python 讀取txt,json和hdf5文件的實(shí)例
一.python讀取txt文件
最簡(jiǎn)單的open函數(shù)：
# -*- coding: utf-8 -*-
with open("test.txt","r",encoding="gbk",errors='ignore') as f:
print(f.read())
這里用open函數(shù)讀取了一個(gè)txt文件，”encoding”表明了讀取格式是“gbk”,還可以忽略錯(cuò)誤編碼。
另外，使用with語(yǔ)句操作文件IO是個(gè)好習(xí)慣，省去了每次打開(kāi)都要close()。
二.python讀取json文件
簡(jiǎn)單的test.json文件如下：
{
"glossary": {
"title": "example glossary",
"GlossDiv": {
"title": "S",
"GlossList": {
"GlossEntry": {
"ID": "SGML",
"SortAs": "SGML",
"GlossTerm": "Standard Generalized Markup Language",
"Acronym": "SGML",
"Abbrev": "ISO 8879:1986",
"GlossDef": {
"para": "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.",
"GlossSeeAlso": ["GML", "XML"]
},
"GlossSee": "markup"
}
}
}
}
}
這里需要用python的json模塊處理解析:
import json
data = json.load(open('example.json'))
print(type(data))
print(data)
打印如下：
<class 'dict'>
{'glossary': {'title': 'example glossary', 'GlossDiv': {'title': 'S', 'GlossList': {'GlossEntry': {'ID': 'SGML', 'SortAs': 'SGML', 'GlossTerm': 'Standard Generalized Markup Language', 'Acronym': 'SGML', 'Abbrev': 'ISO 8879:1986', 'GlossDef': {'para': 'A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.', 'GlossSeeAlso': ['GML', 'XML']}, 'GlossSee': 'markup'}}}}}
可見(jiàn)json.load()函數(shù)返回值是dict，json數(shù)據(jù)現(xiàn)在就成了一個(gè)網(wǎng)狀的Python字典。
接下來(lái)我們就可以用標(biāo)準(zhǔn)的鍵檢索來(lái)進(jìn)行解讀，比如：
print(data['glossary']['GlossDiv']['GlossList'])
打印結(jié)果如下：
{'GlossEntry': {'ID': 'SGML', 'SortAs': 'SGML', 'GlossTerm': 'Standard Generalized Markup Language', 'Acronym': 'SGML', 'Abbrev': 'ISO 8879:1986', 'GlossDef': {'para': 'A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.', 'GlossSeeAlso': ['GML', 'XML']}, 'GlossSee': 'markup'}}
三.python 讀取HFD5文件
HDF5 是一種層次化的格式（hierarchical format），經(jīng)常用于存儲(chǔ)復(fù)雜的科學(xué)數(shù)據(jù)。例如 MATLAB 就是用這個(gè)格式來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。在存儲(chǔ)帶有關(guān)聯(lián)的元數(shù)據(jù)（metadata）的復(fù)雜層次化數(shù)據(jù)的時(shí)候，這個(gè)格式非常有用，例如計(jì)算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)的運(yùn)算結(jié)果等等。
與HDF5 相關(guān)的主要概念有以下幾個(gè)：
文件 file: 層次化數(shù)據(jù)的容器，相當(dāng)于樹(shù)根（'root' for tree）
組 group: 樹(shù)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)（node for a tree）
數(shù)據(jù)集 dataset: 數(shù)值數(shù)據(jù)的數(shù)組，可以非常非常大
屬性 attribute: 提供額外信息的小塊的元數(shù)據(jù)
# -*- coding: utf-8 -*-
#創(chuàng)建hdf5文件
import datetime
import os
import h5py
import numpy as np
imgData = np.zeros((30,3,128,256))
if not os.path.exists('test.hdf5'):
with h5py.File('test.hdf5') as f:
f['data'] = imgData #將數(shù)據(jù)寫(xiě)入文件的主鍵data下面
f['labels'] = range(100)
創(chuàng)建完成之后讀?。?/strong>
import datetime
import os
import h5py
import numpy as np
with h5py.File('test.hdf5') as f:
print(f)
print(f.keys)
除了上述方法，pandas還提供一個(gè)直接讀取h5文件的函數(shù)：
pd.HDFStore
import datetime
import os
import h5py
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.HDFStore("dataset_log.h5")
print(type(data))
打印結(jié)果為：
<class 'pandas.io.pytables.HDFStore'> Closing remaining open files:dataset_log.h5...done
以上這篇python 讀取txt,json和hdf5文件的實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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