读取文本文件并用python解析

Question

我有一个文本文件（.txt）如下所示：

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日期、星期、教派、1、2、3

1、周日、1-1、123、345、678

2、周一、2-2、234、585、282

3、星期二、2-2、231、232、686

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有了这些数据，我想执行以下操作：

1）按行读取文本文件作为列表中的单独元素

• 用逗号分割元素

• 删除列表中不需要的元素('\n')

为了两个人，我做了这些。

file = open('abc.txt', mode = 'r', encoding = 'utf-8-sig')
lines = file.readlines()
file.close()
my_dict = {}
my_list = []
for line in lines:
    line = line.split(',')
    line = [i.strip() for i in line]

2) 将第一行（Date、Day、Sect、1、2、3）设置为键，并将其他行设置为字典中的值。

    my_dict['Date'] = line[0]
    my_dict['Day'] = line[1]
    my_dict['Sect'] = line[2]
    my_dict['1'] = line[3]
    my_dict['2'] = line[4]
    my_dict['3'] = line[5]

上面的代码有两个问题：1）也将第一行设置为字典。2）如果我将其添加到列表中，如下所示，它只会将最后一行保留为列表中的所有元素。

3) 创建一个包含字典作为元素的列表。

    my_list.append(my_dict)    

4）对我想要的元素进行子集化。

我无法从这里编写任何代码。但我想做的是满足条件的子集元素：例如，选择字典中宗派为2-2的元素。那么想要的结果可能如下：

>> [{'Date': '2', 'Day': 'Mon', 'Sect': '2-2', '1': '234', '2': '585', '3': '282'}, {'Date': '3', 'Day': 'Tue', 'Sect': '2-2', '1': '231', '2':'232', '3':'686'}]

谢谢，

Answer 1

@supremed14，您还可以尝试以下代码在读取文件后准备字典列表。

数据.txt

由于文本文件中存在空格。在字符串上定义的strip()方法将解决这个问题。

Date, Day, Sect, 1, 2, 3

1, Sun, 1-1, 123, 345, 678

2, Mon, 2-2, 234, 585, 282

3, Tue, 2-2, 231, 232, 686

源代码：

在这里你不需要担心关闭文件。它将由 Python 处理。

import json
my_list = [];

with open('data.txt') as f:
    lines = f.readlines() # list containing lines of file
    columns = [] # To store column names

    i = 1
    for line in lines:
        line = line.strip() # remove leading/trailing white spaces
        if line:
            if i == 1:
                columns = [item.strip() for item in line.split(',')]
                i = i + 1
            else:
                d = {} # dictionary to store file data (each line)
                data = [item.strip() for item in line.split(',')]
                for index, elem in enumerate(data):
                    d[columns[index]] = data[index]

                my_list.append(d) # append dictionary to list

# pretty printing list of dictionaries
print(json.dumps(my_list, indent=4))

输出：

[
    {
        "Date": "1",
        "Day": "Sun",
        "Sect": "1-1",
        "1": "123",
        "2": "345",
        "3": "678"
    },
    {
        "Date": "2",
        "Day": "Mon",
        "Sect": "2-2",
        "1": "234",
        "2": "585",
        "3": "282"
    },
    {
        "Date": "3",
        "Day": "Tue",
        "Sect": "2-2",
        "1": "231",
        "2": "232",
        "3": "686"
    }
]