txt文本文件能存储各式各样数据，结构化的二维表、半结构化的json，非结构化的纯文本。
存储在excel、csv文件中的二维表，都是可以直接存储在txt文件中的。

半结构化的json也可以存储在txt文本文件中。

最常见的是txt文件中存储一群非结构化的数据：

今天只学习：从txt中读出json类型的半结构化数据

import pandas as pd
import json
f = open("../data/test.txt","r",encoding="utf-8") 
data = json.load(f)
数据读入完成，来看一下data的数据类型是什么？
 
print(type(data))
输出的结果是：dict
 如果你分不清dict和json，可以看一下我的这篇文章
 
《JSON究竟是个啥？》
 
既然读入的是个dict类型的变量，接下来就按照dict的key-value方式访问其结果了。
 
👏👏👏再看看我们以前的文章😃😃😃
 🌺 Excel中数据分析工具库-相关系数篇
 🌺 干货，手把手教会你做相关性分析
 🌺 5年数据分析路，小结。
 🌺 用户细分及画像分析
 🌺 K-近邻算法及实践
 
 
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                    txt文本文件能存储各式各样数据，结构化的二维表、半结构化的json，非结构化的纯文本。存储在excel、csv文件中的二维表，都是可以直接存储在txt文件中的。半结构化的json也可以存储在txt文本文件中。最常见的是txt文件中存储一群非结构化的数据：今天只学习：从txt中读出json类型的半结构化数据import pandas as pdimport jsonf = o...
接着就可以转化了
with open(path,'r',encoding='utf-8')as f:                     #打开txt文件
    for line in f:                                            
        d = {}
        d['conte
train_txt = open("./data/ex1.txt", "r", encoding="UTF-8")
lines = train_txt.readlines()
print(lines[0])
line_1 = lines[0]
data = json.loads(line_1)
print(type(data))
# 结果：<class 'dict'>
for line in data:
				
json和txt文件的读取和json文件与字典之间的格式读取转换
一. 读取txt文件
with open('filename.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    data = f.readlines()
这样会将filename.txt文件中的内容以列表的形式读入到data中，每一行数据为一个元素。
二. 将字典写入到json文件
import json
				
open()
用open函数打开文件。open()是python的内置函数，它会返回一个可迭代的文件对象，这个文件对象拥有read、readline、write、close等方法。
open函数有两个参数：open('file','mode')
file：需要打开的文件路径，绝对路径或者当前工作目录的相对路径
	mode（可选）：打开文件的模式，如只读、追加、写入等
mode常用的模式：
r：表示文件只能读取
	w：表示文件只能写入
	a：表示打开文件，在原有内容的基础上追加内容，在末尾写入
				
Python 解析txt文件获取Json中数据并提取，Python解析Json数据 Json键值对数据提取
日常工作中面对一些接口数据需要做提取分析，复制Json数据到txt文本文档中需要其中某个key的所有value值。利用Python提取指定数据。
提取数据描述，预期获取Json数据中的所有"problem_id"列表方便后续实现自动答题......
				
编程小白一个，目前在学习python 爬虫。
之前看到一个博主说些博客对于程序员来说挺重要的，没怎么在意。今天觉得面对一个问题好不容易找到解决方案，是应该记录一下。说不定还有人来讨论讨论，哈哈！
之前开始接触用scrapy批量抓取网页，一直很怕面对要调用JS的内容，因为对JS和http request完全不懂，这次遇到一个小地方需要分析url请求，只能硬着头皮上了，东查查西问问的。遇到问题不能