[Python知识库][Python]读csv文件/xml文件/json文件/pkl文件/txt文件的方法

一、读取csv文件

1.csv文件：

以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本来开启，另存新档后用EXCEL开启，也是方法之一。

2.读取方法：

1).csv模块的reader()方法：解析csv文件；

2).codecs模块的open()方法：指定编码类型；

3).itertools模块的islice()方法：对迭代器对象进行切片。islice(iterable, start, stop[, step]) --> islice object，其中iterable为迭代器，start和stop分别表示切片的起止位置，step表示步长。

import csv
import codecs
from itertools import islice

# 读取本地CSV文件
info = csv.reader(codecs.open('./test.csv', 'r', 'utf_8_sig'))

# 存放数据
data = []
for line in islice(info, 1, None):
    data.append(line)

二、读取xml文件

1.xml文件：

可扩展标记语言，标准通用标记语言的子集，简称XML。是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言。?

2.读取方法：

1).xml模块的parse()方法：解析xml文件

2).xml模块的documentElement方法：解析文件标签

3).xml模块的getElementsByTagName()方法：根据标签获取标签及对应数据

4).xml模块的getAttribute()方法：获取标签的属性的值

from xml.dom.minidom import parse

# 解析xml文件
dom = parse('./test.xml')

# 解析标签元素
root = dom.documentElement

# 获取标签为'platform'的标签对
tag_name = root.getElementsByTagName('platform')

# 获取firstchild第一节点中的数据
print(tag_name[0].firstChild.data)
print(tag_name[1].firstChild.data)
print(tag_name[2].firstChild.data)

# 获取标签为'login'的标签对
login_info = root.getElementsByTagName('login')

# 获取'login'标签的username属性的值
username = login_info[0].getAttribute("username")

三、读取json文件

1.json文件:

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。

2.读取方法：

1).open方法：读取文件

2).json模块的loads()方法：解析数据

import json

with open ("./test.json", "r") as f:
    data = f.read()

# 解析为list类型的对象
user_list = json.loads(data)

四、读取pkl文件

1.pkl文件：

存储的是Python中的对象如list、dict类型的变量等。

2.读取方法：

1).pickle模块的load方法：解析数据

import pickle

f = open('./test.pkl','rb')
data = pickle.load(f)

五、读取txt文件

1.txt文件：

纯文本文件。

2.读取方法：

1).read()方法：读取整个文件

2).readline()方法：读取一行

3).readlines()方法：读取所有航，存为list类型的对象

with open("./test.txt", "r") as f:
    for line in f.readlines():
        line = line.strip()