文件存储的形式多种多样，比如可以保存成TXT纯文本形式，也可以保存为JSON格式、CSV格式等。

TXT文本存储

将数据保存到TXT文本的操作非常简单，而且TXT文本几乎兼容任何平台，但是这有个缺点，就是不利于检索。所以如果对检索和数据结构要求不高，追求方便第一的话，可以采用TXT文本存储，我们来看下如何用Python保存TXT文本文件。

1.目标

我们需要保存知乎上“发现”页面的“热门话题部分”，将其问题和回答统一保存成文本形式。

2.实例

首先，可以用requests将网页源代码获取下来，然后使用pyquery解析库解析，接下来将提取的标题、回答者、回答保存到文本，代码如下：

import requests
from pyquery import PyQuery as pqurl = 'https://www.zhihu.com/explore'
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'
}
html = requests.get(url,headers=headers).text
doc = pq(html)
items = doc('.explore-tab .feed-item').items()
for item in items:question = item.find('h2').text()author = item.find('.author-link-line').text()answer = pq(item.find('.content').html()).text()file = open('explore.txt','a',encoding='utf-8')file.write('\n'.join([question,author,answer]))file.write('\n'+'='*50+'\n')file.close()

首先，利用requests提取知乎的“发现”页面，然后将热门话题的问题、回答者、答案全文提取出来，然后利用Python提供的open（）方法打开一个文本文件，获取一个文件操作对象，这里赋值为file，接着利用file对象的write（）方法将提取的内容写入文件，最后调用close（）方法将其关闭，这样抓取的内容即可成功写入文本中了。
这里open（）方法的第一个参数即要保存的目标文件名称，第二个参数为a，代表以追加方式写入到文本。另外，我们还指定了文件的编码为utf-8。最后，写入完成后，还需要调用close（）方法来关闭对象。

3.打开方式

刚才的例子里，open（）方法的第二个参数设置为a，这样在每次写入文本时不会清空源文件，而是在文件末尾写入新的内容，这是一种文件打开方式。关于文件打开方式，还有其他以下几种：

• r：以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
• rb：以二进制只读方式打开一个文件。文件指针将会放在文件的开头。
• r+：以读写方式打开一个文件。文件指针将会放在文件的开头。
• rb+：以二进制读写方式打开一个文件。文件指针将会放在文件的开头。
• w：以写入方式打开一个文件。如果该文件已存在，则将其覆盖。如果该文件不存在，则创建新文件。
• wb：以二进制写入方式打开一个文件。如果该文件已存在，则将其覆盖。如果不存在，则创建新文件。
• w+：以读写方式打开一个文件。如果该文件已存在，则将其覆盖。如果该文件不存在，则创建新文件。
• wb+：以二进制读写格式打开一个文件。如果该文件已存在，则将其覆盖。如果该文件不存在，则创建新文件。
• a：以追加方式打开一个文件。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件结尾。也就是说，新的内容会被写入到已有内容之后。如果文件不存在，则会创建新文件来写入。
• ab：以二进制追加方式打开一个文件。如果该文件已存在，则文件指针将会放在文件结尾。也就是说，新的内容会被写入到已有内容之后。如果文件不存在，则创建新文件来写入。
• a+：以读写方式打开一个文件。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果文件不存在，则创建新文件来读写。
• ab+：以二进制追加方式打开一个文件。如果该文件已存在，则文件指针将会放在文件结尾。如果该文件不存在，则创建新文件用于读写。

4.简化写法

另外，文件写入还有一种简写方法，那就是使用with as语法。在with控制块结束时，文件会自动关闭，所以就不需要再调用close（）方法了。这种保存方式可以简写如下：

    with open('explore.txt','a',encoding='utf-8') as file:file.write('\n'.join([question,author,answer]))file.write('\n'+'='*50+'\n')

如果想保存时将原文清空，那么可以将第二个参数改写为w，代码如下：

    with open('explore.txt','w',encoding='utf-8') as file:file.write('\n'.join([question,author,answer]))file.write('\n'+'='*50+'\n')

以上便是利用Python将结果保存为TXT文件的办法，这种方法简单易用，操作高效，是一种最基本的保存数据的方法。

JSON文件存储

JSON，全称为JavaScript Object Notation，也就是JavaScript对象标记，它通过对象和数组的组合来表示数据，构造简洁但是结构化程度非常高，是一种轻量级的数据交换格式。

1.对象和数组

在JavaScript语言中，一切都是对象。因此，任何支持的类型都可以通过JSON来表示，例如字符串、数字、对象、数组等。但是对象和数组是比较特殊且常用的两种类型。

