数据存储json文件处理：csv文件处理Excel文件处理MySQL数据库操作

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我是靠谱客的博主懦弱电脑，这篇文章主要介绍数据存储json文件处理：csv文件处理Excel文件处理MySQL数据库操作，现在分享给大家，希望可以做个参考。

json文件处理：

什么是json：

JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 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，并有效地提升网络传输效率。更多解释请见：https://baike.baidu.com/item/JSON/2462549?fr=aladdin

JSON支持数据格式：

对象（字典）。使用花括号。
数组（列表）。使用方括号。
整形、浮点型、布尔类型还有null类型。
字符串类型（字符串必须要用双引号，不能用单引号）。

多个数据之间使用逗号分开。
注意：json本质上就是一个字符串。

字典和列表转JSON：

import json

books = [
    {
        'title': '钢铁是怎样练成的',
        'price': 9.8
    },
    {
        'title': '红楼梦',
        'price': 9.9
    }
]

json_str = json.dumps(books,ensure_ascii=False)
print(json_str)

因为json在dump的时候，只能存放ascii的字符，因此会将中文进行转义，这时候我们可以使用ensure_ascii=False关闭这个特性。
在Python中。只有基本数据类型才能转换成JSON格式的字符串。也即：int、float、str、list、dict、tuple。

将json数据直接`dump`到文件中：

json模块中除了dumps函数，还有一个dump函数，这个函数可以传入一个文件指针，直接将字符串dump到文件中。示例代码如下：

books = [
    {
        'title': '钢铁是怎样练成的',
        'price': 9.8
    },
    {
        'title': '红楼梦',
        'price': 9.9
    }
]
with open('a.json','w') as fp:
    json.dump(books,fp)

将一个json字符串load成Python对象：

json_str = '[{"title": "钢铁是怎样练成的", "price": 9.8}, {"title": "红楼梦", "price": 9.9}]'
books = json.loads(json_str,encoding='utf-8')
print(type(books))
print(books)

直接从文件中读取json：

import json
with open('a.json','r',encoding='utf-8') as fp:
    json_str = json.load(fp)
    print(json_str)

csv文件处理

读取csv文件：

import csv

with open('stock.csv','r') as fp:
    reader = csv.reader(fp)
    titles = next(reader)
    for x in reader:
        print(x)

这样操作，以后获取数据的时候，就要通过下表来获取数据。如果想要在获取数据的时候通过标题来获取。那么可以使用DictReader。示例代码如下：

import csv

with open('stock.csv','r') as fp:
    reader = csv.DictReader(fp)
    for x in reader:
        print(x['turnoverVol'])

写入数据到csv文件：

写入数据到csv文件，需要创建一个writer对象，主要用到两个方法。一个是writerow，这个是写入一行。一个是writerows，这个是写入多行。示例代码如下：

import csv

headers = ['name','age','classroom']
values = [
    ('qf',18,'111'),
    ('wena',20,'222'),
    ('bbc',21,'111')
]
with open('test.csv','w',newline='') as fp:
    writer = csv.writer(fp)
    writer.writerow(headers)
    writer.writerows(values)

也可以使用字典的方式把数据写入进去。这时候就需要使用DictWriter了。示例代码如下：

import csv

headers = ['name','age','classroom']
values = [
    {"name":'wenn',"age":20,"classroom":'222'},
    {"name":'abc',"age":30,"classroom":'333'}
]
with open('test.csv','w',newline='') as fp:
    writer = csv.DictWriter(fp,headers)
    writer = csv.writeheader()
    writer.writerow({'name':'qf',"age":18,"classroom":'111'})
    writer.writerows(values)

Excel文件处理

在爬虫开发中，我们主要关注Excel文件的读写，不会过多关心Excel中的一些样式。如果想要读写Excel文件，需要借助到两个库xlrd和xlwt，其中xlrd是用于读的，xlwt是用于写的，安装命令如下：

pip install xlrd
pip install xlwt

读取Excel文件：

import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook("成绩表.xlsx")
sheet_names = workbook.sheet_names()
print(sheet_names) #打印所有的sheet的名称

获取`Sheet`：

一个Excel中可能有多个Sheet，那么可以通过以下方法来获取想要的Sheet信息：

sheet_names：获取所有的sheet的名字。
sheet_by_index：根据索引获取sheet对象。
sheet_by_name：根据名字获取sheet对象。
sheets：获取所有的sheet对象。
sheet.nrows：这个sheet中的行数。
sheet.ncols：这个sheet中的列数。

示例代码如下：

import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook("成绩表.xlsx")
sheet_names = workbook.sheet_names()
print(sheet_names) #打印所有的sheet的名称

# 根据索引获取sheet
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
print(sheet.name)

# 根据名称获取sheet
sheet = workbook.sheet_by_name("1班成绩")
print(sheet.name)

# 获取所有的sheet对象
sheets = workbook.sheets()
for sheet in sheets:
    print(sheet.name)

# 获取这个sheet中的行数和列数
nrows = sheet.nrows
ncols = sheet.ncols

获取Cell及其属性：

每个Cell代表的是表格中的一格。以下方法可以方便获取想要的cell：

sheet.cell(row,col)：获取指定行和列的cell对象。
sheet.row_slice(row,start_col,end_col)：获取指定行的某几列的cell对象。
sheet.col_slice(col,start_row,end_row)：获取指定列的某几行的cell对象。
sheet.cell_value(row,col)：获取指定行和列的值。
sheet.row_values(row,start_col,end_col)：获取指定行的某几列的值。
sheet.col_values(col,start_row,end_row)：获取指定列的某几行的值。

示例代码如下：

sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 使用cell方法获取指定的cell对象
for col in range(sheet.ncols):
    for row in range(sheet.nrows):
        print(sheet.cell(row,col))

# 使用row_slice获取第0行的1-2列的cell对象
cells = sheet.row_slice(0,1,3)
# 使用col_slice获取第0列的1-2行的cell对象
cells = sheet.col_slice(0,1,3)

另外在Cell上面也有一些常用的属性：

cell.value：这个cell里面的值。
cell.ctype：这个cell的数据类型。

Cell的数据类型：

xlrd.XL_CELL_TEXT（Text）：文本类型。
xlrd.XL_CELL_NUMBER（Number）：数值类型。
xlrd.XL_CELL_DATE（Date）：日期时间类型。
xlrd.XL_CELL_BOOLEAN（Bool）：布尔类型。
xlrd.XL_CELL_BLANK：空白数据类型。

写入Excel：

写入Excel步骤如下：

导入xlwt模块。
创建一个Workbook对象。
创建一个Sheet对象。
使用sheet.write(row,col,data)方法把数据写入到Sheet下指定行和列中。如果想要在原来workbook对象上添加新的cell，那么需要调用put_cell来添加。
保存成Excel文件。

示例代码如下：

import xlwt
import random

workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
sheet = workbook.add_sheet("成绩表")
# 添加表头
fields = ['数学','英语','语文']
for index,field in enumerate(fields):
    sheet.write(0,index,field)

# 随机的添加成绩
for row in range(1,10):
    for col in range(3):
        grade = random.randint(0,100)
        sheet.write(row,col,grade)

workbook.save("abc.xls")

另外，如果想要在原来已经存在的Excel文件中添加新的行或者新的列，那么需要采用put_cell(row,col,type,value,xf_index)来添加进去，最后再放到xlwt创建的workbook中，然后再保存进去。示例代码如下：

import xlrd
import xlwt

workbook = xlrd.open_workbook("成绩表.xlsx")
rsheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 添加总分成绩
rsheet.put_cell(0,4,xlrd.XL_CELL_TEXT,"总分",None)
for row in range(1,rsheet.nrows):
    grade = sum(rsheet.row_values(row,1,4))
    rsheet.put_cell(row,4,xlrd.XL_CELL_NUMBER,grade,None)

