一.python读取txt文件
最简单的open函数：
-- coding: utf-8 --
with open("test.txt","r",encoding="gbk",errors='ignore') as f:
print(f.read())
1234这里用open函数读取了一个txt文件，”encoding”表明了读取格式是“gbk”,还可以忽略错误编码。 另外，使用with语句操作文件IO是个好习惯，省去了每次打开都要close()。
二.python读取json文件
简单的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"
}
}
}
}
}1234567891011121314151617181922这里需要用python的json模块处理解析:
import jsondata = json.load(open('example.json'))print(type(data))print(data)1234打印如下：
{'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'}}}}}12可见json.load()函数返回值是dict，json数据现在就成了一个网状的Python字典。 接下来我们就可以用标准的键检索来进行解读，比如：
print(data'glossary'['GlossList'])1打印结果如下：
{'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'}}1三.python 读取HFD5文件
HDF5 是一种层次化的格式(hierarchical format)，经常用于存储复杂的科学数据。例如 MATLAB 就是用这个格式来存储数据。在存储带有关联的元数据(metadata)的复杂层次化数据的时候，这个格式非常有用，例如计算机模拟实验的运算结果等等。 与HDF5 相关的主要概念有以下几个：
文件 file: 层次化数据的容器，相当于树根(’root’ for tree)组 group: 树的一个节点(node for a tree)数据集 dataset: 数值数据的数组，可以非常非常大属性 attribute: 提供额外信息的小块的元数据
-- coding: utf-8 --
创建hdf5文件
import datetimeimport osimport h5pyimport 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 #将数据写入文件的主键data下面
f['labels'] = range(100)
123456789101112131415创建完成之后读取：
import datetimeimport osimport h5pyimport numpy as np
with h5py.File('test.hdf5') as f:
print(f)
print(f.keys)
123456789除了上述方法，pandas还提供一个直接读取h5文件的函数： pd.HDFStore
import datetimeimport osimport h5pyimport numpy as npimport pandas as pd
data = pd.HDFStore("dataset_log.h5")
print(type(data))123456789打印结果为：
Closing remaining open files:dataset_log.h5...done
