前言
Python用于处理文本数据绝对是个利器，极为简单的读取、分割、过滤、转换支持，使得开发者不需要考虑繁杂的流文件处理过程（相对于JAVA来说的，嘻嘻）。博主自己工作中，一些复杂的文本数据处理计算，包括在HADOOP上编写Streaming程序，均是用Python完成。
而在文本处理的过程中，将文件加载内存中是第一步，这就涉及到怎样将文件中的某一列映射到具体的变量的过程，最最愚笨的方法，就是按照字段的下标进行引用，比如这样子：
# fields是读取了一行，并且按照分隔符分割之后的列表
user_id = fields[0]
user_name = fields[1]
user_type = fields[2]如果按照这种方式读取，一旦文件有顺序、增减列的变动，代码的维护是个噩梦，这种代码一定要杜绝。
本文推荐两种优雅的方式来读取数据，都是先配置字段模式，然后按照模式读取，而模式则有字典模式和列表模式两种形式；
读取文件，按照分隔符分割成字段数据列表
首先读取文件，按照分隔符分割每一行的数据，返回字段列表，以便后续处理。
代码如下：
def read_file_data(filepath):
'''根据路径按行读取文件, 参数filepath：文件的绝对路径
@param filepath: 读取文件的路径
@return: 按t分割后的每行的数据列表
'''
fin = open(filepath, 'r')
for line in fin:
try:
line = line[:-1]
if not line: continue
except:
continue
try:
fields = line.split("t")
except:
continue
# 抛出当前行的分割列表
yield fields
fin.close()使用yield关键字，每次抛出单个行的分割数据，这样在调度程序中可以用for fields in read_file_data(fpath)的方式读取每一行。
映射到模型之方法1：使用配置好的字典模式，装配读取的数据列表
这种方法配置一个{“字段名”: 字段位置}的字典作为数据模式，然后按照该模式装配读取的列表数据，最后实现用字典的方式访问数据。
所使用的函数：
@staticmethod
def map_fields_dict_schema(fields, dict_schema):
"""根据字段的模式，返回模式和数据值的对应值；例如 fields为['a','b','c'],schema为{'name':0, 'age':1}，那么就返回{'name':'a','age':'b'}
@param fields: 包含有数据的数组，一般是通过对一个Line String通过按照t分割得到
@param dict_schema: 一个词典，key是字段名称，value是字段的位置；
@return: 词典，key是字段名称，value是字段值
"""
pdict = {}
for fstr, findex in dict_schema.iteritems():
pdict[fstr] = str(fields[int(findex)])
return pdict有了该方法和之前的方法，可以用以下的方式读取数据：
# coding:utf8
"""
@author: www.crazyant.net
测试使用字典模式加载数据列表
优点：对于多列文件，只通过配置需要读取的字段，就能读取对应列的数据
缺点：如果字段较多，每个字段的位置配置，较为麻烦
"""
import file_util
import pprint
# 配置好的要读取的字典模式，可以只配置自己关心的列的位置
dict_schema = {"userid":0, "username":1, "usertype":2}
for fields in file_util.FileUtil.read_file_data("userfile.txt"):
# 将字段列表，按照字典模式进行映射
dict_fields = file_util.FileUtil.map_fields_dict_schema(fields, dict_schema)
pprint.pprint(dict_fields)输出结果：
{'userid': '1', 'username': 'name1', 'usertype': '0'}
{'userid': '2', 'username': 'name2', 'usertype': '1'}
{'userid': '3', 'username': 'name3', 'usertype': '2'}
{'userid': '4', 'username': 'name4', 'usertype': '3'}
{'userid': '5', 'username': 'name5', 'usertype': '4'}
{'userid': '6', 'username': 'name6', 'usertype': '5'}
{'userid': '7', 'username': 'name7', 'usertype': '6'}
{'userid': '8', 'username': 'name8', 'usertype': '7'}
{'userid': '9', 'username': 'name9', 'usertype': '8'}
{'userid': '10', 'username': 'name10', 'usertype': '9'}
{'userid': '11', 'username': 'name11', 'usertype': '10'}
{'userid': '12', 'username': 'name12', 'usertype': '11'}映射到模型之方法2：使用配置好的列表模式，装配读取的数据列表
如果需要读取文件所有列，或者前面的一些列，那么配置字典模式优点复杂，因为需要给每个字段配置索引位置，并且这些位置是从0开始完后数的，属于低级劳动，需要消灭。
列表模式应命运而生，先将配置好的列表模式转换成字典模式，然后按字典加载就可以实现。
转换模式，以及用按列表模式读取的代码：
@staticmethod
def transform_list_to_dict(para_list):
"""把['a', 'b']转换成{'a':0, 'b':1}的形式
