最简单的open函数：
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# -*- coding: utf-8 -*-
with open("test.txt","r",encoding="gbk",errors='ignore') as f:
print(f.read())
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这里用open函数读取了一个txt文件，”encoding”表明了读取格式是“gbk”,还可以忽略错误编码。
另外，使用with语句操作文件IO是个好习惯，省去了每次打开都要close()。
二.python读取json文件
简单的test.json文件如下：
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{
"glossary": {
"title": "example glossary",
"GlossDiv": {
"title": "S",
"GlossList": {
"GlossEntry": {
"ID": "SGML",
"SortAs": "SGML",
"GlossTerm": "Standard Generalized Markup Language",
"Acronym": "SGML",
"Abbrev": "ISO 8879:1986",
"GlossDef": {
"para": "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.",
"GlossSeeAlso": ["GML", "XML"]
},
"GlossSee": "markup"
}
}
}
}
}
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这里需要用python的json模块处理解析:
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import json
data = json.load(open('example.json'))
print(type(data))
print(data)
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打印如下：
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<class 'dict'>
{'glossary': {'title': 'example glossary', 'GlossDiv': {'title': 'S', 'GlossList': {'GlossEntry': {'ID': 'SGML', 'SortAs': 'SGML', 'GlossTerm': 'Standard Generalized Markup Language', 'Acronym': 'SGML', 'Abbrev': 'ISO 8879:1986', 'GlossDef': {'para': 'A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.', 'GlossSeeAlso': ['GML', 'XML']}, 'GlossSee': 'markup'}}}}}
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可见json.load()函数返回值是dict，json数据现在就成了一个网状的Python字典。
接下来我们就可以用标准的键检索来进行解读，比如：
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print(data['glossary']['GlossDiv']['GlossList'])
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打印结果如下：
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{'GlossEntry': {'ID': 'SGML', 'SortAs': 'SGML', 'GlossTerm': 'Standard Generalized Markup Language', 'Acronym': 'SGML', 'Abbrev': 'ISO 8879:1986', 'GlossDef': {'para': 'A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.', 'GlossSeeAlso': ['GML', 'XML']}, 'GlossSee': 'markup'}}
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三.python 读取HFD5文件
HDF5 是一种层次化的格式（hierarchical format），经常用于存储复杂的科学数据。例如 MATLAB 就是用这个格式来存储数据。在存储带有关联的元数据（metadata）的复杂层次化数据的时候，这个格式非常有用，例如计算机模拟实验的运算结果等等。
与HDF5 相关的主要概念有以下几个：
文件 file: 层次化数据的容器，相当于树根（'root' for tree）
组 group: 树的一个节点（node for a tree）
数据集 dataset: 数值数据的数组，可以非常非常大
属性 attribute: 提供额外信息的小块的元数据
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# -*- coding: utf-8 -*-
#创建hdf5文件
import datetime
import os
import h5py
import numpy as np
imgData = np.zeros((30,3,128,256))
if not os.path.exists('test.hdf5'):
with h5py.File('test.hdf5') as f:
f['data'] = imgData #将数据写入文件的主键data下面
f['labels'] = range(100)
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创建完成之后读取：
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import datetime
import os
import h5py
import numpy as np
with h5py.File('test.hdf5') as f:
print(f)
print(f.keys)
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除了上述方法，pandas还提供一个直接读取h5文件的函数：
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pd.HDFStore
import datetime
import os
import h5py
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.HDFStore("dataset_log.h5")
print(type(data))
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打印结果为：
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<class 'pandas.io.pytables.HDFStore'>
Closing remaining open files:dataset_log.h5...done
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以上这篇python 读取txt,json和hdf5文件的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/72677108