python读取.txt（.log）文件 、.xml 文件 、excel文件数据，并将数据类型转换为需要的类型，添加到list中详解

1.读取文本文件数据（.txt结尾的文件）或日志文件（.log结尾的文件）

以下是文件中的内容，文件名为data.txt（与data.log内容相同），且处理方式相同，调用时改个名称就可以了：

以下是python实现代码：

# -*- coding:gb2312 -*-
import json
def read_txt_high(filename):
    with open(filename, 'r') as file_to_read:
        list0 = [] #文件中的第一列数据
        list1 = [] #文件中的第二列数据
        while True:
            lines = file_to_read.readline()  # 整行读取数据
            if not lines:
                break
            item = [i for i in lines.split()]
            data0 = json.loads(item[0])#每行第一个值
            data1 = json.loads(item[1])#每行第二个值
            list0.append(data0)
            list1.append(data1)
    return list0,list1

list0与list1分别为文档中的第一列数据与第二列数据。运行若是文本文件(.txt结尾的文件)输入以下：

aa,bb = read_txt_high('data.txt')
print aa
print bb

若是日志文件（.log结尾的文件），输入以下：

aa,bb = read_txt_high('data.log')
print aa
print bb

运行结果如下：

2.读取.xml结尾的文件

XML文件的名称为abc.xml, 内容如下图所示：

以下是实现代码：

# -*- coding:gb2312 -*-
# coding = utf-8
from pylab import *
import  xml.dom.minidom
def read_xml():
    dom = xml.dom.minidom.parse('abc.xml')#打开xml文档
    cc=dom.getElementsByTagName('caption')
    list_str = [] #字符串
    for item in cc:
        list_str.append(str(item.firstChild.data))
    bb = dom.getElementsByTagName('maxid')
    list_fig = []
    for item in bb:
        list_fig.append(item.firstChild.data)
    su = list_fig[0].encode("gbk")
    list_fig2 = su.split(",")
    list_fig_num = []
    for i in list_fig2:
        list_fig_num.append(int(i))
    ee = dom.getElementsByTagName('time')
    list_tim = []
    for item in ee:
        list_tim.append(item.firstChild.data)
    sg = list_tim[0].encode("gbk")
    list_time = sg.split(",")
    gg = dom.getElementsByTagName('font_size')
    g1 = []
    for item in gg:
        g1.append(item.firstChild.data)
    su = g1[0].encode("gbk")
    return list_str,list_fig_num,list_time,su

调用此函数如下所示：

a,b,c,d = read_xml()
print a
print b
print c
print d

输出结果如下图所示：

3.读取excel文件数据，并将其存入list列表中

excel表格中的数据如下图所示，表格命名为data.xlsx：

首先将ID列中的数据保存到列表list_col中，实现代码如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
import xlrd
import json
def read_ex_stop_PTline():
    # 打开文件
    workbook = xlrd.open_workbook(r'data.xlsx')
    sheet = workbook.sheet_by_name('PTline')
    list_col = []
    for i in range(1,sheet.nrows):
        c = sheet.cell(i,3).value
        list_col.append(int(c))
    print list_col
调用此函数，输出结果如下：
 
以下将linkIDsequence列数据存放到一个list中，即list_ele中，实现代码如下：
 
# -*- coding: utf-8 -*-
import xlrd
import json
def read_ex_stop_PTline():
    # 打开文件
    workbook = xlrd.open_workbook(r'data.xlsx')
    sheet = workbook.sheet_by_name('PTline')
    list_ele = [] #第八列的所有数据放入一个list中
    for i in range(1,sheet.nrows):
        c = sheet.cell(i, 8).value
        cc = json.loads(c) #第八列的每个单元格处理为一个list
        for j in range(len(cc)):
            list_ele.append(cc[j])
    print list_ele
 
调用函数read_ex_stop_PTline，输出结果如下图所示：
 
                    python读取.txt（.log）文件 、.xml 文件 、excel文件数据，并将数据类型转换为需要的类型，添加到list中详解1.读取文本文件数据（.txt结尾的文件）或日志文件（.log结尾的文件）以下是文件中的内容，文件名为data.txt（与data.log内容相同）：以下是python实现代码：# -*- coding:gb2312 -*-import jsondef read_t
（1）进入Measurement Setup界面，选择添加文件的button；
（2）进入加载文件的界面，选择文件加载的工具键，弹框中选择想要分离的文件，然后打开，添加后关闭此窗口；
（3）打开离线加载模式。
新增并配置过滤器。
（1）打开log，新增log block；
（2）logg
				
python解析protege构建的owl文件，获取其中定义的class，namespace，property以及individual。
终于不用jena了。
试验输入用的rdflib包解析的三元组。
输出可以用get_***()函数返回。
				
下面是不同场景较为合适的数据读取方法：1.python内置方法（read、readline、readlines）纯文本格式或非格式化、非结构化的数据，常用语自然语言处理、非结构文本解析、应用正则表达式等后续应用场景下，Python默认的三种方法更为合适。
1.1 read() ： 一次性读取整个文件内容。推荐使用read(size)方法，size越大运行时间越长读取整个文件，将文件内容放到一个字符串变量中，如果文件大于可用内存，不能使用这种处理。
1.2readline() ：每次读取一行内容。内存不够
（1）打开文件读取整个文件
函数open返回一个表示文件的对象，对象存储在infile中。关键字with在不需要访问文件时将其自动关闭。读取出的内容以字符串形式保存在data1/data2里
（2）第一种：读取所有行 infile.readlines()
（3）第二种：每行分开读取 for循环 line.strip("\n").split()
（4）第三种：每个字符分开读取 for循环-for循环
（5）读取文本文件时，python将其中的所有文本都解读为字符串str。如果读..