Python学习：Json与Csv数据存储实战——爬虫Day12

在本篇关于爬虫学习的文章中，主要关注的是数据存储技术中的JSON和CSV格式，以及如何在Python中处理这两种常见的数据交换格式。文章从JSON的定义和特点开始讲解，指出JSON是一种轻量级的数据交换格式，相较于XML，其语法更为简洁，适合网络传输，因为它能减少流量，提高数据传输速度。JSON的特点包括： 1. JSON由键值对组成，用大括号{}表示对象，键与值之间用冒号(:)分隔，值可以是字符串、数字或嵌套的JSON对象或数组。 2. 对象用大括号包裹，键用双引号(")标识，例如`{"name": "Michael"}`。 3. 数组用方括号[]表示，如`[{"name": "Michael"},{"name": "Jerry"}]`。 对于Python处理JSON，文章介绍了几个关键函数： - `json.dumps()`：将Python对象（列表或字典）转换为JSON格式的字符串。 - `json.loads()`：从JSON字符串中解析并返回Python对象。 - `json.dump()`：将Python对象写入文件为JSON格式。 - `json.load()`：从文件中读取JSON数据并解析为Python对象。 接下来，文章转向CSV，这是一种用于存储表格数据的常见文件格式。CSV以逗号分隔值的形式组织数据，易于阅读和导入各种数据分析工具。Python的内置模块`csv`提供了处理CSV文件的方法，如读取（`csv.reader()`）、写入（`csv.writer()`）等。 实例部分，文章展示了如何使用Python的`json`模块将一个包含两个字典的列表转换为JSON字符串，并演示了如何使用`json.loads()`将JSON字符串解析回Python对象。同时，还提到如何使用`csv`模块将JSON数据转换为CSV格式，以备后续的数据分析和存储。 这篇教程为学习者提供了关于数据存储中JSON和CSV的基础知识，以及如何在Python中进行数据格式转换的实践示例，这对于爬虫项目中数据的收集、清洗和存储非常实用。通过每天30分钟的学习，读者能够掌握这些关键技能，提升自己的爬虫技术。