• 对象：它在JavaScript中是使用花括号{}包裹起来的内容，数据结构为{key1：value1，key2：value2，……}的键值对结构。在面向对象语言中，key为对象的属性，value为对应的值。键名可以使用整数和字符串来表示。值得类型可以是任意类型。
• 数组：数组在JavaScript中是方括号[]包裹起来的内容，数据结构为[“Java”，“JavaScript”，“vb”，……]的索引结构。在JavaScript中，数组是一种比较特殊的数据类型，它也可以像对象那样使用键值对，但还是索引用的多。同样，值的类型可以是任意类型。

所以，一个JSON对象可以写为如下形式：

[{"name":"Bob","gender":"male","birthday":"1992-10-18"
},{"name":"Selina","gender":"female","birthday":"1995-10-18"
}]

由中括号包围的就相当于列表类型，类表中的每个元素可以是任意类型，这个示例中它是字典类型，由大括号包围。
JSON可以由以上两种形式自由组合而成，可以无限次嵌套，结构清晰，是数据交换的极佳方式。

2.读取JSON

Python为我们提供了简单易用的JSON库来实现JSON文件的读写操作，我们可以调用JSON库的loads（）方法将JSON文本字符转为JSON对象，可以通过dumps（）方法将JSON对象转为文本字符串。
例如：

import jsonstr = '''
[{"name":"Bob","gender":"male","birthday":"1992-10-18"
},{"name":"Selina","gender":"female","birthday":"1995-10-18"
}]
'''
print(type(str))
data = json.loads(str)
print(data)
print(type(data))

运行结果：

<class 'str'>
[{'name': 'Bob', 'gender': 'male', 'birthday': '1992-10-18'}, {'name': 'Selina', 'gender': 'female', 'birthday': '1995-10-18'}]
<class 'list'>

这里使用loads（）方法将字符串转为JSON对象。由于最外层是中括号，所以最终的类型是列表类型。
这样我们就可以用索引来获取对应内容了。例如，想取第一个元素里的name属性，就可以使用如下方式：

data[0]['name']
data[0].get('name')

得到的结果都是

Bob

通过中括号加0索引，可以得到第一个字典元素，然后再调用其键名即可得到相应的键值。获取键值时有两种方式，一种是中括号加键名，另一种是通过get（）方法传入键名。这里推荐使用get（）方法，这样如果键名不存在，则不会报错，会返回None。另外，get（）方法还可以传入第二个参数（即默认值），示例如下：

data[0].get('age')
data[0].get('age',25)

运行结果如下：

None
25

这里我们尝试获取年龄age，其实在原字典中该键名不存在，此时默认会返回None、如果要传入第二个参数（即默认值），那么在不存在的情况下返回该默认值。
值得注意的是，JSON的数据需要用双引号来包围，不能使用单引号。例如使用下面这种形式，就会出现错误：

import jsonstr = '''
[{'name':'Bob','gender':'male','birthday':'1992-10-18'
},{"name":"Selina","gender":"female","birthday":"1995-10-18"
}]
'''
data = json.loads(str)

运行结果如下：

json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 3 column 5 (char 8)

这里会出现JSON解析错误的提示。这是因为这里数据用单引号包围，请千万注意JSON字符串的表示需要用双引号，否则loads（）方法会解析失败。
如果从JSON文本中读取内容，例如这里有一个data.json的文本，其内容就是刚才定义的JSON字符串，我们可以先将文本文件内容读出，然后再利用loads（）方法转化：

import jsonwith open('data.json','r') as file:str = file.read()data = json.loads(str)print(data)

运行结果如下：

[{'name': 'Bob', 'gender': 'male', 'birthday': '1992-10-18'}, {'name': 'Selina', 'gender': 'female', 'birthday': '1995-10-18'}]

3.输出JSON

另外，我们还可以调用dumps（）方法将JSON对象转化为字符串。例如，将上例中的列表重新写入文本：

import jsondata = [{'name':'Bob','gender':'male','birthday':'1992-10-18'
}]
with open('data.json','w') as file:file.write(json.dumps(data))

利用dumps（）方法，我们可以将JSON对象转为字符串，然后再调用文件的write（）方法写入文本，结果如图：

另外，如果想保存JSON格式，可以再加一个参数indent，代表缩进字符个数。例如

with open('data.json','w') as file:file.write(json.dumps(data,indent=2))

结果如下

这样内容会自动带缩进，格式会更加清晰。
另外，如果JSON中包含中文字符，会怎样？例如，我们之前的JSON的部分值改为中文，再用之前的方法写入到文本：

import jsondata = [{'name':'王伟','gender':'男','birthday':'1992-10-18'
}]
with open('data.json','w') as file:file.write(json.dumps(data,indent=2))

结果如下：

可以看到，中文字符都变成了Unicode字符，这并不是我们想要的结果。
为了输出中文，还需要指定参数ensure_ascii为False，另外还要规定文件输出的编码：

with open('data.json','w') as file:file.write(json.dumps(data,indent=2,ensure_ascii=False))

结果如下：

CSV文件存储

CSV，全称为Comma-Separated Values，中文可以叫做逗号分隔值或字符分隔值，其文件以纯文本形式存储表格数据。该文件是一个字符序列，可以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他字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。

1.写入

import csvwith open('data.csv','w') as csvfile:writer = csv.writer(csvfile)writer.writerow(['id','name','age'])writer.writerow(['100001','Mike',20])writer.writerow(['100002','Bob',22])writer.writerow(['100003','Jordan',21])

首先，打开data.csv文件，然后指定打开的模式为w（即写入），获得文件句柄，随后调用csv库的writer（）方法初始化写入对象，传入该句柄，然后调用writerrow（）方法传入每行的数据即可完成写入。
运行结束后，会生成一个名为data.csv的文件，此时数据就成功写入了。直接以文本形式打开，内容如下：

id,name,age
100001,Mike,20
100002,Bob,22
100003,Jordan,21

如果想修改列与列之间的分隔符，可以传入delimiter参数，其代码如下：

import csvwith open('data.csv','w',newline='\n') as csvfile:writer = csv.writer(csvfile,delimiter=' ')writer.writerow(['id', 'name', 'age'])writer.writerow(['100001', 'Mike', 20])writer.writerow(['100002', 'Bob', 22])writer.writerow(['100003', 'Jordan', 21])

这里在初始化写入对象时传入delimiter为空格，此时输出结果的每一列就是以空格分隔开了，内容如下：

id name age
100001 Mike 20
100002 Bob 22
100003 Jordan 21

另外，也可以调用writerrows（）方法同时写入多行，此时参数就需要为二维列表，例如：

import csvwith open('data.csv','w') as csvfile:writer = csv.writer(csvfile)writer.writerow(['id', 'name', 'age'])writer.writerows([['100001','Mike',20],['100002','Bob',22],['100003','Jordan',21]])

输出效果相同

id,name,age
100001,Mike,20
100002,Bob,22
100003,Jordan,21

但一般情况下，爬虫爬取的都是结构化数据，我们一般会用字典来表述。在csv库中也提供了字典的写入方式，示例如下：

import csvwith open('data.csv','w',newline='\n') as csvfile:filednames = ['id','name','age']writer = csv.DictWriter(csvfile,fieldnames=filednames)writer.writeheader()writer.writerow({'id':'100001','name':'Mike','age':20})writer.writerow({'id':'100002','name':'Bob','age':22})writer.writerow({'id':'100003','name':'Jordan','age':21})

这里先定义3个字段，用fieldnames表示，然后将其传给DictWriter来初始化一个字典写入对象，接着可以调用writerheader（）方法先写入头信息，然后再调用writerow（）方法传入相应字典即可。最终写入的结果是完全相同的，内容如下：

id,name,age
100001,Mike,20
100002,Bob,22
100003,Jordan,21

另外，如果想追加写入的话，可以修改文件的打开模式，即将open（）函数的第二个参数改为a，代码如下：

import csvwith open('data.csv','a') as csvfile:fieldnames = ['id','name','age']writer = csv.DictWriter(csvfile,fieldnames=fieldnames)writer.writerow({'id':'100004','name':'Durant','age':22})

文件会变成

id,name,age
100001,Mike,20
100002,Bob,22
100003,Jordan,21
100004,Durant,22

如果要写入中文内容的话，可能会遇到字符编码的问题，此时需要给open（）参数指定编码格式。比如，这里再写入一行包含中文的数据，代码需要改写：

import csvwith open('data.csv','a',encoding='utf-8',newline='\n') as csvfile:fieldnames = ['id','name','age']writer = csv.DictWriter(csvfile,fieldnames=fieldnames)writer.writerow({'id':'100005','name':'王伟','age':22})

这里需要给open（）函数指定编码，否则可能发生编码错误。

2.读取

我们同样可以使用csv库来读取CSV文件。例如，将刚才写入的文件内容读取出来，代码如下：

import csvwith open('data.csv','r',encoding='utf-8') as csvfile:reader =csv.reader(csvfile)for row in reader:print(row)

运行结果如下：

['id', 'name', 'age']
['100001', 'Mike', '20']
['100002', 'Bob', '22']
['100003', 'Jordan', '21']
['100004', 'Durant', '22']
['100005', '王伟', '22']

这里我们构造的是Reader对象，通过遍历输出了每行的内容，每一行都是一个列表形式。注意，如果CSV文件中包含中文的话，还需要指定文件编码。
另外，如果接触过pandas的话，还可以利用read_csv()方法将数据从CSV中读取出来，例如：

import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

运行结果如下

       id    name  age
0  100001    Mike   20
1  100002     Bob   22
2  100003  Jordan   21
3  100004  Durant   22
4  100005      王伟   22

在做数据分析时，此种方法用得比较多，也是一种比较方便地读取CSV文件的方法。