# 添加每个科目的平均成绩
total_rows = rsheet.nrows
total_cols = rsheet.ncols
for col in range(1,total_cols):
    grades = rsheet.col_values(col,1,total_rows)
    avg_grade = sum(grades)/len(grades)
    print(type(avg_grade))
    rsheet.put_cell(total_rows,col,xlrd.XL_CELL_NUMBER,avg_grade,None)

# 重新写入一个新的excel文件数据
wwb = xlwt.Workbook(encoding="utf-8")
wsheet = wwb.add_sheet("1班学生成绩")
for row in range(rsheet.nrows):
    for col in range(rsheet.ncols):
        wsheet.write(row,col,rsheet.cell_value(row,col))

wwb.save("abc.xls")

MySQL数据库操作

安装mysql：

在官网：https://dev.mysql.com/downloads/windows/installer/5.7.html
如果提示没有.NET Framework框架。那么就在提示框中找到下载链接，下载一个就可以了。
如果提示没有Microsoft Virtual C++ x64(x86)，那么百度或者谷歌这个软件安装即可。
如果没有找到。那么私聊我。

navicat：

navicat是一个操作mysql数据库非常方便的软件。使用他操作数据库，就跟使用excel操作数据是一样的。

安装驱动程序：

Python要想操作MySQL。必须要有一个中间件，或者叫做驱动程序。驱动程序有很多。比如有mysqldb、mysqlclient、pymysql等。在这里，我们选择用pymysql。安装方式也是非常简单，通过命令pip install pymysql即可安装。

数据库连接：

数据库连接之前。首先先确认以下工作完成，这里我们以一个pymysql_test数据库.以下将介绍连接mysql的示例代码：

    import pymysql

    db = pymysql.connect(
        host="127.0.0.1",
        user='root',
        password='root',
        database='pymysql_test',
        port=3306
    )
    cursor = db.cursor()
    cursor.execute("select 1")
    data = cursor.fetchone()
    print(data)
    db.close()

插入数据：

import pymysql

db = pymysql.connect(
    host="127.0.0.1",
    user='root',
    password='root',
    database='pymysql_test',
    port=3306
)
cursor = db.cursor()
sql = """
insert into user(
    id,username,gender,age,password
  ) 
  values(null,'abc',1,18,'111111');
"""
cursor.execute(sql)
db.commit()
db.close()

如果在数据还不能保证的情况下，可以使用以下方式来插入数据：

sql = """
insert into user(
    id,username,gender,age,password
  ) 
  values(null,%s,%s,%s,%s);
"""

cursor.execute(sql,('spider',1,20,'222222'))

查找数据：

使用pymysql查询数据。可以使用fetch*方法。

fetchone()：这个方法每次之获取一条数据。
fetchall()：这个方法接收全部的返回结果。
fetchmany(size)：可以获取指定条数的数据。
示例代码如下：

cursor = db.cursor()

sql = """
select * from user
"""

cursor.execute(sql)
while True:
    result = cursor.fetchone()
    if not result:
        break
    print(result)
db.close()

或者是直接使用fetchall，一次性可以把所有满足条件的数据都取出来：

cursor = db.cursor()

sql = """
select * from user
"""

cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
for result in results:
    print(result)
db.close()

或者是使用fetchmany，指定获取多少条数据：

cursor = db.cursor()

sql = """
select * from user
"""

cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchmany(1)
for result in results:
    print(result)
db.close()

删除数据：

cursor = db.cursor()

sql = """
delete from user where id=1
"""

cursor.execute(sql)
db.commit()
db.close()

更新数据：

conn = pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='root',database='pymysql_demo',port=3306)
cursor = conn.cursor()

sql = """
update user set username='aaa' where id=1
"""
cursor.execute(sql)
conn.commit()

conn.close()

