- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
5.5 不常见的文件类型
目前为止,本书已经讲过 CSV、JSON、XML、Excel 和 PDF 文件。PDF 中的数据很难解析,你可能认为数据解析的世界不能比这更糟了。遗憾的是,还有比这更糟糕的事情。
好消息是,你可能不会遇到前人尚未解决的问题。记住,向 Python 社区或更高一级的开源社区寻求帮助和建议,这永远都是一个好方法,即使你已经认识到应该寻找更容易解析的数据集。
如果数据具有以下特征,你可能会遇到问题。
· 文件由旧系统生成,使用的是一种不常见的文件类型。
· 文件由专用系统(proprietary system)生成。
· 你所有的程序都无法打开该文件。
对于与不常见文件类型相关的问题,仅仅用你之前学过的知识就可以解决。
(1) 确定文件类型。如果从文件扩展名上不容易看出,那么可以用 python-magic 库(https://pypi.python.org/pypi/python-magic/0.4.6)。
(2) 在互联网上搜索“how to parse <file extension> in Python”(用 Python 如何解析 < 文件扩展名 >),将“<file extension>”替换为实际的文件扩展名。
(3) 如果找不到显而易见的解决方法,尝试用文本编辑器打开该文件,或者用 Python 的 open 函数读取该文件。
(4) 如果字符看起来很奇怪,读一些关于 Python 编码的内容。如果你是第一次接触 Python 字符编码,可以观看 PyCon 2014 的演讲“Python 中的字符编码和 Unicode”(https://www.youtube.com/watch?v=Mx70n1dL534)。
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