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爬虫数据的json转为csv文件

需求:我们之前通过接口爬虫 爬取一些数据, 这些数据都是Json格式的,为了方便我们的甲方使用 所以需要把这些数据转为csv 方便他们使用(例如在表单里面搜索,超链接跳转等等) 直接上代码吧: 在转换之前...source_Url: `https://www.instagram.com/${item.username}`,   }; }); // console.log(newData); // 过滤好用 重新写入一个新的文件中.../cjdropshipping/data1_ed.json",   JSON.stringify(newData),   (err) => {     if (err) console.log("写文件操作失败...");     else console.log("写文件操作成功");   } ); 通过上面的操作,我们的数据已经做好转成csv的准备了 下面是我们转json转csv的代码: 代码有点多,下面的方法是直接从别人封装好的拿过来的...下载文件名,用户拼接     //csv下载     function clickDownload(csvJson, downloadName, title, key) {       JSonToCSV.setDataConver

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从 netCDF 文件导出到 *.csv 文件

1、问题背景问题:需要将 netCDF 文件的数据导出到 *.csv 文件,但希望在不使用循环的情况下完成。目前使用的代码存在性能和代码可读性问题,因为使用了三重循环。...2、解决方案方法:为了解决上述问题,可以使用 xarray 库来将 netCDF 文件中的数据转换为表格格式,然后使用 csv 库将表格格式的数据导出到 *.csv 文件。...使用 data_to_table() 函数将 netCDF 文件中的数据转换为表格格式。使用 export_to_csv() 函数将表格格式的数据导出到 *.csv 文件。...示例:import xarray as xr# 打开 netCDF 文件dataset = xr.open_dataset('path/to/netcdf_file.nc')# 导出数据到 csv 文件...export_to_csv(dataset, 'var_name', 'path/to/csv_file.csv')优点:性能优化:使用 xarray 库可以有效地将 netCDF 文件中的数据转换为表格格式

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    如何使用python把json文件转换为csv文件

    了解json整体格式 这里有一段json格式的文件,存着全球陆地和海洋的每年异常气温(这里只选了一部分):global_temperature.json { "description": {...由于json存在层层嵌套的关系,示例里面的data其实也是dict类型,那么年份就是key,温度就是value ?...转换格式 现在要做的是把json里的年份和温度数据保存到csv文件里 提取key和value 这里我把它们转换分别转换成int和float类型,如果不做处理默认是str类型 year_str_lst.../files/global_temperature.csv', index = None) axis=1,是横向拼接,若axis=0则是竖向拼接 最终效果 ?...注意 如果在调用to_csv()方法时不加上index = None,则会默认在csv文件里加上一列索引,这是我们不希望看见的 ?

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    消息队列之Kafka——从架构技术重新理解Kafka

    让我们回到最初Kafka还没有设计出来的时候,通过重新设计Kafka,一步步了解为什么Kafka是我们现在看到的样子,到时我们将了解到Kafka作为消息队列会高吞吐量、分布式、高容错稳定。...数据从文件到套接字的常见数据传输过程:磁盘->pagecache->用户空间缓存区->套接字缓冲区(内核空间)->NIC缓存区 1. 操作系统从磁盘读区数据到内核空间的pagecache 2....数据在使用时只会被复制到pagecache中一次,这样消息能够以接近网络连接的速度上限进行消费。 二、数据结构——BTree&日志解决方案 日志解决方案即简单读取与追加来操作文件。...这是大多数消息系统所共享的传统的方式:即producer把数据push到broker,然后consumer从broker中pull数据。 push-based系统优点: 1....ISR副本:等待一个ISR的副本重新恢复正常服务,并选择这个副本作为新leader(极大可能拥有全部数据) 第一个副本:选择第一个重新恢复正常服务的副本(不一定是ISR)作为leader。

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    19.JAVA-从文件中解析json、并写入Json文件(详解)

    包使用 在www.json.org上公布了很多JAVA下的json解析工具(还有C/C++等等相关的),其中org.json和json-lib比较简单,两者使用上差不多,这里我们使用org.json,org.json...然后通过getXXX(String key)方法去获取对应的值. 3.2 example.json示例文件如下: { "FLAG": 1, "NAME": "example",...对象 JSONObject obj = new JSONObject(text.substring(text.indexOf("{"))); //过滤读出的utf-8前三个标签字节,从{...4.写json文件 4.1写json步骤 首先通过new JSONObject()来构造一个空的json对象 如果要写单对象内容,则通过JSONObject .put(key,value)来写入 如果要写多数组对象内容...,则通过JSONObject .accumulate (key,value)来写入 最后通过JSONObject .toString()把数据导入到文件中. 4.2写示例如下: @Test public

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    一文综述python读写csv xml json文件各种骚操作

    观察下面的代码,当我们运行csv.reader()时,就可以访问到我们指定的CSV数据文件。而csvreader.next()函数的作用是从CSV中读取一行,每次调用它,它都会移动到下一行。...: # 创建一个csv reader对象 csvreader = csv.reader(csvfile) # 从文件中第一行中读取属性名称信息 # fields = next(csvreader...import json import pandas as pd # 使用json模块从json文件中读取数据 # 以字典形式存储 with open('data.json') as f: data_listofdict...json文件 # 并使用 'indent' and 'sort_keys' 格式化json文件 with open('new_data.json', 'w+') as json_file: json.dump...import json import pandas as pd import csv # 从json文件中读取数据 # 数据存储在一个字典列表中 with open('data.json') as f

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    MySQL LOAD DATA INFILE—从文件(csv、txt)批量导入数据

    最近做的项目,有个需求(从Elastic Search取数据,业务运算后),每次要向MySQL插入1300万条数据左右。...后改为"load data infile"大概,10万条数据平均1秒~1.5秒,实际的代码示例如下: query = "LOAD DATA INFILE '/var/lib/mysql-files/es.csv...(1)MySQL需要开启对"load data inflie"的权限支持     mysqlcur.execute("SET GLOBAL local_infile = 1") (2)需要对mysql文件目录...加上“Concurrency ”可以在读的同时支持写入,不过速度会稍微下降一点,笔者测试环境影响不大 (4)IGNORE 1 LINES (跳过第一行) 笔者通过python pandas to_csv...()导出的csv是带标题的,如下: 不需要标题导入到数据库,就跳过嘛 (5)@dummy ,通过占位符,跳过不需要的数据 导入到表的column顺序必须和文件保持一致,通过@dummy可以跳过不需要的column

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    logstash 与ElasticSearch:从CSV文件到搜索宝库的导入指南

    logstash 与ElasticSearch:从CSV文件到搜索宝库的导入指南使用 logstash 导入数据到 ES 时,由三个步骤组成:input、filter、output。...mutate 插件 用于字段文本内容处理,比如 字符替换csv 插件 用于 csv 格式文件导入 ESconvert 插件 用于字段类型转换date 插件 用于日期类型的字段处理使用 logstash...sincedb_path 告诉 logstash 记录文件已经处理到哪一行了,从而当 logstash 发生故障重启时,可从故障点处开始导入,避免从头重新导入。...把数据从文件中读到 logstash 后,可能需要对文件内容 / 格式 进行处理,比如分割、类型转换、日期处理等,这由 logstash filter 插件实现。...在这里我们进行了文件的切割和类型转换,因此使用的是 logstash filter csv 插件和 mutate 插件。

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