Question

我有一个包含“5个值”的文本文件。我有以下信息

[LENGTH, START INDEX(1 instead of 0), TYPE]
[4, 1, "TypeA"]
[11, 5, "TypeB"]
[5, 16, "Charles"]

假设必须为每行文本处理这些指令，那么在python中逐行执行此操作的最有效方法是从输入文件生成CSV（请注意，空格和字符无关紧要对于线的任何变化。相同的说明适用）？

即。如果这是文件中的一行：

ABCD EFGHIJK LMNOP QR

基于上述说明的处理行的“csv版本”结果将是：

"ABCD ", "EFGHIJK LMN", "OP QR"

没有尾随空格将是：

“ABCD”，“EFGHIJK LMN”，“OP QR”

Answer 1

获得列表后，只需在其所有元素上使用strip：

data = [s.strip() for s in line]

演示：

>>> line = ["ABCD ", "EFGHIJK LMN", "OP QR"]
>>> data = [s.strip() for s in line]
>>> data
['ABCD', 'EFGHIJK LMN', 'OP QR']

Answer 2

正如我在评论中提到的，我没有看到你的规格如何与你想要的输出相匹配 - 它们似乎并不一致。因此，就本答案而言，我将更改您的TypeA“指令”，以使其与其他指令保持一致。

但是，您可以使用字符串切片和csv模块将固定宽度格式文件转换为csv。例如，像

import csv

specs = [[5, 0, "TypeA"],
         [11, 5, "TypeB"],
         [5, 16, "Charles"]]

with open("filename.txt") as infile, open("out.csv", "wb") as outfile:
    writer = csv.writer(outfile, quoting=csv.QUOTE_ALL)
    names = [s[-1] for s in specs]
    writer.writerow(names)
    for line in infile:
        row = [line[start:start+length] for length, start, name in specs]
        writer.writerow(row)

会产生

dsm@notebook:~/coding$ cat out.csv 
"TypeA","TypeB","Charles"
"ABCD ","EFGHIJK LMN","OP QR"

如果您要对表格数据进行大量处理，那么我建议您查看pandas库，这样可以更加简单：

import pandas as pd, csv
df = pd.read_fwf("filename.txt", widths=(5,11,5), names=["TypeA", "TypeB", "Charles"])
df.to_csv("out.csv", index=False, quoting=csv.QUOTE_ALL)

如何将txt文件转换为CSV？

2 个答案: