python 读取txt,json和hdf5文件的实例
一.python读取txt文件
最简单的open函数:
#-*-coding:utf-8-*- withopen("test.txt","r",encoding="gbk",errors='ignore')asf: print(f.read())
这里用open函数读取了一个txt文件,”encoding”表明了读取格式是“gbk”,还可以忽略错误编码。
另外,使用with语句操作文件IO是个好习惯,省去了每次打开都要close()。
二.python读取json文件
简单的test.json文件如下:
{ "glossary":{ "title":"exampleglossary", "GlossDiv":{ "title":"S", "GlossList":{ "GlossEntry":{ "ID":"SGML", "SortAs":"SGML", "GlossTerm":"StandardGeneralizedMarkupLanguage", "Acronym":"SGML", "Abbrev":"ISO8879:1986", "GlossDef":{ "para":"Ameta-markuplanguage,usedtocreatemarkuplanguagessuchasDocBook.", "GlossSeeAlso":["GML","XML"] }, "GlossSee":"markup" } } } } }
这里需要用python的json模块处理解析:
importjson data=json.load(open('example.json')) print(type(data)) print(data)
打印如下:
{'glossary':{'title':'exampleglossary','GlossDiv':{'title':'S','GlossList':{'GlossEntry':{'ID':'SGML','SortAs':'SGML','GlossTerm':'StandardGeneralizedMarkupLanguage','Acronym':'SGML','Abbrev':'ISO8879:1986','GlossDef':{'para':'Ameta-markuplanguage,usedtocreatemarkuplanguagessuchasDocBook.','GlossSeeAlso':['GML','XML']},'GlossSee':'markup'}}}}}
可见json.load()函数返回值是dict,json数据现在就成了一个网状的Python字典。
接下来我们就可以用标准的键检索来进行解读,比如:
print(data['glossary']['GlossDiv']['GlossList'])
打印结果如下:
{'GlossEntry':{'ID':'SGML','SortAs':'SGML','GlossTerm':'StandardGeneralizedMarkupLanguage','Acronym':'SGML','Abbrev':'ISO8879:1986','GlossDef':{'para':'Ameta-markuplanguage,usedtocreatemarkuplanguagessuchasDocBook.','GlossSeeAlso':['GML','XML']},'GlossSee':'markup'}}
三.python读取HFD5文件
HDF5是一种层次化的格式(hierarchicalformat),经常用于存储复杂的科学数据。例如MATLAB就是用这个格式来存储数据。在存储带有关联的元数据(metadata)的复杂层次化数据的时候,这个格式非常有用,例如计算机模拟实验的运算结果等等。
与HDF5相关的主要概念有以下几个:
文件file:层次化数据的容器,相当于树根('root'fortree)
组group:树的一个节点(nodeforatree)
数据集dataset:数值数据的数组,可以非常非常大
属性attribute:提供额外信息的小块的元数据
#-*-coding:utf-8-*- #创建hdf5文件 importdatetime importos importh5py importnumpyasnp imgData=np.zeros((30,3,128,256)) ifnotos.path.exists('test.hdf5'): withh5py.File('test.hdf5')asf: f['data']=imgData#将数据写入文件的主键data下面 f['labels']=range(100)
创建完成之后读取:
importdatetime importos importh5py importnumpyasnp withh5py.File('test.hdf5')asf: print(f) print(f.keys)
除了上述方法,pandas还提供一个直接读取h5文件的函数:
pd.HDFStore importdatetime importos importh5py importnumpyasnp importpandasaspd data=pd.HDFStore("dataset_log.h5") print(type(data))
打印结果为:
Closingremainingopenfiles:dataset_log.h5...done
以上这篇python读取txt,json和hdf5文件的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持毛票票。