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CSV格式的HTML展示 实例代码13.1 e13.1csv2html.py ? ? ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 #e13.1csv2html.py seg1 = ''' \n\n

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2016年7月部分大中城市新建住宅价格指数

\n\n" def fill_data(locls): seg = '{}\ {}{}\ {}\n'.format(*locls) return seg fr = open("price2016.csv", "r") ls = [] ? ? CSV格式的HTML展示 实例代码13.1 e13.1csv2html.py ? ? ? 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 for line in fr: line = line.replace("\n","") ls.append(line.split(",")) fr.close() fw = open("price2016.html", "w") fw.write(seg1) fw.write('{}\n{}\n{}\n{}\n'.format(*ls[0])) fw.write(seg2) for i in range(len(ls)-1): fw.write(fill_data(ls[i+1])) fw.write(seg3) fw.close() ? ? 高维数据的格式化 高维数据的格式化 与一维二维数据不同，高维数据能展示数据间更为复杂的组织关系。为了保持灵活性，表示高维数据不采用任何结构形式，仅采用最基本的二元关系，即键值对。万维网是高维数据最成功的典型应用。 JSON格式可以对高维数据进行表达和存储。JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和理解。JSON格式表达键值对的基本格式如下，键值对都保存在双引号中： "key" : "value" 高维数据的格式化 当多个键值对放在一起时，JSON有如下一些约定： 数据保存在键值对中； 键值对之间由逗号分隔； 括号用于保存键值对数据组成的对象； 方括号用于保存键值对数据组成的数组。 以“本书作者”JSON数据为例。 Json格式 /learn/523 / 高维数据的格式化 "本书作者" : [ { "姓氏" : "嵩", "名字" : "天", "单位" : "北京理工大学" }, {"姓氏" : "礼", "名字" : "欣", "单位" : "北京理工大学" }, { "姓氏" : "黄", "名字" : "天羽", "单位" : "北京理工大学" } ] json库的使用 Json库的概述 json库主要包括两类函数：操作类函数和解析类函数 操作类函数主要完成外部JSON格式和程序内部数据类型之间的转换功能 解析类函数主要用于解析键值对内容。 Json库的解析 函数 描述 json.dumps(obj, sort_keys= False, indent=None) 将Python的数据类型转换为JSON格式，编码过程 json.loads(string) 将JSON格式字符串转换为Python的数据类型，解码过程 json.dump(obj, fp, sort_keys= False, indent=None) 与dumps()功能一致，输出到文件fp json.load(fp) 与loads()功能一致，从文件fp读入 dumps()和loads()分别对应编码和解码功能。 Json库的解析 >>>dt = {'b':2,'c':4,'a':6} >>>s1 = json.dumps(dt) #dumps返回JSO