利用python语句提取json文件中药名数据,并输出txt文件

时间: 2023-05-08 12:00:26 浏览: 57
要利用Python语句提取JSON文件中的药名数据并输出到txt文件,首先需要导入Python的json库。该库可以将JSON文件解析为Python中的字典或列表对象,便于我们进行数据的操作和提取。 接下来,我们需要打开JSON文件,可以使用Python的open函数,并指定读取模式。这样就可以将文件内容读取到内存中,再利用json库将其解析为Python中的字典或列表对象。 接下来需要遍历JSON文件中的字典或列表对象,找到药名所在的键。可以使用Python的for循环来遍历,使用if语句来判断是否是我们需要的键。 最后,需要将提取出的药名数据输出到txt文件中。可以再次使用Python的open函数,并指定写入模式,将提取出的数据写入到文件中。 示例代码如下: ```python import json # 打开JSON文件 with open('data.json', 'r') as f: data = json.load(f) # 遍历数据,找到药名所在的键 medicine_names = [] for item in data: if 'medicine_name' in item: medicine_names.append(item['medicine_name']) # 将药名输出到txt文件中 with open('medicine_names.txt', 'w') as f: f.write('\n'.join(medicine_names)) ``` 以上是一个简单的示例代码,可以根据具体情况进行修改。需要注意的是,在处理JSON文件时,需要注意文件编码、JSON数据结构等方面的问题。

