Extrahieren von Daten aus Zeilen einer Textdatei

Folgenden wird alles gelesen, was in ein Wörterbuch eingegeben, die von Spieler-Namen. Der Wert zugeordnet ist, jeder Spieler ist selbst ein Wörterbuch als ein Datensatz mit benannten Bereichen zugeordnet, die Elemente in ein format für die weitere Verarbeitung geeignet.

info = {}
with open('scoring_info.txt') as input_file:
    for line in input_file:
        player, stats, outcome, date = (
            item.strip() for item in line.split('-', 3))
        stats = dict(zip(('kills', 'deaths', 'assists'),
                          map(int, stats.split('/'))))
        date = tuple(map(int, date.split('-')))
        info[player] = dict(zip(('stats', 'outcome', 'date'),
                                (stats, outcome, date)))

print('info:')
for player, record in info.items():
    print('  player %r:' % player)
    for field, value in record.items():
        print('    %s: %s' % (field, value))

# sample usage
player = 'Fizz'
print('\n%s had %s kills in the game' % (player, info[player]['stats']['kills']))

Ausgabe:

info:
  player 'Shyvana':
    date: (2012, 11, 22)
    outcome: Loss
    stats: {'assists': 5, 'kills': 12, 'deaths': 4}
  player 'Miss Fortune':
    date: (2012, 11, 22)
    outcome: Win
    stats: {'assists': 3, 'kills': 12, 'deaths': 4}
  player 'Fizz':
    date: (2012, 11, 22)
    outcome: Win
    stats: {'assists': 5, 'kills': 12, 'deaths': 4}

Fizz had 12 kills in the game

Alternativ, anstatt halten die meisten Daten, die in Wörterbüchern, die verschachtelte Feld-Zugriff ein wenig umständlich — info[player]['stats']['kills'] — könnten Sie stattdessen ein wenig mehr advanced "generic" - Klasse, um Sie zu halten, mit denen Sie schreiben info2[player].stats.kills statt.

Um zu veranschaulichen, hier ist fast das gleiche mit einer Klasse, die ich genannt habe Struct weil es so etwas wie die C-Sprache ist struct Daten Typ:

class Struct(object):
    """ Generic container object """
    def __init__(self, **kwds): # keyword args define attribute names and values
        self.__dict__.update(**kwds)

info2 = {}
with open('scoring_info.txt') as input_file:
    for line in input_file:
        player, stats, outcome, date = (
            item.strip() for item in line.split('-', 3))
        stats = dict(zip(('kills', 'deaths', 'assists'),
                          map(int, stats.split('/'))))
        victory = (outcome.lower() == 'win') # change to boolean T/F
        date = dict(zip(('year','month','day'), map(int, date.split('-'))))
        info2[player] = Struct(champ_name=player, stats=Struct(**stats),
                               victory=victory, date=Struct(**date))
print('info2:')
for rec in info2.values():
    print('  player %r:' % rec.champ_name)
    print('    stats: kills=%s, deaths=%s, assists=%s' % (
          rec.stats.kills, rec.stats.deaths, rec.stats.assists))
    print('    victorious: %s' % rec.victory)
    print('    date: %d-%02d-%02d' % (rec.date.year, rec.date.month, rec.date.day))

# sample usage
player = 'Fizz'
print('\n%s had %s kills in the game' % (player, info2[player].stats.kills))

Ausgabe:

info2:
  player 'Shyvana':
    stats: kills=12, deaths=4, assists=5
    victorious: False
    date: 2012-11-22
  player 'Miss Fortune':
    stats: kills=12, deaths=4, assists=3
    victorious: True
    date: 2012-11-22
  player 'Fizz':
    stats: kills=12, deaths=4, assists=5
    victorious: True
    date: 2012-11-22

Fizz had 12 kills in the game

InformationsquelleAutor martineau

Gibt es zwei Möglichkeiten, Lesen Sie die Daten aus Ihrer Textdatei Beispiel.

Erste Methode

Können Sie python csv Modul, und geben Sie Ihre Trennzeichen -.

Sehen http://www.doughellmann.com/PyMOTW/csv/

Zweite Methode

Alternativ, wenn Sie nicht möchten, verwenden Sie diese csv-Modul, können Sie einfach die split - Methode, nachdem Sie Sie gelesen haben, jede Zeile in der Datei als string.

f = open('myTextFile.txt', "r")
lines = f.readlines()

for line in lines:
    words = line.split("-")   # words is a list (of strings from a line), delimited by "-".

Also in deinem Beispiel oben champname tatsächlich das erste Element in der words Liste, die words[0].

InformationsquelleAutor Calvin Cheng

Erste, brechen Sie die Zeile in der Daten-Fragmente

>>> name, score, result, date = "Fizz - 12/4/5 - Win - 2012-11-22".split(' - ')
>>> name
'Fizz'
>>> score
'12/4/5'
>>> result
'Win'
>>> date
'2012-11-22'

Zweite, analysieren Ihre Punktzahl

>>> k,d,a = map(int, score.split('/'))
>>> k,d,a
(12, 4, 5)

Und schließlich, konvertieren Sie das Datum, string in Datum-Objekt

>>> from datetime import datetime    
>>> datetime.strptime(date, '%Y-%M-%d').date()
datetime.date(2012, 1, 22)

Nun haben Sie alle Teile, analysiert und normalisiert, um Daten-Typen.

InformationsquelleAutor Dmitry Shevchenko