将文本文件转换为元组列表

Question

我无法将文本文件转换为元组列表。 文本文件将采用以下格式，文件名为 data.txt

埃文斯·李 喜剧演员 25,000
史密斯威尔 演员 50,000
麦克李喜剧演员 30,000

通过使用以下代码，我设法部分实现了我的目标

load_file = open("data.txt", "r")
data = infile.read()
load_file.close()
data = tuple(item for item in data.split(' ') if item.strip())
print (data)

但是，这并没有达到我想要的效果，它会产生以下 output

('Evans', 'Lee', 'Comedian', '25,000\nSmith', 'Will', 'Actor', '50,000\nMack', 'Lee', 'Comedian', '30,000')

这只是一个包含换行符的大长元组，有没有办法让data.txt文件中的每一行都是它自己的元组，给我一个元组列表并去掉换行符？

Answer 1

如果你read()整个文件成一个大字符串，你必须先splitlines() ：

data = [tuple(line.split()) for line in data.splitlines()]

更好：不要将文件作为一个大字符串读取，而是直接迭代文件中的行：

with open("data.txt") as load_file:
    data = [tuple(line.split()) for line in load_file]

更好的是：使用csv读取数据； 这也将允许您例如将包含空格的名称或职位放在引号中：

import csv
with open("data.txt") as load_file:
    reader = csv.reader(load_file, delimiter=" ")
    data = [tuple(row) for row in reader]

Answer 2

你很亲密。 infile.read()将整个文件作为字符串提供给您，其中包括换行符 ( \n )。 您可以改用.readlines() 。

with open('data.txt') as f:
    lines = f.readlines()
    return tuple(tuple(line.split()) for line in lines)

这应该给

(
  ("Evans", "Lee", "Comedian", "25,000"),
  ("Smith", "Will", "Actor", "50,000"),
  ...
)

Answer 3

您需要readlines() ，它将输入文件中的每一行读入列表中的单独项目：

load_file = open("data.txt", "r")
raw = infile.readlines()
data = [line.strip() for line in raw]
load_file.close()
print (data)

请注意，这将删除每行末尾的所有空格，而不仅仅是换行符。 应该没问题吧，我猜。

Answer 4

这里的问题是如何解析你的文件。 通常，文件是逗号分隔值，我们有一个字符来分割字段https://pt.wikipedia.org/wiki/Comma-separated_values或者我们有一个文件，其中列具有固定长度https://en .wikipedia.org/wiki/Flat-file_database

在您的情况下，我会使用正则表达式来解析您的行。

尝试这个：

import re

with open("data.txt", "r") as infile:
    for line in infile:
        groups = re.search("^(.+) (\d.*)", line)
        name = groups.group(1)
        value = groups.group(2)
        print("Name: %s Value:%s" % (name, value))