Python实现序列化及csv文件读取

我们的网络协议一般是把数据转换成JSON之后再传输.之前在Java里面,实现序列化和反序列化,不管是 jackson ,还是 fastjson 都非常的简单.现在有项目需要用Python来开发,很自然的希望这样的便利也能在Python中体现. 但是在网上看了一些教程,讲反序列化的时候,基本都是转换为 dict 或者 array .这种编程方式我从情感上是无法接受的.难道是这些JSON库都不支持反序列化为类对象?我马上打消了这个念头,Python这样强大的脚本语言,不可能没有完善的JSON库. 于

PYTHON Pandas批量读取csv文件到DATAFRAME 首先使用glob.glob获得文件路径.然后定义一个列表,读取文件后再使用concat合并读取到的数据. #读取数据 import pandas as pd import numpy as np import glob,os path=r'e:\tj\month\fx1806' file=glob.glob(os.path.join(path, "zq*.xls")) print(file) dl= [] for f i

复制代码 代码如下: import csvfor line in open("test.csv"):name,age,birthday = line.split(",")name = name.strip(' \t\r\n');age = age.strip(' \t\r\n');birthday = birthday.strip(' \t\r\n'); print (name + '\t' + age + '\t' + birthday) csv文件 复制代码 代

利用numpy库 (缺点:有缺失值就无法读取) 读: import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) 写: numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',') 可能遇到的问题: SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec

Python序列化的概念很简单.内存里面有一个数据结构,你希望将它保存下来,重用,或者发送给其他人.你会怎么做?这取决于你想要怎么保存,怎么重用,发送给谁.很多游戏允许你在退出的时候保存进度,然后你再次启动的时候回到上次退出的地方.(实际上,很多非游戏程序也会这么干)在这种情况下,一个捕获了当前进度的数据结构需要在你退出的时候保存到硬盘上,接着在你重新启动的时候从硬盘上加载进来. Python标准库提供pickle和cPickle模块.cPickle是用C编码的,在运行效率上比pickle要高,

使用python的json模块序列化时间或者其他不支持的类型时会抛异常,例如下面的代码: # -*- coding: cp936 -*- from datetime import datetime import json if __name__=='__main__': now = datetime.now() json.dumps({'now':now}) 运行会出现下面的错误信息: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\xx\De

本文实例讲述了Python实现的序列化和反序列化二叉树算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 题目描述 请实现两个函数,分别用来序列化和反序列化二叉树 序列化二叉树 先序遍历二叉树 def recursionSerialize(self, root): series = '' if root == None: series += ',$' else: series += (',' + str(root.val)) series += self.recursionSerialize(root.le

详解Python 序列化Serialize 和 反序列化Deserialize 序列化 (serialization) 序列化是将对象状态转换为可保持或传输的格式的过程.与序列化相对的是反序列化, 它将流转换为对象.这两个过程结合起来,可以轻松地存储和传输数据. 序列化和反序列化的目的 1.以某种存储形式使自定义对象持久化: 2.将对象从一个地方传递到另一个地方. 3.使程序更具维护性 序列化   由于存在于内存中的对象都是暂时的,无法长期驻存,为了把对象的状态保持下来,这时需要把对象写入到磁盘

在程序运行的过程中,所有的变量都是在内存中,比如,定义一个dict: d = dict(name='Bob', age=20, score=88) 可以随时修改变量,比如把name改成'Bill',但是一旦程序结束,变量所占用的内存就被操作系统全部回收.如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上,下次重新运行程序,变量又被初始化为'Bob'. 我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling,在其他语言中也被称之为serialization,marshal

如下所示: #统计某文件夹下的所有csv文件的行数(多线程) import threading import csv import os class MyThreadLine(threading.Thread): #用于统计csv文件的行数的线程类 def __init__(self,path): threading.Thread.__init__(self) #父类初始化 self.path=path #路径 self.line=-1 #统计行数 def run(self): reader =

Python中有许多方便的库可以用来进行数据处理,尤其是Numpy和Pandas,再搭配matplot画图专用模块,功能十分强大. CSV(Comma-Separated Values)格式的文件是指以纯文本形式存储的表格数据,这意味着不能简单的使用Excel表格工具进行处理,而且Excel表格处理的数据量十分有限,而使用Pandas来处理数据量巨大的CSV文件就容易的多了. 我用到的是自己用其他硬件工具抓取得数据,硬件环境是在Linux平台上搭建的,当时数据是在运行脚本后直接输出在termin

目录 使用pandas导入csv文件内容 1. 默认导入 2. 指定分隔符 3. 指定读取行数 4. 指定编码格式 5. 列标题与数据对齐 使用pandas导入csv文件内容 1. 默认导入 在Python中导入.csv文件用的方法是read_csv(). 使用read_csv()进行导入时,指定文件名即可 import pandas as pd df = pd.read_csv(r'G:\test.csv') print(df) 2. 指定分隔符 read_csv()默认文件中的数据都是以逗号

本文实例讲述了php从csv文件读取数据并输出到网页的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: <?php $fp = fopen('sample.csv','r') or die("can't open file"); print "<table>\n"; while($csv_line = fgetcsv($fp)) { print '<tr>'; for ($i = 0, $j = count($csv_line); $i

今天接到一个新的任务,要对一个140多M的csv文件进行数据处理,总共有170多万行,尝试了导入本地的MySQL数据库进行查询,结果用Navicat导入直接卡死....估计是XAMPP套装里面全默认配置的MySQL性能不给力,又尝试用R搞一下吧结果发现光加载csv文件就要3分钟左右的时间,相当不给力啊,翻了翻万能的知乎发现了Python下的一个神器包:Pandas(熊猫们?),加载这个140多M的csv文件两秒钟就搞定,后面的分类汇总等操作也都是秒开,太牛逼了!记录一下这次数据处理的过程: 使用

初次接触python,学艺不精,第一次实战写一个文本处理的小程序时便遇到了头疼的问题. 先看代码: 生成的.CSV文件每两行之间都会多出一行空格(如下图),具体原因可参看点击打开链接 with open('E:\\test.csv','wt')as fout: cout=csv.DictWriter(fout,list_attrs_head )#list_attrs_head头属性列表 cout.writeheader() cout.writerows(list_words) 上面链接中的这位大