将带有JSONlike对象的文本文件解析为CSV

Question

我有一个包含键值对的文本文件，最后两个键值对包含类似JSON的对象，我希望将这些对象拆分成列并与其他值一起写入，使用键作为列标题。数据文件input.txt的前三行如下所示：

InnerDiameterOrWidth::0.1,InnerHeight::0.1,Length2dCenterToCenter::44.6743867864386,Length3dCenterToCenter::44.6768028159989,Tag::<NULL>,{StartPoint::7858.35924983374[%2C]1703.69341358077[%2C]-3.075},{EndPoint::7822.85045874375[%2C]1730.80294308742[%2C]-3.53962362760298}
InnerDiameterOrWidth::0.1,InnerHeight::0.1,Length2dCenterToCenter::57.8689351603823,Length3dCenterToCenter::57.8700464193429,Tag::<NULL>,{StartPoint::7793.52927597915[%2C]1680.91224357457[%2C]-3.075},{EndPoint::7822.85045874375[%2C]1730.80294308742[%2C]-3.43363070193163}
InnerDiameterOrWidth::0.1,InnerHeight::0.1,Length2dCenterToCenter::68.7161350545728,Length3dCenterToCenter::68.7172034962765,Tag::<NULL>,{StartPoint::7858.35924983374[%2C]1703.69341358077[%2C]-3.075},{EndPoint::7793.52927597915[%2C]1680.91224357457[%2C]-3.45819643838485}

我们最终想出了一些行之有效的办法，但肯定有更好的办法：

^{pr2}$

它生成的输出文件output.csv如下所示

InnerDiameterOrWidth,InnerHeight,Length2dCenterToCenter,Length3dCenterToCenter,Tag,start1,start2,start3,end1,end2,end3
0.1,0.1,44.6743867864386,44.6768028159989,<NULL>,7858.35924983374,1703.69341358077,-3.075,7822.85045874375,1730.80294308742,-3.53962362760298
0.1,0.1,57.8689351603823,57.8700464193429,<NULL>,7793.52927597915,1680.91224357457,-3.075,7822.85045874375,1730.80294308742,-3.43363070193163
0.1,0.1,68.7161350545728,68.7172034962765,<NULL>,7858.35924983374,1703.69341358077,-3.075,7793.52927597915,1680.91224357457,-3.45819643838485

我们不想在将来写这样的代码。在

这样读取数据的最佳方式是什么？在

Answer 1

我会用：

from itertools import chain
import csv

_header_translate = {
    'StartPoint': ('start1', 'start2', 'start3'),
    'EndPoint': ('end1', 'end2', 'end3')
}

def header(col):
    header = col.strip('{}').split('::', 1)[0]
    return _header_translate.get(header, (header,))

def cleancolumn(col):
    col = col.strip('{}').split('::', 1)[1]
    return col.split('[%2C]')

def chainedmap(func, row):
    return list(chain.from_iterable(map(func, row)))

with open('input.txt', 'rb') as fin, open('output.csv', 'wb') as fout:
    reader = csv.reader(fin)
    writer = csv.writer(fout)
    for i, row in enumerate(reader):
        if not i:  # first row, write header first
            writer.writerow(chainedmap(header, row))
        writer.writerow(chainedmap(cleancolumn, row))

cleancolumn方法接受您的任何列，并在删除大括号、删除第一个::之前的所有内容并拆分嵌入的“comma”之后返回一个元组（可能只有一个值）。通过使用itertools.chain.from_iterable()，我们将从列生成的一系列元组再次转换为csv编写器的一个列表。在

在处理第一行时，我们从相同的列生成一个标题行，将StartPoint和{}头替换为6个展开的头。在