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大数据时代，各行各业对数据采集的需要日益增多，网络爬虫的使用也更为宽泛，越来越多的人开始学习网络爬虫这项技术，K 哥爬虫此前曾经推出不少爬虫进阶、逆向相干文章，为实现从易到难全方位笼罩，特设【0 根底学爬虫】专栏，帮忙小白疾速入门爬虫，本期为文件存储。
概述
前几期文章中咱们曾经理解到了申请库、解析库的应用，曾经学会了如何向指标网站发送申请以及解析响应信息，那么咱们还须要晓得如何将数据进行存储。数据存储有很多形式，本期会介绍如何将数据存入文本文件，如 TXT、JSON、CSV 等。
TXT 文件存储
介绍
TXT 文件存储是最根本的数据存储形式，TXT 文本文件基本上兼容任何平台，因而它的利用也十分宽泛。应用代码操作 TXT 文件非常简略，然而毛病也非常明显，不利于对数据进行检索。
应用
Python 中操作 TXT 文件须要应用到内置的 open() 函数。
open(file, mode='r', buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True)
open() 函数有七个参数别离为：
file：文件门路
mode：打开方式，默认为（r）只读模式
buffering：文件缓冲
encoding：字符编码
errors：报错级别
newline：换行模式，默认以 \n 换行
closefd：管制在敞开文件时是否彻底敞开文件
文件打开方式分为以下几种：
r：以只读形式关上文件
w：以写入形式关上文件。如果文件存在则笼罩原文件，不存在则新建。
x：创立新文件并以写入形式关上文件
a：以追加形式关上文件。如果文件存在，则在结尾地位写入，不存在则新建。
b：二进制模式
t：文本模式
+：读取与写入
wb：以二进制写入形式关上文件。如果文件存在则笼罩原文件，不存在则新建。
w+：以读写形式关上文件。如果文件存在则笼罩原文件，不存在则新建。
wb+：以二进制读写形式关上文件。如果文件存在则笼罩原文件，不存在则新建。
ab：以二进制追加形式关上文件。如果文件存在，则在结尾地位写入，不存在则新建。
ab+：以二进制追加读写形式关上文件。如果文件存在，则在结尾地位写入，不存在则新建。
f = open('data.txt','r',encoding="utf-8")
f.seek(2) #从指定下标地位开始读取
data = f.read()
f.close()f = open('data.txt','w',encoding="utf-8")
f.write('hello')
f.write(' ')
f.write('world')
f.close()
#hello world上下文管理器
上文中能够看到，对一个文件进行读写操作后须要应用 close() 办法敞开文件。如果不应用 close() 敞开文件会导致资源泄露问题。为了防止这个问题和优化代码，咱们能够应用上下文管理器来操作文件。
with open('data.txt','w',encoding='uutf-8')as f:
f.write('hello')
f.write(' ')
f.write('world')当 with 语句块完结后文件会主动敞开，这样不须要再调用 close() 办法。
JSON 文件存储
介绍
JSON 全称为 JavaScript Object Notation，也就是 JavaScript 对象标记，是一种轻量级的数据交换格局。人们能够很容易的对 JSON 格局的数据进行浏览和编写，同时也不便了机器进行解析和生成。JSON 采纳齐全独立于程序语言的文本格式，然而也应用了类 C 语言的习惯（包含 C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python 等）。这些个性使 JSON 成为现实的数据交换语言。
JSON 通过对象和数组的组合来示意数据，而在 JavaScript 中，所有皆为对象，因而任何数据类型都能够通过 JSON 来示意。
在 JavaScript 中 JSON 通常以对象或数组的模式存在。对象模式为被花括号包裹的键值对构造，如 {key1 : value1, key2 : value2}，key 示意对象的属性，value 示意对象的值。数组模式与对象模式的区别就在于它是被方括号所包裹，如 [{key1 : value1}, {key2 : value2}]。对象模式与数组模式能够自由组合，任意嵌套。JSON 中字符串类型的数据须要以双引号突围。
JSON 的这种构造十分简洁清晰，且结构化水平很高，因此被宽泛应用。
应用
JSON 是一个数据格式，实质上是纯字符串类型，在 Python 中它能够被转换为对应的数据类型，如对象模式能够被转换为字典，数组类型能够转换为列表。Python 中内置了一个弱小的 JSON 库，通过它能够简便的实现 JSON 文件的读写操作。
JSON 库进步了四个办法：
json.dump()：将 JSON 对象写入文件
json.dumps()：将 Python 对象编码成 JSON 字符串
json.load()：从 JSON 文件中读取数据
json.loads()：将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
上面咱们以这段数据作为示例：
{
"1001": {
"name": "张三",
"age": 21,
"gender": "female"
},
"1002": {
"name": "李四",
"age": 22,
"gender": "male"
}
}读取数据
data.json 文件内容为示例 JSON 数据。
with open('data.json','r',encoding='utf-8')as f:
data = f.read()
print(type(data))
#输入：<class 'str'>能够看到，咱们间接从 JSON 文件外面读取的数据是字符串类型，这不利于咱们对它进行操作，咱们能够应用 json.loads() 办法将 JSON 字符串转换为字典类型。
import json
with open('data.json','r',encoding='utf-8')as f:
data = f.read()
print(type(data))
data = json.loads(data)
print(type(data))
#输入：#<class 'str'>
#<class 'dict'>咱们也能够应用更加简洁的写法，通过 json.load()，间接对文件操作对象进行解析。
import json
data = json.load(open('data.json',encoding='utf-8'))
print(type(data))
#输入：<class 'dict'>写入数据
应用 write() 办法写入文件时，它只能传入字符串类型的数据。因而咱们须要将字典数据先转换为 JSON 字符串，能够通过 json.dumps() 办法实现。
import json
data = {
"1001": {
"name": "张三",
"age": 21,
"gender": "female"
},
"1002": {
"name": "李四",
"age": 22,
"gender": "male"
}
}
print(data)
data = json.dumps(data)
print(type(data))
with open('data.json','w',encoding="utf-8")as f:
f.write(data)
#输入：#<class 'dict'>
#<class 'str'>当然，将数据写入文件也有更加简便的办法。
import json
data = {
"1001": {
"name": "张三",
"age": 21,
"gender": "female"
},
"1002": {
"name": "李四",
"age": 22,
"gender": "male"
}
}
json.dump(data,open('data.json','w',encoding='utf-8'),indent=2,ensure_ascii=False)CSV 文件存储
介绍
CSV 全称 Comma-Sparated Values（逗号分隔值），它以纯文本模式存储数据表格。CSV 文件是一个字符序列，它由任意数目的记录组成，记录之间以某种换行符分隔。文件的每条记录由字段和字段值组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。CSV 并不是一种繁多的、明确定义的文本格式，它泛指具备以下特色的任何文件：
- 纯文本呢，应用某个字符集
- 由记录组成
- 每条记录被分隔符分隔为字段
- 每条记录都有雷同的字段序列
应用
Python 中提供了一个内置的 csv 库来对 CSV 文件进行操作。
写入
import csv
#writerow 默认换行，因而须要通过 newline 将换行符设置为空，防止反复换行
with open('data.csv','w',encoding='utf-8',newline="") as csvfile:
#delimiter：指定分隔符，默认为逗号
writer = csv.writer(csvfile,delimiter = " ")
#写入一行
writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
writer.writerow(['1001', 'jack', 15])
writer.writerow(['1002', 'marin', 22])
writer.writerow(['1003', 'alex', 19])
#写入多行
writer.writerows([['1004', 'lucy', 23],['1005', 'john', 30]])csv 库也提供了其它的写入办法
import csv
with open('data.csv','w',encoding='utf-8',newline="") as csvfile:
#字典写入对象
writer = csv.DictWriter(csvfile,fieldnames=['id','name','age'])
writer.writeheader()
writer.writerow({'id':'1001','name':'jack','age':21})
writer.writerow({'id': '1002', 'name': 'marin', 'age': 22})
writer.writerows([{'id': '1003', 'name': 'lucy', 'age': 23},{'id': '1004', 'name': 'mike', 'age': 22}])读取
import csv
with open('data.csv','r',encoding='utf-8')as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
print(row)总结
上文中讲到了 TXT、JSON、CSV 三种文件的存储形式，介绍了如何对这些文件进行读写操作。文本文件存储的劣势在于简略、不便，适宜存储大量信息，但想要标准的贮存数据的话并不举荐应用文本文件贮存。
