csv/json/xml不同的数据格式的示例及Python应用代码

原创

一凡sir

发布于 2023-08-09 12:08:45

3110

发布于 2023-08-09 12:08:45

文章被收录于专栏：技术成长

数据格式的示例及应用

1. CSV（逗号分隔值）

示例数据

name,age,email
John,25,john@yifan-online.com
Jane,30,jane@yifan-online.com

应用

CSV 是一种常用的数据格式，用于存储和传输表格形式的数据。它通过逗号分隔不同的值，并可简单地使用纯文本编辑器进行编辑。

在机器级别的编程中，开发人员可以使用特定的库或工具来读取和处理CSV文件，如Python中的 csv 模块。通过读取CSV文件，开发人员可以将数据加载到自己的程序中，然后进行分析、转换或其它操作。例如，可以使用Python读取上述示例CSV文件，并计算年龄的平均值：

import csv

with open('data.csv') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    total_age = 0
    num_records = 0
    for row in reader:
        total_age += int(row['age'])
        num_records += 1
    
    if num_records > 0:
        average_age = total_age / num_records
        print(f"The average age is: {average_age}")
    else:
        print("No records found.")

2. JSON（JavaScript对象表示法）

示例数据

{
  "people": [
    {
      "name": "John",
      "age": 25,
      "email": "john@yifan-online.com"
    },
    {
      "name": "Jane",
      "age": 30,
      "email": "jane@yifan-online.com"
    }
  ]
}

应用

JSON 是一种常用的数据格式，用于存储和传输结构化的数据。它使用键值对的方式组织数据，并支持嵌套和列表。

在机器级别的编程中，开发人员可以使用特定的库或工具来解析和生成JSON数据，如Python中的 json 模块。开发人员可以将JSON数据加载到自己的程序中，并根据需要提取或修改其中的内容。例如，可以使用Python读取上述示例JSON数据，并打印每个人的名字和年龄：

import json

with open('data.json') as file:
    data = json.load(file)
    people = data['people']
    for person in people:
        name = person['name']
        age = person['age']
        print(f"Name: {name}, Age: {age}")

3. XML（可扩展标记语言）

示例数据

<people>
  <person>
    <name>John</name>
    <age>25</age>
    <email>john@yifan-online.com</email>
  </person>
  <person>
    <name>Jane</name>
    <age>30</age>
    <email>jane@yifan-online.com</email>
  </person>
</people>

应用

XML 是一种常用的数据格式，用于存储和传输结构化的数据。它使用标签和元素的方式组织数据，并支持嵌套和属性。

在机器级别的编程中，开发人员可以使用特定的库或工具来解析和生成XML数据，如Python中的 xml.etree.ElementTree 模块。开发人员可以将XML数据加载到自己的程序中，并以树的形式访问和操作其中的内容。例如，可以使用Python读取上述示例XML数据，并打印每个人的名字和年龄：

import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.parse('data.xml')
root = tree.getroot()

for person in root.findall('person'):
    name = person.find('name').text
    age = person.find('age').text
    print(f"Name: {name}, Age: {age}")

通过上述示例的解释和应用，我们可以了解到不同的数据格式（如CSV、JSON和XML）在机器级别的编程中可以如何读取、处理和操作。

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json