Python操作`MongoDB`：

安装`pymongo`：

要用python操作mongodb，必须下载一个驱动程序，这个驱动程序就是pymongo：

pip install pymongo

连接`MongoDB`：

import pymongo
# 获取连接的对象
client = pymongo.MongoClient('127.0.0.1',port=27017)
# 获取数据库
db = client.zhihu
# 获取集合（表）
collection = db.qa
# 插入一条数据到集合中
collection.insert_one({
    "username":"abc",
    "password":'hello'
})

数据类型：

类型	说明
Object ID	文档ID
String	字符串，最常用，必须是有效的UTF-8
Boolean	存储一个布尔值，true或false
Integer	整数可以是32位或64位，这取决于服务器
Double	存储浮点值
Arrays	数组或列表，多个值存储到一个键
Object	用于嵌入式的文档，即一个值为一个文档
Null	存储Null值
Timestamp	时间戳，表示从1970-1-1到现在的总秒数
Date	存储当前日期或时间的UNIX时间格式

操作`MongoDB`：

操作MongoDB的主要方法如下：

insert_one

：加入一条文档数据到集合中。示例代码如下：

 collection.insert_one({
     "username":"abc",
     "password":'hello'
 })

insert_many

：加入多条文档数据到集合中。

 collection.insert_many([
     {
         "username":'abc',
         'password':'111111'
     },
     {
         "username":'bbb',
         'password':'222222'
     },
 ])

find_one

：查找一条文档对象。

 result = collection.find_one()
 print(result)
 # 或者是指定条件
 result = collection.find_one({"username":"abc"})
 print(result)

update_one

：更新一条文档对象。

 collection.update_one({"username":"abc"},{"$set":{"username":"aaa"}})

update_many

：更新多条文档对象。

 collection.update_many({"username":"abc"},{"$set":{"username":"aaa"}})

delete_one

：删除一条文档对象。

 collection.delete_one({"username":"abc"})

delete_many

：删除多条文档对象。

 collection.delete_one({"username":"abc"})

最后

以上就是懦弱电脑最近收集整理的关于数据存储json文件处理：csv文件处理Excel文件处理MySQL数据库操作的全部内容，更多相关数据存储json文件处理内容请搜索靠谱客的其他文章。

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。

本文分类：python
浏览次数：153 次浏览
发布日期：2024-09-11 10:25:01
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数据存储json文件处理：csv文件处理Excel文件处理MySQL数据库操作

json文件处理：

什么是json：

JSON支持数据格式：

字典和列表转JSON：

将json数据直接`dump`到文件中：

将一个json字符串load成Python对象：

直接从文件中读取json：

csv文件处理

读取csv文件：

写入数据到csv文件：

Excel文件处理

读取Excel文件：

获取`Sheet`：

获取Cell及其属性：

Cell的数据类型：

写入Excel：

MySQL数据库操作

安装mysql：

navicat：

安装驱动程序：

数据库连接：

插入数据：

查找数据：

删除数据：

更新数据：

Python操作`MongoDB`：

安装`pymongo`：

连接`MongoDB`：

数据类型：

操作`MongoDB`：

最后

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数据存储json文件处理：csv文件处理Excel文件处理MySQL数据库操作

json文件处理：

什么是json：

JSON支持数据格式：

字典和列表转JSON：

将json数据直接dump到文件中：

将一个json字符串load成Python对象：

直接从文件中读取json：

csv文件处理

读取csv文件：

写入数据到csv文件：

Excel文件处理

读取Excel文件：

获取Sheet：

获取Cell及其属性：

Cell的数据类型：

写入Excel：

MySQL数据库操作

安装mysql：

navicat：

安装驱动程序：

数据库连接：

插入数据：

查找数据：

删除数据：

更新数据：

Python操作MongoDB：

安装pymongo：

连接MongoDB：

数据类型：

操作MongoDB：

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将json数据直接`dump`到文件中：

获取`Sheet`：

Python操作`MongoDB`：

安装`pymongo`：

连接`MongoDB`：

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