Python实现把json格式转换成文本或sql文件
python如何将json格式的数据快速的转化成指定格式的数据呢?或者转换成sql文件?
下面的例子是将json格式的数据准换成以#_#分割的文本数据,也可用于生成sql文件。
[root@bogon tutorial]# vi json2txt.py
#-*- coding: UTF-8 -*-
import json
data = []
with open('./tencent_test.json') as f:
for line in f:
data.append(json.loads(line))
#print json.dumps(data, ensure_ascii=False)
import codecs
file_object = codecs.open('tencent.txt', 'w' ,"utf-8")
str = "\r\n"
splitstr = "#_#"
for item in data:
#print json.dumps(item)
#str = str + "insert into tencent(name,catalog,workLocation,recruitNumber,detailLink,publishTime) values "
#str = str + "'%s','%s','%s','%s','%s'\r\n" % (item['parentTitle'],item['parentLink'],item['author'],item['link'],item['title'])
#print json.loads(item['author']) + "\r\n"
str = "%s#_#%s#_#%s#_#%s#_#%s\r\n" % (item['parentTitle'],item['parentLink'],item['author'],item['link'],item['title'].strip())
file_object.write(str)
#import codecs
#file_object = codecs.open('tencent.txt', 'w' ,"utf-8")
#file_object.write(str)
file_object.close()
print "success"
注:如果数据量过大不宜全部放在str里一次性写入文件。可以考虑逐行写入,或者到达一定程度时批量写入。
另外:python通过strip(rm)替换字符串,当rm为空时,默认删除空白符(包括'\n', '\r', '\t', ' ')。
测试:
json格式的数据
[root@bogon tutorial]# vi tencent_test.json
{"author": "作者", "parentTitle": "父标题", "title": "标题", "pageUrl": "pageurl", "link": "linkurl", "parentLink": "parenturl"}
{"author": "作者", "parentTitle": "父标题", "title": "标题", "pageUrl": "pageurl", "link": "linkurl", "parentLink": "parenturl"}
{"author": "作者", "parentTitle": "父标题", "title": "标题", "pageUrl": "pageurl", "link": "linkurl", "parentLink": "parenturl"}
{"author": "作者", "parentTitle": "父标题", "title": "标题", "pageUrl": "pageurl", "link": "linkurl", "parentLink": "parenturl"}
{"author": "作者", "parentTitle": "父标题", "title": "标题", "pageUrl": "pageurl", "link": "linkurl", "parentLink": "parenturl"}
{"author": "作者", "parentTitle": "父标题", "title": "标题", "pageUrl": "pageurl", "link": "linkurl", "parentLink": "parenturl"}
{"author": "作者", "parentTitle": "父标题", "title": "标题", "pageUrl": "pageurl", "link": "linkurl", "parentLink": "parenturl"}
{"author": "作者", "parentTitle": "父标题", "title": "标题", "pageUrl": "pageurl", "link": "linkurl", "parentLink": "parenturl"}
{"author": "作者", "parentTitle": "父标题", "title": "标题", "pageUrl": "pageurl", "link": "linkurl", "parentLink": "parenturl"}
{"author": "作者", "parentTitle": "父标题", "title": "标题", "pageUrl": "pageurl", "link": "linkurl", "parentLink": "parenturl"}
{"author": "作者", "parentTitle": "父标题", "title": "标题", "pageUrl": "pageurl", "link": "linkurl", "parentLink": "parenturl"}
运行python json2txt.py
[root@bogon tutorial]# python json2txt.py
success
[root@bogon tutorial]# more tencent.txt
父标题#_#parenturl#_#作者#_#linkurl#_#标题
父标题#_#parenturl#_#作者#_#linkurl#_#标题
父标题#_#parenturl#_#作者#_#linkurl#_#标题
父标题#_#parenturl#_#作者#_#linkurl#_#标题
父标题#_#parenturl#_#作者#_#linkurl#_#标题
父标题#_#parenturl#_#作者#_#linkurl#_#标题
父标题#_#parenturl#_#作者#_#linkurl#_#标题
父标题#_#parenturl#_#作者#_#linkurl#_#标题
父标题#_#parenturl#_#作者#_#linkurl#_#标题
父标题#_#parenturl#_#作者#_#linkurl#_#标题
父标题#_#parenturl#_#作者#_#linkurl#_#标题
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21