【由于内容定位是个人学习笔记，所以并不适合作为系统的学习材料！！！】


关于文件的打开方式：

  • ​​r​​：以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
  • ​​rb​​：以二进制只读方式打开一个文件。文件指针将会放在文件的开头。
  • ​​r+​​：以读写方式打开一个文件。文件指针将会放在文件的开头。
  • ​​rb+​​：以二进制读写方式打开一个文件。文件指针将会放在文件的开头。
  • ​​w​​：以写入方式打开一个文件。如果该文件已存在，则将其覆盖。如果该文件不存在，则创建新文件。
  • ​​wb​​：以二进制写入方式打开一个文件。如果该文件已存在，则将其覆盖。如果该文件不存在，则创建新文件。
  • ​​w+​​：以读写方式打开一个文件。如果该文件已存在，则将其覆盖。如果该文件不存在，则创建新文件。
  • ​​wb+​​：以二进制读写格式打开一个文件。如果该文件已存在，则将其覆盖。如果该文件不存在，则创建新文件。
  • ​​a​​：以追加方式打开一个文件。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，则创建新文件来写入。
  • ​​ab​​：以二进制追加方式打开一个文件。如果该文件已存在，则文件指针将会放在文件结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，则创建新文件来写入。
  • ​​a+​​：以读写方式打开一个文件。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，则创建新文件来读写。
  • ​​ab+​​：以二进制追加方式打开一个文件。如果该文件已存在，则文件指针将会放在文件结尾。如果该文件不存在，则创建新文件用于读写。

读取JSON：

可以调用库的 ​​loads()​​ 方法将 JSON 文本字符串转为 JSON 对象，可以通过 ​​dumps()​​ 方法将 JSON 对象转为文本字符串。

import json

str = '''
[{
    "name": "Bob",
    "gender": "male",
    "birthday": "1992-10-18"
}, {
    "name": "Selina",
    "gender": "female",
    "birthday": "1995-10-18"
}]
'''
print(type(str))
data = json.loads(str)
print(data)
print(type(data))
import json

data = [{
    'name': 'Bob',
    'gender': 'male',
    'birthday': '1992-10-18'
}]
with open('data.json', 'w') as file:
    file.write(json.dumps(data))


值得注意的是，JSON 的数据需要用双引号来包围，不能使用单引号。

如果想保存 JSON 的格式，可以再加一个参数 ​​indent​​，代表缩进字符个数。示例如下：

with open('data.json', 'w') as file:
    file.write(json.dumps(data, indent=2))


为了输出中文，还需要指定参数 ​​ensure_ascii​​ 为 ​​False​​，另外还要规定文件输出的编码：

with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
    file.write(json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False))


CSV

全称为 Comma-Separated Values，中文可以叫作逗号分隔值或字符分隔值，其文件以纯文本形式存储表格数据。该文件是一个字符序列，可以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他字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。不过所有记录都有完全相同的字段序列，相当于一个结构化表的纯文本形式。它比 Excel 文件更加简介，XLS 文本是电子表格，它包含了文本、数值、公式和格式等内容，而 CSV 中不包含这些内容，就是特定字符分隔的纯文本，结构简单清晰。

写入：

import csv

with open('data.csv', 'w') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
    writer.writerow(['10001', 'Mike', 20])
    writer.writerow(['10002', 'Bob', 22])
    writer.writerow(['10003', 'Jordan', 21])


如果想修改列与列之间的分隔符，可以传入 ​​delimiter​​ 参数，其代码如下：

import csv

with open('data.csv', 'w') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, delimiter=' ')
    writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
    writer.writerow(['10001', 'Mike', 20])
    writer.writerow(['10002', 'Bob', 22])
    writer.writerow(['10003', 'Jordan', 21])


另外，我们也可以调用 ​​writerows()​​ 方法同时写入多行，此时参数就需要为二维列表，例如：

import csv

with open('data.csv', 'w') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
    writer.writerows([['10001', 'Mike', 20], ['10002', 'Bob', 22], ['10003', 'Jordan', 21]]


但是一般情况下，爬虫爬取的都是结构化数据，我们一般会用字典来表示。在 csv 库中也提供了字典的写入方式，示例如下：

import csv

with open('data.csv', 'w') as csvfile:
    fieldnames = ['id', 'name', 'age']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'id': '10001', 'name': 'Mike', 'age': 20})
    writer.writerow({'id': '10002', 'name': 'Bob', 'age': 22})
    writer.writerow({'id': '10003', 'name': 'Jordan', 'age': 21})


读取

import csv

with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)