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    Python将CSV文件转化为HTML文件的操作方法

    What' s CSV

    CSV 逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。

    纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔;每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符。

    通常,所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本来开启,再则先另存新档后用EXCEL开启,也是方法之一。

    CSV文件格式的通用标准并不存在,但是在RFC 4180中有基础性的描述。使用的字符编码同样没有被指定,但是bitASCII是最基本的通用编码。

    CSV 文件读取

    # 一维二维数据的表示和读写
    #  split(",") 方法从CSV文件获得内容,每一行会包含一个换行符,所以需要将它replace()
    
    fo = open("price2016.csv", "r")
    ls = []
    for line in fo:
        line = line.replace("\n", "")
        ls = line.split(",")
        
        lns = ""
        for s in ls:
            lns += "{}\t".format(s)
        print(lns)
    
    fo.close()

    CSV Transfer HTML

    # 将CSV文件转化为HTML文件
    # 标签头
    seg1 = '''!DOCTYPE html>html lang="en">head>
    meta charset="GBK">
    title>Title/title>
    /head>
    body>
    h2 align="center">2016年7月部分大中城市新建住宅价格指数/h2>\n
    table border="1" align="center" width="70%">\n
    tr bgcolor="orange">\n'''
    
    # 将数据存入table>标签中
    # 结尾标签
    seg2 = "/tr>\n"
    seg3 = "/table>\n/body>\n/html>"
    
    # 填充数据,参数为列表,全部居中显示,返回一个tr
    def fill_data(locls):
        seg = 'tr>td align="center">{}/td>td align="center">{}/td>td align="center">{}/td>td align="center">{}/td>/tr>\n'.format(*locls)
        return seg
    
    # 获取csv文件,存入列表中
    ls = []
    with open("price2016.csv", "r") as fr:
        for line in fr:
            line = line.replace("\n", "")  # 每行去掉换行符
            ls.append(line.split(","))  # 按分隔符分割
    
    # 写入HTML中
    with open("price2016html.html", "w") as fw:
        fw.write(seg1)
        # 添加表头:ls[0]是表头
        fw.write('th width="25%">{}/th>\nth width="25%">{}/th>\nth width="25%">{}/th>\nth width="25%">{}/th>\n'.format(*ls[0]))
        fw.write(seg2)
    	# 添加每一行
        for i in range(1, len(ls)):
            fw.write(fill_data(ls[i]))
        # 添加结尾标签
        fw.write(seg3)

    到此这篇关于Python将CSV文件转化为HTML文件的操作方法的文章就介绍到这了,更多相关Python将CSV文件转化为HTML文件内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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