python对文件操作的统一步骤_基于Python实现对各种数据文件的操作

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常见的数据文件类型如下：

txt

csv

excel(xlsxlsx)

在线 页数据

pdfword

其他数据软件格式

1 txt文件

文件读取

# 文件input

file_txt = os.path.join(workdir,’Data/demo_text.txt’)

# 打开文件

f = open(file_txt, encoding=’utf-8′)

# 将每行的文本读取，并存为列表

# 此处使用.rstrip()去除空格、换行符

lines_raw = [x.rstrip() for x in f]

# 或者

# lines_raw = [l.rstrip() for l in f.readlines()]

print(lines_raw)

# 关闭文件

f.close()

输出如下：

[‘010杜甫：佳人’, ”, ‘绝代有佳人，幽居在空谷。’, ‘自云良家子，零落依草木。’, ‘关中昔丧乱，兄弟遭杀戮。’, ‘官高何足论，不得收骨肉。’, ‘世情恶衰歇，万事随转烛。’, ‘夫婿轻薄儿，新人美如玉。’, ‘合昏尚知时，鸳鸯不独宿。’, ‘但见新人笑，那闻旧人哭！’, ‘在山泉水清，出山泉水浊。’, ‘侍婢卖珠回，牵萝补茅屋。’, ‘摘花不插发，采柏动盈掬。’, ‘天寒翠袖薄，日暮倚修竹。’]

也可以用pandas来读取

df_txt = pd.read_csv(file_txt, names=[‘txt’], encoding=’utf-8′)

df_txt.head()

输出如下：

在这里插入图片描述

3 excel(xlsxlsx)文件在这里插入代码片

pandas工具包中也提供了相应的函数来读写excel文件(pandas.read_excel()和dataframe.to_excel())。

更多参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html#pandas.read_excel

不同于csv文件，xlsx文件中会有多个sheet，pandas.read_excel函数默认读取第一个sheet.

# 定义文件路径

file_excel = os.path.join(workdir,’Data/demo_xlsx.xlsx’)

# pandas.read_excel()函数来读取文件

# sheet_name=0表示读取第一个sheet，也可以指定要读取的sheet的名称(字符串格式)

# header=0 表示使用第一行作为表头(列名)

# 如果数据中没有列名(表头)，可以设置header=None,同时names参数来指定list格式的列名

df_excel = pd.read_excel(file_excel,sheet_name=0,header=0,encoding=’utf-8′)

# dataframe.to_csv()保存csv文件

df_excel.to_excel(‘out_excel.xlsx’,index=False,encoding=’utf-8′)

# 查看dataframe前3行

df_excel.head(3)

这里用xlwings示范自动化“填表”，比如现在有3个项目对应的3个单元格需要填写。

在这里插入图片描述

import xlwings as xw

file_excel = os.path.join(workdir,’Data/demo_填表.xlsx’)

# 打开excel文件的时候不要展示页面

app = xw.App(visible=False)

# 打开工作簿

wb = xw.Book(file_excel)

# 打开工作表

# 可以用index，可以指定sheet的名称

ws = wb.sheets[0]

# 读取对应单元格的值

print(ws.range(‘A1’).value)

ws.range(‘B1’).value = ‘Ahong’

ws.range(‘B2’).value = ‘男’

ws.range(‘B3’).value = ‘Pyhon’

# 保存工作簿

wb.save()

# 也可以保存为新的文件名，e.g.wb.save(‘new.xlsx’)

# 关闭工作簿

wb.close()

如果要批量从多个统一格式的excel文件中读取多个单元格或者写入数据，不妨考虑此方法。

4 在线 页数据

通常 络爬虫的步骤如下：

分析 页请求规范，比如是get还是post，请求的url是啥，返回的数据是什么格式(json态html，header参数，url或者post中的变量有什么等；

获取 页数据，使用requests包；

解析 页数据(将半结构化的 页数据转化为结构化数据)，BeautifulSoup、lxml、re、json齐上阵；

整合数据并存档，使用pandas对数据进行整合并初步清洗。

处理pdf文件时，要注意文件需要是“已解密”或者“无密码”状态，“加密”状态的文件处理时会 错。

pdf解密工具推荐：

http://freemypdf.com/

https://smallpdf.com/unlock-pdf

这里举例说明PyPDF2的用法，筛选奇数页面并保存为新文档。

import PyPDF2

# 读入文件路径

file_in = os.path.join(workdir,’Data/demo_pdf.pdf’)

# 打开要读取的pdf文件

f_in = open(file_in,’rb’)

# 读取pdf文档信息

pdfReader = PyPDF2.PdfFileReader(f_in)

# pdf文件页面数

page_cnt = pdfReader.getNumPages()

pdfWriter = PyPDF2.PdfFileWriter()

# 筛选奇数页面

for page_idx in range(0,page_cnt,2):

page = pdfReader.getPage(page_idx)

pdfWriter.addPage(page)

# 输出文档

file_out = open(‘pdf_out.pdf’, ‘wb’)

pdfWriter.write(file_out)

# 关闭输出的文件

file_out.close()

# 关闭读入的文件

pdf_file.close()

如果要解析pdf文件的页面数据(文件上都写了啥)，推荐的工具包为：

安装好pdfminer.six后，直接在命令行中调用如下命令即可：

import textract

# 文件路径

file_pdf = os.path.join(workdir,’Data/demo_pdf.pdf’)

# 提取文本

text_raw = textract.process(file_pdf)

# 转码

text = text_raw.decode(‘utf-8’)

5.2 读取Word文件

6 其他数据软件文件

比如SAS, SPSS,Stata等分析软件导出的数据格式。

可以使用的工具包pyreadstat, https://github.com/Roche/pyreadstat

# 使用Python读取.sav文件

# https://github.com/Roche/pyreadstat

import pyreadstat

# 文件路径

file_data = os.path.join(workdir,’Data/demo_sav.sav’)

# 读取文件

df,meta = pyreadstat.read_sav(file_data)

# df就是转化后的数据框

# 查看编码格式

print(meta.file_encoding)

df.head()

更多参考

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html

Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners

附PDF文件转字符串的函数

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注：我这有个学习基地，里面有很多学习资料，感兴趣的+Q群：895817687

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# ref: https://stackoverflow.com/questions/26494211/extracting-text-from-a-pdf-file-using-pdfminer-in-python

from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter

from pdfminer.converter import TextConverter

from pdfminer.layout import LAParams

from pdfminer.pdfpage import PDFPage

from io import StringIO

def convert_pdf_to_txt(path):

rsrcmgr = PDFResourceManager()

retstr = StringIO()

codec = ‘utf-8’

laparams = LAParams()

device = TextConverter(rsrcmgr, retstr, codec=codec, laparams=laparams)

fp = open(path, ‘rb’)

interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)

password = “”

maxpages = 0

caching = True

pagenos=set()

for page in PDFPage.get_pages(fp, pagenos, maxpages=maxpages, password=password,caching=caching, check_extractable=True):

interpreter.process_page(page)

text = retstr.getvalue()

fp.close()

device.close()

retstr.close()

return text

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