@param para_list: 列表，里面是每个列对应的字段名
@return: 字典，里面是字段名和位置的映射
"""
res_dict = {}
idx = 0
while idx < len(para_list):
res_dict[str(para_list[idx]).strip()] = idx
idx += 1
return res_dict
@staticmethod
def map_fields_list_schema(fields, list_schema):
"""根据字段的模式，返回模式和数据值的对应值；例如 fields为['a','b','c'],schema为{'name', 'age'}，那么就返回{'name':'a','age':'b'}
@param fields: 包含有数据的数组，一般是通过对一个Line String通过按照t分割得到
@param list_schema: 列名称的列表list
@return: 词典，key是字段名称，value是字段值
"""
dict_schema = FileUtil.transform_list_to_dict(list_schema)
return FileUtil.map_fields_dict_schema(fields, dict_schema)使用的时候，可以用列表的形式配置模式，不需要配置索引更加简洁：
# coding:utf8
"""
@author: www.crazyant.net
测试使用列表模式加载数据列表
优点：如果读取所有列，用列表模式只需要按顺序写出各个列的字段名就可以
缺点：不能够只读取关心的字段，需要全部读取
"""
import file_util
import pprint
# 配置好的要读取的列表模式，只能配置前面的列，或者所有咧
list_schema = ["userid", "username", "usertype"]
for fields in file_util.FileUtil.read_file_data("userfile.txt"):
# 将字段列表，按照字典模式进行映射
dict_fields = file_util.FileUtil.map_fields_list_schema(fields, list_schema)
pprint.pprint(dict_fields) 运行结果和字典模式的完全一样。
file_util.py全部代码
以下是file_util.py中的全部代码，可以放在自己的公用类库中使用
# -*- encoding:utf8 -*-
'''
@author: www.crazyant.net
@version: 2014-12-5
'''
class FileUtil(object):
'''文件、路径常用操作方法
'''
@staticmethod
def read_file_data(filepath):
'''根据路径按行读取文件, 参数filepath：文件的绝对路径
@param filepath: 读取文件的路径
@return: 按t分割后的每行的数据列表
'''
fin = open(filepath, 'r')
for line in fin:
try:
line = line[:-1]
if not line: continue
except:
continue
try:
fields = line.split("t")
except:
continue
# 抛出当前行的分割列表
yield fields
fin.close()
@staticmethod
def transform_list_to_dict(para_list):
"""把['a', 'b']转换成{'a':0, 'b':1}的形式
@param para_list: 列表，里面是每个列对应的字段名
@return: 字典，里面是字段名和位置的映射
"""
res_dict = {}
idx = 0
while idx < len(para_list):
res_dict[str(para_list[idx]).strip()] = idx
idx += 1
return res_dict
@staticmethod
def map_fields_list_schema(fields, list_schema):
"""根据字段的模式，返回模式和数据值的对应值；例如 fields为['a','b','c'],schema为{'name', 'age'}，那么就返回{'name':'a','age':'b'}
@param fields: 包含有数据的数组，一般是通过对一个Line String通过按照t分割得到
@param list_schema: 列名称的列表list
@return: 词典，key是字段名称，value是字段值
"""
dict_schema = FileUtil.transform_list_to_dict(list_schema)
return FileUtil.map_fields_dict_schema(fields, dict_schema)
@staticmethod
def map_fields_dict_schema(fields, dict_schema):
"""根据字段的模式，返回模式和数据值的对应值；例如 fields为['a','b','c'],schema为{'name':0, 'age':1}，那么就返回{'name':'a','age':'b'}
@param fields: 包含有数据的数组，一般是通过对一个Line String通过按照t分割得到
@param dict_schema: 一个词典，key是字段名称，value是字段的位置；
@return: 词典，key是字段名称，value是字段值
"""
pdict = {}
for fstr, findex in dict_schema.iteritems():
pdict[fstr] = str(fields[int(findex)])
return pdict总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家学习或者使用python能有一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。
