Автор оригинала: Pankaj Kumar.
Привет, народ! В этой статье мы будем сосредоточиться на Экспорт файла JSON в файл CSV используя Python.
Итак, давайте начнем!
Шаги для экспорта файла JSON в файл CSV
JSON - это аббревиатура для объекта JavaScript
Отказ Это исполняемый сценарий, который позволяет нам хранить и передавать данные с одной платформы на другую с легкостью. Мы часто сталкиваемся с ситуациями, когда нам нужны данные, которые можно отключить из определенных источников. Итак, какая выходная форма соскобных данных ??
Это JSON !! Этот формат позволяет нам иметь данные в виде пар клавишных пар. Все данные хранятся как «строка» в формате значения ключей.
Но, что, если я хочу, чтобы эти данные в JSON были подталкиваются в базу данных для манипуляций? Самое простое возможное решение, которое приходит к моему мнению, экспортирует файл JSON в виде файла CSV.
Итак, давайте теперь посмотрим на шаги, которые нам нужно следовать, чтобы конвертировать/экспортировать файл JSON в формат CSV (значения разделения запяты).
1. Импортируйте необходимые библиотеки
Чтобы работать с файлами CSV, нам нужно импортировать встроенный модуль, доступный, как показано
import csv
2. Храните значения заголовка/столбца данных JSON в списке
Работая с экспортом данных JSON в формат CSV, для нас очень важно указать значения заголовка или имена столбцов каждого столбца.
Таким образом, мы создаем отдельный список и передаем ключевые теги в созданный список, как показано ниже –
cols = ['Name', 'Age', 'Gender']
Важно отметить, что если имена столбцов, хранящиеся в вышеупомянутой переменной, не соответствуют одному из ключевых тегов в файле JSON, это определенно бросит ошибку.
3. Передайте путь файла CSV
Теперь нам пора открыть файл CSV и указать на него объект. Кроме того, мы используем csv.dictriter ()
Функция для записи/экспорта данных JSON в форму CSV.
Мы создаем экземпляр DictWriter ()
Функция, а затем поместите значения столбца в файл CSV. В конце концов, мы бы экспортировали значения данных, используя писатель ()
функция, как показано ниже-
with open(path, 'w') as f: wr = csv.DictWriter(f, fieldnames = cols) wr.writeheader() wr.writerows(data)
Вы можете найти весь код ниже! 🙂.
import csv cols = ['Name', 'Age', 'Gender'] data = [ {'Name': 'John', 'Age': '20', 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'James', 'Age': '28', 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Cardi', 'Age': '25', 'Gender': 'Female'} ] path = "C:/Users/HP/OneDrive/Desktop/DEMO.csv" with open(path, 'w') as f: wr = csv.DictWriter(f, fieldnames = cols) wr.writeheader() wr.writerows(data)
Выход:
Заключение
По этому, мы подошли к концу этой темы. Не стесняйтесь комментировать ниже, если вы на любой вопрос.
Для получения дополнительных таких постов, связанных с Python, оставайся настроенными @ Python с MoonningDev и до тех пор, как потом, счастливое обучение! 🙂.