| Python | JSON |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float, int- & float-derived Enums | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
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。
Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它包含了两个函数：
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。
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)
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)
import json
with open('a.json','r',encoding='utf-8') as fp:
json_str = json.load(fp)
print(json_str)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，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)
.NET Framework框架。那么就在提示框中找到下载链接，下载一个就可以了。Microsoft Virtual C++ x64(x86)，那么百度或者谷歌这个软件安装即可。navicat是一个操作mysql数据库非常方便的软件。使用他操作数据库，就跟使用excel操作数据是一样的。
Python要想操作MySQL。必须要有一个中间件，或者叫做驱动程序。驱动程序有很多。比如有mysqldb、mysqlclient、pymysql等。在这里，我们选择用pymysql。安装方式也是非常简单，通过命令pip install pymysql即可安装。
数据库连接之前。首先先确认以下工作完成，这里我们以一个pymysql_test数据库.以下将介绍连接mysql的示例代码：
import pymysql
db = pymysql.connect(
host="127.0.0.1",
user='root',
password='root',
database='student',
port=3306
)
cursor = db.cursor()
cursor.execute("select 1")
data = cursor.fetchone()
print(data)
db.close()
import pymysql
db = pymysql.connect(
host="127.0.0.1",
user='root',
password='root',
database='student',
port=3306
)
cursor = db.cursor()
sql = """
insert into student(
stuno,stuname,stusex
)
values(18,'abc','女');
"""
cursor.execute(sql)
db.commit()
db.close()
如果在数据还不能保证的情况下，可以使用以下方式来插入数据：
sql = """
insert into student(
stuno,stuname,stusex
)
values(%s,%s,%s);
"""
cursor.execute(sql,(20,'spider','男'))
使用pymysql查询数据。可以使用fetch*方法。
fetchone()：这个方法每次之获取一条数据。fetchall()：这个方法接收全部的返回结果。fetchmany(size)：可以获取指定条数的数据。import pymysql
db = pymysql.connect(
host="127.0.0.1",
user='root',
password='root',
database='student',
port=3306
)
cursor = db.cursor()
sql = """
select * from student
"""
cursor.execute(sql)
while True:
result = cursor.fetchone()
if not result:
break
print(result)
db.close()
或者是直接使用fetchall，一次性可以把所有满足条件的数据都取出来：
cursor = db.cursor()
sql = """
select * from user
"""
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
for result in results:
print(result)
db.close()
或者是使用fetchmany，指定获取多少条数据：
cursor = db.cursor()
sql = """
select * from user
"""
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchmany(1)
for result in results:
print(result)
db.close()
sql = """
delete from student where stuno=99
"""
cursor.execute(sql)
db.commit()
db.close()
sql = """
update student set stuname='花花' where stuno=18
"""
cursor.execute(sql)
db.commit()
db.close()
