xml.dom ：JavaScript开发者比较熟悉的文档对象模型（DOM），将Web文档表示成层次结构，它会把整个XML文件载入到内存中，同样允许你获取所有的内容。

xml.sax : 简单的XML API 或者SAX都是通过在线解析XML，不需要一次载入所有内容到内存中，因此对于处理巨大的XML文件流是一个很好的选择。

HTML

更多用HTML来格式化输出显示结果而不是用于交换数据

JSON

JavaScript Object Notation(JSON，http://www.json.org)是源于JavaScript的当今很流行的数据交换格式，它是JavaScript语言的一个子集，也是Python合法可支持的语法。 Python只有一个主要的JSON模块json。

实例：以之前XML例子构件JSON的数据结构，再把JSON字符串解码成数据。

>>> menu = \
    {
    "breakfast":{
            "hours":"7-11",
            "items":{
                    "breakfast burritos":"$6.00",
                    "pancakes":"$4.00"
                    }
             },
    "lunch":{
            "hours":"11-3",
            "items":{
                    "hamburger":"$5.00"
                    }
            },
    "dinner":{
            "hours":"3-10",
            "items":{
                   "spaghetti":"$8.00"
                   }
            }
     }
>>>

使用dumps()将menu编码成JSON字符串

>>> import json
>>> menu_json = json.dumps(menu)
>>> menu_json
'{"breakfast": {"hours": "7-11", "items": {"breakfast burritos": "$6.00", "pancakes": "$4.00"}}, "lunch": {"hours": "11-3", "items": {"hamburger": "$5.00"}}, "dinner": {"hours": "3-10", "items": {"spaghetti": "$8.00"}}}'
>>>

使用load()把JSON字符串menu_json解析成Python的数据结构

>>> menu2 = json.loads(menu_json)
>>> menu2
{'breakfast': {'hours': '7-11', 'items': {'breakfast burritos': '$6.00', 'pancakes': '$4.00'}}, 'lunch': {'hours': '11-3', 'items': {'hamburger': '$5.00'}}, 'dinner': {'hours': '3-10', 'items': {'spaghetti': '$8.00'}}}
>>>

menu和menu2是具有相同键值的字典

YAML

yaml同样有键和值，但主要用来处理日期和时间，标准的Python库没有处理YAML的模块，因此需要安装第三方yaml操作数据，load()将YAML字符串转换为Python数据结构，而dump()正好相反。

配置文件

使用标准configparser模块处理Windows风格的初始化.ini文件，这些文件都包含key=value的定义，修改等自定义操作也可实现，请参阅configparser(https://docs.python.org/3.3/library/configparser.html).如果需要两层以上的嵌套结构，使用YAML或者JSON。

下面是一个简单的配置文件settings.cfg例子：

[english]
greeting = Hell
[french]
greeting = Bonjour
[files]
home = /usr/local

简单的插入：

bin = %(home)s/bin

>>> 
>>> import configparser
>>> cfg = configparser.ConfigParser()
>>> cfg.read('settings.cfg')
['settings.cfg']
>>> cfg

>>> cfg['french']

>>> cfg['french']['greeting']
'Bonjour'
>>> cfg['files']['bin']
'/usr/local/bin'
>>>

其他交换格式

以下的二进制数据交换格式通常比XML或者JSON更加快速和复杂：

MsgPack(http://msgpack.org)

Protocol Buffers(https://code.google.com/p/protobuf/)

Avro(http://avro.apache.org/docs/current/)

Thrift(http://thrift.apache.org/)

使用pickle序列化

存储数据结构到一个文件中也称为序列化（serializing）.Python提供了pickle模块以特殊的二进制格式保存和恢复数据对象。使用函数dump()序列化数据岛文件，而函数load()用作反序列化。

>>> 
>>> import pickle
>>> import datetime
>>> 
>>> now1 = datetime.datetime.utcnow()
>>> pickled = pickle.dumps(now1)
>>> now2 = pickle.loads(pickled)
>>> now1
datetime.datetime(2017, 3, 25, 3, 16, 49, 282762)
>>> now2
datetime.datetime(2017, 3, 25, 3, 16, 49, 282762)
>>>

Python学习-结构化的文本文件