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### 回答1: 在Python中,可以使用json库来处理JSON格式的txt文件,并进行新旧接口数据的对比以输出行数。 首先,我们需要读取两个JSON格式的txt文件,并将其转换为Python对象。可以使用json.load()函数来实现这一步骤。假设文件名为old_data.txt和new_data.txt: python import json # 读取旧接口的数据 with open('old_data.txt', 'r') as old_file: old_data = json.load(old_file) # 读取新接口的数据 with open('new_data.txt', 'r') as new_file: new_data = json.load(new_file) 接下来,我们可以比较两个数据的行数,并输出结果。可以使用len()函数来获取数据的行数: python # 获取旧接口数据的行数 old_rows = len(old_data) # 获取新接口数据的行数 new_rows = len(new_data) # 输出结果 print("旧接口数据行数:", old_rows) print("新接口数据行数:", new_rows) 以上代码将输出旧接口数据和新接口数据的行数。请注意,这里假设JSON格式的txt文件中的数据以行为单位进行存储。如果数据存储方式不同,比如以json数组形式存储,可能需要做相应的修改来适应不同的数据存储结构。 希望以上回答能对您有所帮助! ### 回答2: 要用Python进行json格式的txt文件的新旧接口数据对比并输出行数,可以按照以下步骤进行操作: 1. 读取旧的json格式的txt文件和新的json格式的txt文件,并将其分别存储在两个变量中。 2. 使用Python的json库将这两个变量解析为Python中的字典类型。 3. 定义一个整数类型的变量,用于存储行数的计数。 4. 循环遍历旧的接口数据中的每一行,对比新的接口数据中的每一行。 5. 如果发现某一行旧的接口数据与新的接口数据不一致,将行数计数器加1。 6. 循环结束后,输出行数计数器的值,即为新旧接口数据不一致的行数。 以下是一个示例代码: python import json def compare_json(filename_old, filename_new): with open(filename_old, 'r') as f_old: old_data = json.load(f_old) with open(filename_new, 'r') as f_new: new_data = json.load(f_new) count = 0 for old_row, new_row in zip(old_data, new_data): if old_row != new_row: count += 1 return count filename_old = 'old_data.json' # 旧的json格式的txt文件路径 filename_new = 'new_data.json' # 新的json格式的txt文件路径 result_count = compare_json(filename_old, filename_new) print('新旧接口数据不一致的行数为:', result_count) 上面的代码中,'old_data.json'和'new_data.json'分别代表旧的json格式的txt文件和新的json格式的txt文件的路径。函数compare_json用于比较这两个文件的数据,并返回不一致的行数。最后输出结果即为新旧接口数据不一致的行数。 ### 回答3: 要使用Python对JSON格式的txt文件进行新旧接口数据的对比并输出行数,可以按照以下步骤进行: 1. 首先,导入所需的模块,例如json模块和os模块。 2. 使用open()函数打开新接口的JSON文件并读取数据,将其保存为变量new_data。 3. 使用open()函数打开旧接口的JSON文件并读取数据,将其保存为变量old_data。 4. 使用json.loads()函数将new_data和old_data转换为Python字典格式,分别保存为new_dict和old_dict。 5. 遍历new_dict的每一行数据,可以使用len()函数获取行数。 6. 遍历old_dict的每一行数据,同样可以使用len()函数获取行数。 7. 比较新旧接口的行数,可以使用条件语句进行判断。 8. 根据判断结果输出行数信息。 下面是一个示例代码: python import json import os # 打开新接口的JSON文件并读取数据 with open('new_interface.json', 'r') as new_file: new_data = new_file.read() # 打开旧接口的JSON文件并读取数据 with open('old_interface.json', 'r') as old_file: old_data = old_file.read() # 将数据转换为字典格式 new_dict = json.loads(new_data) old_dict = json.loads(old_data) # 获取新接口数据的行数 new_rows = len(new_dict) # 获取旧接口数据的行数 old_rows = len(old_dict) # 比较新旧接口的行数并输出结果 if new_rows > old_rows: print("新接口数据行数多于旧接口数据,行数为:", new_rows) elif new_rows < old_rows: print("新接口数据行数少于旧接口数据,行数为:", old_rows) else: print("新接口数据行数与旧接口数据相同,行数为:", new_rows) 这个示例代码假设了新旧接口的JSON数据已经保存在new_interface.json和old_interface.json文件中。可以根据实际情况进行修改,确保文件路径和文件名的正确性。
### 回答1: import xlrd import os # 打开文件 workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx') # 根据sheet索引或者名称获取sheet内容 sheet = workbook.sheet_by_index(0) # sheet索引从0开始 # 获取行数和列数 nrows = sheet.nrows ncols = sheet.ncols # 获取某列数据 col_data = sheet.col_values(0) # 获取第一列数据 # 将获取的数据写入txt文件 with open('example.txt','w',encoding='utf-8') as f: for data in col_data: f.write(str(data) + '\n') f.close() ### 回答2: 以下是Python循环提取Excel某列数据并保存到txt文件的代码: python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('excel_file.xlsx') # 提取某列数据 column_data = df['column_name'] # 提取出的数据保存到txt文件 with open('output_file.txt', 'w') as file: for data in column_data: # 将每行数据写入txt文件 file.write(str(data) + '\n') 请注意替换代码中的excel_file.xlsx为你实际的Excel文件名,并将column_name替换为你要提取的列名。代码将提取指定列的数据,然后逐行将数据写入名为output_file.txt的文本文件中。 这段代码使用了pandas库来处理Excel文件,并使用了read_excel()函数读取Excel文件。然后,我们通过指定列名提取了相应的数据,并将其保存到了一个变量中。接下来,我们使用open()函数打开了一个名为output_file.txt的文件,并用write()方法将每行数据写入到txt文件中。最后,我们使用with语句来自动关闭文件。 希望这能帮助到您! ### 回答3: 可以使用Python的pandas库来处理Excel文件,并使用循环语句提取指定列的数据并保存到txt文件中。下面是示例代码: python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('文件名.xlsx') # 循环提取某列的数据 column_data = [] for index, row in df.iterrows(): column_data.append(row['列名']) # 保存到txt文件 with open('结果文件名.txt', 'w') as f: for data in column_data: f.write(str(data) + '\n') 在代码中,我们首先使用pd.read_excel函数读取Excel文件,并将数据存储在DataFrame对象df中。 接下来,我们使用循环遍历DataFrame对象的每一行,使用row['列名']语句来获取指定列的数据,并将其添加到列表column_data中。 最后,我们使用open函数打开一个txt文件,使用write方法将列表中的数据逐行写入txt文件中,并在每行末尾加上换行符。 请注意,你需要将代码中的文件名.xlsx替换为你要处理的Excel文件的文件名,将列名替换为你要提取的列的列名,以及将结果文件名.txt替换为你想要保存结果的txt文件名。
回答: 清洗JSON文件是指对JSON格式的数据进行处理和统计的过程。在Python中,可以使用相关的工具包来实现这个目标。首先,通过导入json、os、shutil和csv等工具包,可以方便地处理JSON格式的数据、进行文件路径操作、复制文件以及整理数据并进行可视化操作。\[1\]接下来,可以使用getDirList函数来获取指定路径下的所有文件名,并将其存储在一个列表中。\[2\]最后,根据实际需要,可以根据JSON文件的具体形式,使用相应的代码对数据进行提取、处理和统计。需要注意的是,实际的JSON数据可能具有不同的形式,因此可能需要根据具体情况进行适应性修改。如果在处理过程中遇到问题,可以随时联系相关人员进行咨询和帮助。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Python Code :不同Json文件的数据挖掘、清洗、反写](https://blog.csdn.net/Errors_In_Life/article/details/71968489)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [【Python】实现json数据清洗、json数据去重、json数据统计](https://blog.csdn.net/qq_35902025/article/details/130428789)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
要实现使用Python读取不同文件夹下的JSON文件,并将特定数据记录到Excel中,可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入所需的Python库:首先,需要导入os库用于操作文件和文件夹路径,以及json库用于处理JSON数据。还需要导入pandas库用于处理Excel文件。 2. 获取文件夹路径:使用os库中的os.listdir函数获取指定文件夹下的所有文件名。通过循环遍历,可以获取每个文件的路径。 3. 读取JSON文件并提取特定数据:使用open函数打开JSON文件,然后使用json库中的load函数将JSON文件加载为Python对象。根据JSON文件的结构,使用合适的索引或键来获取所需的特定数据。 4. 记录数据到Excel文件:使用pandas库创建一个空的DataFrame对象。将每个文件的特定数据添加到DataFrame中,可以使用DataFrame的append函数。最后,使用to_excel方法将DataFrame保存为Excel文件。 以下是示例代码: python import os import json import pandas as pd # 定义文件夹路径 folder_path = '/path/to/folder' # 创建一个空的DataFrame对象 df = pd.DataFrame() # 遍历文件夹下的所有文件名 for file_name in os.listdir(folder_path): # 组合文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 读取JSON文件 with open(file_path, 'r') as f: data = json.load(f) # 提取特定数据,这里以键为例 specific_data = data['specific_key'] # 创建字典,用于添加到DataFrame中 data_dict = {'File Name': file_name, 'Specific Data': specific_data} # 将字典添加到DataFrame中 df = df.append(data_dict, ignore_index=True) # 将数据保存到Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', index=False) 以上代码将会将每个JSON文件的文件名和特定数据记录到Excel文件中(假设已经安装了相应的库)。

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