文件存储形式多种多样，比如可以保存成 TXT 纯文本形式，也可以保存为 JSON 格式、CSV 格式等，本节就来了解一下文本文件的存储方式。
在上面的几篇文章当中都有实战项目进行配合，帮助各位看我的文章的小伙伴可以亲切的感受到爬虫的乐趣。在实战的过程当中很多时候也会将数据保存起来放在Excel文件或者是文本文件当中，但是却没有对数据的存储做详细的介绍，因此本次文章我就打算为大家带来数据存储的保姆级教程！
Python从网站上抓取的数据为了可以重复利用，一般都会存储下来，存储方式最简单的会选择存储到文本文件，常见的有方式TXT、CSV、EXCEL等，还有一种方式是将数据存储到数据库，这样也方便管理，常见的关系型数据库有SQLite3、MySQL，非关系型数据库有Redis、MongoDB。那么，这里就简单说明怎么样将数据存储到SQLite3。
在我们的实际项目中，我们通常会有两个txt文件，一个是train.txt一个是test.txt，我们会读取这两个txt文件的内容，来找到训练数据以及测试数据。
两种复制方法，在your_name改变情况下，第一种方法不会弄改变，第二张方法会随着改变。
爬虫(spider，又网络爬虫)，是指向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。
Json是一种轻量级的数据交换格式。Json源自JavaScript语言，易于人类的阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，是目前应用最广泛的数据交换格式。 Json是跨语言，跨平台的，但只能对Python的基本数据类型做操作，对Python的类就无能为力。JSON格式和Python中的字典非常像。但是，json的数据要求用双引号将字符串引起来，并且不能有多余的逗号。
name是python内置变量，存储的当前模块名称，在导入模块的时候，每个模块都有他自己的模块名称，main相当于定义了一个主函数，如果不把所有函数放在一个程序中，就需要有一个主函数if name == 'main'代表如果现在的模块在main这个函数中，即程序入口。
JSON是用于数据交换的轻量级数据格式，可以很容易地被人类读取和写入，也可以由机器轻松解析和生成。它是一种完全独立于语言的文本格式。为了处理JSON数据，Python有一个名为的内置包json。
之前写了很多网络数据数据抓取的案例，无论是关于R语言还是Python的，里面大量使用xml\html\css\ajax\json等这些概念，可是一直没有对这些概念做详细的梳理，导致很多小伙伴儿看的摸不着头脑。 近期基础的网抓教程告一段落，从今天起，给大家梳理一些常用的web概念（当然是一个外行小白的视角来进行讲解，如有不当之处，还请见谅）。概念的梳理对于整体网抓思路的开拓至关重要。 几天主要围绕三个核心概念来进行介绍： xml html json xml的官方解释是可扩展标记语言，主要用于数据传输，而HTM
学习处理文件和保存数据可让你的程序使用起来更容易，学习处理异常可帮助你应对文件不存在的情况，以及其他可能导致程序崩溃的问题。通过本章的学习可提高程序的适用性、可用性和稳定性。 一：从文件中读取文件： 1：读取整个文件： ① 首先创建一个文件pi_digits.txt ② 文件路径： ◆ 在Windows系统中，在文件路径中使用反斜杠（\） 而不是斜杠（/） ◆ 通过使用绝对路径，可读取系统任何位置的文件。 ◆ 另外，由于反斜杠在Python中被视为转义字符，为确保万无一失，应以
JSON格式使您不必创建自己的数据格式，如果您已经了解Python，它就特别容易学习。这是在Python中使用它的方法。
在项目中通常我们把超参，魔数等需要配置项写入一个配置文件中，方便配置项调整。python项目中通用的配置文件格式有py.ini,json,yml。本文对这些常用形式的配置进行详细讲解。
简单来说互联网是由一个个站点和网络设备组成的大网，我们通过浏览器访问站点，站点把HTML、JS、CSS代码返回给浏览器，这些代码经过浏览器解析、渲染，将丰富多彩的网页呈现我们眼前；
JSON格式是网站和API使用的通用标准格式，现在主流的一些数据库（如PostgreSQL）都支持JSON格式。在本文中，我们将介绍如何使用Python处理JSON数据。首先，让我们先来看看JSON的定义。
注：PEP = Python Enhancement Proposal （Python增强建议书，即Python开发规范） 摘要 本PEP详细说明了Python软件包要在选定的构建（Build）系统上运行时，应该如何指定其依赖关系。本规范引入了一个新的配置文件，用于指定软件包的构建依赖关系（假定今后的配置会使用相同的配置文件作为参考）。 基本原理 当Python首次开发用于构建项目、软件分发的工具时，distutils [1]是选定的解决方案。随着时间的推移，setuptools [2]越来越流行，它在
常用配件文件的处理方式，包含：JSON、ini / config、YAML、XML 等
注意 JSON（JavaScript Object Notation）格式最初是为JavaScript开发的，但随后成了一种常见 格式，被包括Python在内的众多语言采用。
前面说过Python爬取的数据可以存储到文件、关系型数据库、非关系型数据库。前面两篇文章没看的，可快速戳这里查看！《使用Python将数据存入SQLite3数据库》
