Python处理CSV、JSON和XML数据的简便方法_csv xml son ris

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在Python中写入CSV同样容易。在单个列表中设置字段名称,并在列表列表中设置数据。这次我们将创建一个writer()对象并使用它将我们的数据写入文件,与读取时的方法基本一样。

 

我们可以使用Pandas将CSV转换为快速单行的字典列表。将数据格式化为字典列表后,我们将使用该dicttoxml库将其转换为XML格式。我们还将其保存为JSON文件!

 

JSON数据

JSON提供了一种简洁且易于阅读的格式,它保持了字典式结构。就像CSV一样,Python有一个内置的JSON模块,使阅读和写作变得非常简单!我们以字典的形式读取CSV时,然后我们将该字典格式数据写入文件。

 

正如我们之前看到的,一旦我们获得了数据,就可以通过pandas或使用内置的Python CSV模块轻松转换为CSV。转换为XML时,可以使用dicttoxml库。具体代码如下:

 

XML数据

XML与CSV和JSON有点不同。CSV和JSON由于其既简单又快速,可以方便人们进行阅读,编写和解释。而XML占用更多的内存空间,传送和储存需要更大的带宽,更多存储空间和更久的运行时间。但是XML也有一些基于JSON和CSV的额外功能:您可以使用命名空间来构建和共享结构标准,更好地传承,以及使用XML、DTD等数据表示的行业标准化方法。

要读入XML数据,我们将使用Python的内置XML模块和子模ElementTree。我们可以使用xmltodict库将ElementTree对象转换为字典。一旦我们有了字典,我们就可以转换为CSV,JSON或Pandas Dataframe!具体代码如下:

 

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