数据存储往往是爬虫操作的第三步，本篇主要阐述如何将转化后的数据载入到特定文件，包括json、Excel和CSV。
json文件处理：
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。更多解释请见：https://baike.baidu.com/item/JSON/2462549?fr=aladdin
JSON支持数据格式：
- 对象（字典）。使用花括号。
- 数组（列表）。使用方括号。
- 整形、浮点型、布尔类型还有null类型。
- 字符串类型（字符串必须要用双引号，不能用单引号）。
多个数据之间使用逗号分开。
注意：json本质上就是一个字符串。
字典和列表转JSON：
import json
books = [
{
'title': '钢铁是怎样练成的',
'price': 9.8
},
{
'title': '红楼梦',
'price': 9.9
}
]
json_str = json.dumps(books,ensure_ascii=False)
print(json_str)
因为json在dump的时候，只能存放ascii的字符，因此会将中文进行转义，这时候我们可以使用ensure_ascii=False关闭这个特性。
在Python中。只有基本数据类型才能转换成JSON格式的字符串。也即：int、float、str、list、dict、tuple。
将json数据直接dump到文件中：
json模块中除了dumps函数，还有一个dump函数，这个函数可以传入一个文件指针，直接将字符串dump到文件中。示例代码如下：
books = [
{
'title': '钢铁是怎样练成的',
'price': 9.8
},
{
'title': '红楼梦',
'price': 9.9
}
]
with open('a.json','w') as fp:
json.dump(books,fp)
将一个json字符串load成Python对象：
json_str = '[{"title": "钢铁是怎样练成的", "price": 9.8}, {"title": "红楼梦", "price": 9.9}]'
books = json.loads(json_str,encoding='utf-8')
print(type(books))
print(books)
直接从文件中读取json：
import json
with open('a.json','r',encoding='utf-8') as fp:
json_str = json.load(fp)
print(json_str)
CSV
csv文件处理
读取csv文件：
import csv
with open('stock.csv','r') as fp:
reader = csv.reader(fp)
titles = next(reader)
for x in reader:
print(x)
这样操作，以后获取数据的时候，就要通过下表来获取数据。如果想要在获取数据的时候通过标题来获取。那么可以使用DictReader。示例代码如下：
import csv
with open('stock.csv','r') as fp:
reader = csv.DictReader(fp)
for x in reader:
print(x['turnoverVol'])
写入数据到csv文件：
写入数据到csv文件，需要创建一个writer对象，主要用到两个方法。一个是writerow，这个是写入一行。一个是writerows，这个是写入多行。示例代码如下：
import csv
headers = ['name','age','classroom']
values = [
('zhiliao',18,'111'),
('wena',20,'222'),
('bbc',21,'111')
]
with open('test.csv','w',newline='') as fp:
writer = csv.writer(fp)
writer.writerow(headers)
writer.writerows(values)
也可以使用字典的方式把数据写入进去。这时候就需要使用DictWriter了。示例代码如下：
import csv
headers = ['name','age','classroom']
values = [
{"name":'wenn',"age":20,"classroom":'222'},
{"name":'abc',"age":30,"classroom":'333'}
]
with open('test.csv','w',newline='') as fp:
writer = csv.DictWriter(fp,headers)
writer = csv.writeheader()
writer.writerow({'name':'zhiliao',"age":18,"classroom":'111'})
writer.writerows(values)