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，已经成为当今互联网应用中广泛使用的数据格式之一。Python提供了内置的模块来解析和创建JSON数据，使得在Python中处理JSON变得非常简单。本文将详细介绍Python对JSON的解析和创建过程，并提供示例代码来帮助大家更好地理解。
导言： Python作为一门强大的编程语言，不仅在Web开发、数据分析和人工智能领域有广泛的应用，还在数据解析方面具有强大的能力。数据解析是从结构化或非结构化数据源中提取有用信息的过程，通常在数据清洗、数据分析和可视化之前进行。本文将深入探讨Python在数据解析中的应用，从基础知识到高级技巧，为读者提供全面的指南。
花下猫语：对于 JSON 数据格式，相信你并不陌生（如果不知道，那正好系统地了解下）。然而，关于它的诞生与发展过程，你是否了解呢？关于它的几种数据格式、使用场景以及注意事项，你是否熟知呢？今天分享一篇长文，一起来学习下吧~
exec (execute执行)的缩写。将一些Python代码作为字符串接收，并将其作为Python代码运行。默认情况下，exec将在与其余代码相同的范围内运行，这意味着它可以读取和操作变量，就像Python文件中的任何其他代码段一样。
1. 序列化（Serialization）：将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程，传输的格式可以是JSON、XML等。反序列化就是从存储区域（JSON，XML）读取反序列化对象的状态，重新创建该对象。
这种程序有自己特定的功能，能按照使用者给定的一系列规则自行浏览万维网并获取需要的信息。此类程序被称为 网络爬虫（web crawler） 或 网络蜘蛛（spider）。它具有智能分析能力，也称为 机器人程序 。
專 欄 ❈本文作者：赖明星 博客地址： https://www.zhihu.com/people/mingxinglai❈ 在这篇文章里，我们将会介绍4个Python解释器自身提供的小工具。这些小工具在笔者的日常工作中经常用到，减少了各种时间的浪费，然而，却很容易被大家忽略。每当有新来的同事看到我这么使用时，都忍不住感叹，原来Python还隐藏了这么好用的功能。下面就来看一下Python自带的几个小工具 一、1秒钟启动一个下载服务器 在实际工作中，时不时会有这样的一个需求：将文件传给其他同事。将文件传给同事
概述 我们先看一下什么是json。 JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。 简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。 JSON 语法规则 在javascript语言中，一切都是对象。因此，任何
随着业务数据量的剧增，传统MySQL在数据存储上变得越来越吃力，NoSQL因其良好的性能、扩展性、稳定性逐渐成为业务选型的首要考虑。TcaplusDB是腾讯云推出的一款全托管NoSQL数据库服务，旨在为客户提供极致的数据据存储体验，详细信息请参考官方文档。本文主要介绍如何将MySQL数据迁移到TcaplusDB。
本文介绍基于Python，读取JSON文件数据，并将JSON文件中指定的键值对数据转换为.csv格式文件的方法。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 文件存储：pickle 和 json 库的使用 ---- Python 文件存储：pickle 和 json 库的使用 1.使用 pickle 存储 Python 对象 2.使用 json 存储 Python 对象 ---- 1.使用 pickle 存储 Python 对象 在 Python 中，
Anaconda 安装的Python缺少了python3.dll，可以通过去python.org 下载所需版本的python安装包并安装，然后从安装目录中拷贝python3.dll文件，粘贴到Anaconda安装目录下，也就是python36.dll所在的目录下，一般就是第一层目录，具体要看自己的安装情况。
由于浏览器可以迅速地解析JSON对象，它们有助于在客户端和服务器之间传输数据。本文将描述如何使用Python的JSON模块来传输和接收JSON数据。
当谈到王者荣耀游戏时，无法忽视的是其丰富多样的英雄皮肤。这些皮肤不仅为玩家提供了个性化的游戏体验，还展示了设计师们的创造力和努力。然而，要手动下载每个英雄的皮肤图片是一项枯燥且费时的任务。 幸运的是，我们可以利用编程的力量来自动化这一过程。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫程序，通过访问英雄主页并解析HTML代码，来批量下载王者荣耀英雄的皮肤图片。
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本系列将以《Python数据处理》这本书为基础，以书中每章一篇博客的形式带大家一起学习 Python 数据处理。书中有些地方讲的不太详细，我会查阅其他资料来补充，力争每篇博客都把知识点涵盖全且通俗易懂。
