python 读取txt,json和hdf5文件的实例

2023-09-11 22:24:05 66

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。

python 读取txt,json和hdf5文件的实例

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