一、读写CSV数据
（1）使用csv库处理CSV数据
import csv
with open('./stock.csv') as f:
f_csv = csv.reader(f)
headers = next(f_csv)
for row in f_csv:
# process row
由于每一行的row是个列表，访问需要用row[0]、row[1]，
（2）可以考虑转换成命名元组访问。
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import csv
from collections import namedtuple
with open('./stock.csv') as f:
f_csv = csv.reader(f)
headers = next(f_csv)
Row = namedtuple('Row',headers)
for r in f_csv:
row = Row(*r)
# process row
（3）转换为字典
import csv
with open('./stock.csv') as f:
f_csv = csv.DictReader(f)
for row in f_csv:
# process row
写入CSV数据：
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import csv
headers = ['Symbol', 'Price', 'Date', 'Time', 'Change', 'Volume']
rows = [
('AA', '39.48', '6/11/2007', '9:34am', '-0.18', '428900'),
('BB', '48.54', '8/25/2001', '19:57am', '-0.44', '142800'),
('CC', '92.13', '3/18/1886', '3:11am', '-0.67', '126700'),
('DD', '79.25', '2/05/1999', '8:22am', '-0.27', '110000'),
]
with open('stock2.csv','w') as f:
f_csv = csv.writer(f)
f_csv.writerow(headers)
f_csv.writerows(rows)
如果数据是字典序列，那么可以这样处理：
import csv
headers = ['Symbol', 'Price', 'Date', 'Time', 'Change', 'Volume']
rows = [
{'Symbol':'AA','Price':39.48,'Date':'6/11/2007', 'Time':'9:34am', 'Change':-0.18, 'Volume':428900}
]
with open('stock2.csv','w') as f:
f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
f_csv.writeheader()
f_csv.writerows(rows)
标题行出现非法字符，需要进行转换。
import re
with open('./stock.csv') as f:
f_csv = csv.reader(f)
headers = [ re.sub('[^a-zA-Z_]', '_', h) for h in next(f_csv)]
读取数据时，将部分数据转换成除字符串之外的类型。
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import csv,re
col_type = [str,float,str,str,float,str]
with open('./stock.csv') as f:
f_csv = csv.reader(f)
headers = [ re.sub('[^a-zA-Z_]', '_', h) for h in next(f_csv)]
for row in f_csv:
row = tuple( convert(value)for convert, value in zip(col_type, row) )
字段转化成字典：
field_type = [
('Price',float),
('Change',float),
('Volume',int),
]
with open('./stock.csv') as f:
for row in csv.DictReader(f):
row.update( (key,convert(row[key])) for key, convert in field_type)
print(row)
二、读写JSON数据
（1）字符串形式：json.dumps()、json.loads()
（2）文件形式：json.dump()、json.load()
（3）使用pprint()函数，合理格式输出 或者 在json.dumps()函数中使用indext参数
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>>> from urllib.request import urlopen
>>> pprint(json_resp)
>>> print(json.dumps(data, indent=4))
（4）load时解码为OrderDict有序字典
>>> from collections import OrderedDict
>>> data = json.loads(s, object_pairs_hook=OrderedDict)
（5）JSON字典转变为Python对象