一、秒级启动一个HTTP下载服务器 在实际工作中，时不时会有这样的一个需求：将文件传给其他同事。将文件传给同事本身并不是一个很繁琐的工作，现在的聊天工具一般都支持文件传输。但是，如果需要传送的文件较多，那么，操作起来就会比较麻烦。此外，如果文件在远程的服务器上，你要将文件传给同事，则需要先将远程服务器的文件下载到本地，然后再通过聊天工具传给同事。再或者，你并不是特别清楚要传哪几个文件给同事，所以，你们需要进行来回的交流。交流的时间成本是比较高的，会降低办事效率。此时，你们需要更加高效的方法。这个时候，如果你知道Python内置了一个下载服务器就能够显著提升效率了。例如，你的同事要让你传的文件位于某一个目录下，那么，你可以进入这个目录，然后执行下面的命令启动一个下载服务器： 本地有个一文件夹，想共享给局域网同事下载一些里面的文件，可以使用python的如下命令。 • python2的用法如下: python -m SimpleHTTPServer • python3的用法如下: python3 -m http.server --cgi 以上两种方法默认端口8000，可以制定端口，例如指定端口45678: python -m SimpleHTTPServer 45678 python3 -m http.server --cgi 45678
此前我们已经见过了不同的Python数据类型。通常也会将我们的数据存储在不同的格式的文件中。在这章节中我们将学习如何处理这些不同的类型的文件（.txt, .json, .xml, .csv, .tsv, .excel）。首先，让我们从最熟悉的txt类型文件开始。
WHAT 数据挖掘是一门综合的技术，随着Ai的兴起，在国内的需求日渐增大。 数据挖掘的职业方向通常有三个，顺便概要地提一下所需的技能（不仅于此） 数据分析方向：需要数理知识支撑，比如概率论，统计学等
网站和json webservices将侦听的IP地址。默认为127.0.0.1（localhost）
Python作为一种强大的编程语言，在网络爬虫和数据处理领域得到了广泛应用。本文将通过示例，演示如何使用Python进行网页抓取，并对获取的数据进行整理、存储和分析。
z9是一款功能强大的PowerShell恶意软件检测与分析工，该工具可以帮助广大研究人员从PowerShell日志的事件记录中检测基于PowerShell实现的恶意软件组件。
物联网应用过程中，设备采集数据后，一般通过终端采集器网关转发或web server服务打包成xml或json数据格式传输到数据中心或云平台，最后经数据解析、数据分析及数据可视化。开发环节涉及末端设备数据采集、数据转发、数据解析等流程。
在金融风控领域，我们经常会使用到json格式的数据，例如运营商数据、第三方数据等。而这些数据往往不能直接作为结构化数据进行分析和建模。本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法，可以快速地将json数据转化为结构化数据，以供分析和建模使用。
你将学习处理文件，让程序能够快速地分析大量的数据，你将学习错误处理，避免程序在面对意外情形时崩溃；特殊对象，用于管理程序运行时出现的错误；
在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低，地形的坡向朝向也会影响风速的分布，此外，典型的地形会形成特定的气候条件，也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中，地理空间分析往往能提供有效的信息，辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展，积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持，包括Arcgis，QGIS等软件平台，本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍，常用的python包，对矢量数据的处理，对栅格数据的处理，以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据，对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分：
网络爬虫是最常见和使用最广泛的数据收集方法。DIY网络爬虫确实需要一些编程知识，但整个过程比一开始看起来要简单得多。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 来源丨网 在开发过程中，我们常常会用到一些固定参数或者是常量。对于这些较为固定且常用到的部分，往往会将其写到一个固定文件中，避免在不同的模块代码中重复出现从而保持核心代码整洁。 这个固定文件我们可以直接写成一个 .py 文件，例如 settings.py 或 config.py，这样的好处就是能够在同一工程下直接通过 import 来导入当中的部分；但如果我们需要在其他非 Python 的平台进行配置文件共享时，写成单个 .py
在开发过程中，我们常常会用到一些固定参数或者是常量。对于这些较为固定且常用到的部分，往往会将其写到一个固定文件中，避免在不同的模块代码中重复出现从而保持核心代码整洁。
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