python把csv数据做成列表、字典类型的数据进行存储脚本(readDataToDic_V2.2)

python把csv数据以列表、字典类型的数据进行存储脚本。脚本中有明确的注释，方便理解，关于操作的csv样式，可以查看，我之前的关于该脚本的博客链接：http://blog.csdn.net/henni_719/article/details/75007233

readDataToDic_V2.2.py

#coding=utf8
import csv
import logging
import os
'''
Author:ewang
Data:2017/07/18
该模块的主要功能函数：
readDataToList():把csv中的数据，数据项以字典类型存储在列表中。
__propertyValueList(propetryName):创建不同属性值列表

getAllServiceId():获取所有的serviceId列表
getAllsrcPage():获取所有srcPage列表
getAllsrcPageId():获取所有srcPageId列表
getAllsrcModule():获取所有srcModule列表
getAllitem(): 获取所有item列表
getAllitemId():获取所有itemId列表
getAllsrcPosition():获取所有srcPosition列表
getAllmemberType():获取所有memberType列表
getAlleventGroup():获取所有eventGroup列表
getAllalbumType():获取所有albumType列表
getAllsrcSubModule():获取所有srcSubModule列表
getAlltype():获取所有type列表
getAllfunction():获取所有function列表
getAllshareType():获取所有shareType列表

printListData(dataList):输出给定数据list中的每项数据

__createDataDic(properyName,propetyList):创建一个数据字典表
get_ServiceId_DataDic():创建一个数据字典表，以serviceId为key，相同的数据项列表为value
get_srcPage_DataDic():创建一个数据字典表，以srcPage为key，相同的数据项列表为value
get_srcPageId_DataDic():创建一个数据字典表，以srcPageId为key，相同的数据项列表为value
get_srcModule_DataDic():创建一个数据字典表，以srcModule为key，相同的数据项列表为value
get_item_DataDic():创建一个数据字典表，以item为key，相同的数据项列表为value
get_itemId_DataDic():创建一个数据字典表，以itemId为key，相同的数据项列表为value
get_srcPosition_DataDic():创建一个数据字典表，以srcPosition为key，相同的数据项列表为value
get_memberType_DataDic():创建一个数据字典表，以memberType为key，相同的数据项列表为value
get_eventGroup_DataDic():创建一个数据字典表，以eventGroup为key，相同的数据项列表为value
get_albumType_DataDic():创建一个数据字典表，以albumType为key，相同的数据项列表为value
get_srcSubModule_DataDic():创建一个数据字典表，以srcSubModule为key，相同的数据项列表为value
get_type_DataDic():创建一个数据字典表，以type为key，相同的数据项列表为value
get_function_DataDic():创建一个数据字典表，以function为key，相同的数据项列表为value
get_shareType_DataDic():创建一个数据字典表，以shareType为key，相同的数据项列表为value

printDicData(propertydic):输出数据字典中的每项数据

getDicDataValue(PropertyValue,dataDic):获取字典指定键对应的返回值列表
'''

PATH=lambda p:os.path.abspath(os.path.join(
os.path.dirname(__file__), p))

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
filename=PATH('../Log/readDate.log'),
filemode='w')

class GenExceptData(object):
def __init__(self,filePah=PATH("../LastCSV/20170510174450.csv")):
try:
#存放csv中读取的数据
self.mdbuffer=[]
#打开csv文件，设置读的权限
csvHand=open(filePah,"r")
#创建读取csv文件句柄
readcsv=csv.reader(csvHand)
#把csv的数据读取到mdbuffer中
for row in readcsv:
self.mdbuffer.append(row)
#把数据穿件为为字典类型的
except Exception,e:
logging.error("Read Excel  error:"+e)
finally:
#关闭csv文件
csvHand.close()

def readDataToList(self):
try:
#在数组最后添加一个空白行
#该行的作用是为了成功获取最后一条json数据
#在数组endLine添加空白字符
endLine=[" " for num in range(len(self.mdbuffer[1])) if num>=0]
#把以空字符的endLine添加到末尾
self.mdbuffer.append(endLine)
#获取mdbuffer中的元素个数
rowNumber=len(self.mdbuffer)
#设置当前行号
currentrow=1
#设置json数据的属性值
propertyJson={}
#读取列表中的元素
dataList=[]
try:
for row in range(1,rowNumber):
#创建一个临时变量用来存取一次循环的属性键值
temp={}
#获取列表中一个元素
item=self.mdbuffer[row]
#获取当前元素，当前元素代表的是每个
#事件起始的位置
currentItem=self.mdbuffer[currentrow]
#获取serviceId并进行解码
mdEvent=currentItem[0].decode("gbk")
serviceId= currentItem[2].decode("gbk")
#获取属性并进行解码，把解码的值存入propertyName
propertyName=item[3].decode("gbk")
#获取属性值并进行解码，把解码的值存入propertyValue
propertyValue=item[4].decode("gbk")
try:
#判断埋点事件与serviceId是否相等
if item[0]==currentItem[0] and item[2]==currentItem[2]:
#用来保存埋点事件
propertyJson["mdEvent"]=mdEvent
#把serviceId方式字典propertyJson中
propertyJson["serviceId"]=serviceId
#把属性/值对放入temp字典中
temp[propertyName]=propertyValue
#调用字典的update函数，把temp中的键值对
#添加到 propertyJson字典中
propertyJson.update(temp)
#使用continue，如果为if条件为true则循环执行if语句模块
continue
else:
#把行号设置为当前行
currentrow=row
#把当前的属性解码放入propertyName
propertyName=currentItem[3].decode("gbk")
#把当前的属性值解码放入propertyName
propertyValue=currentItem[4].decode("gbk")
#用来保存埋点事件
mdEvent=currentItem[0].decode("gbk")
#把serviceId方式字典propertyJson中
propertyJson["serviceId"]=serviceId
#把属性/值对放入propertyJson字典中
propertyJson[propertyName]=propertyValue
#propertyJsonList.append(propertyJson)
dataList.append(propertyJson)
'''
在这说下：
propertyJson.clear()与propertyJson={}的区别：
propertyJson.clear()是删除字典的值，不创建引用，会改变字典本身的值；
propertyJson={}是创建新的引用，字典的中的值不发现变化；
如果想让 self.dataDic.append(propertyJson)该语句执行成功，而且添加每次循环的值，
需要使用propertyJson={}方法；
如果使用propertyJson.clear(),只会把最后一次propertyJson存储的值，添加到self.dataDic中
'''
propertyJson={}
except Exception,e:
logging.error("Get Property Json Error:" +e)
#print "Get Property Json Error:",e
except Exception,e:
logging.error("Get Date Error:"+e)
#print "Get Date Error:",e
#返回dataList
return  dataList
except Exception,e:
#把信息写入日志中
logging.error("Reading Data TO Dic Error:"+e)
#print "Reading Data TO Dic Error:",e

def __propertyValueList(self,propertyName):
try:
#调用readDataToList函数创建一个数据list
dataList=self.readDataToList()
#把数据list中的所有propertyName放入表propertyValueList中
#propertyValueList=[item[propertyName] for item in dataList if item[propertyName] ]
propertyValueList=[]
for item in dataList:
#print propertyName
if propertyName in item.keys():
if item[propertyName]:
propertyValueList.append(item[propertyName])
#对propertyValueList中的数据去重，分为两步：
#第一步把列表转换成集合：set(propertyValueList)
#第二步：把集合转换为list：list(set(propertyValueList))
#集合和list的区别：集合中的数据是唯一性，不存在相同部分
propertyValueList=list(set(propertyValueList))
#返回serList
return propertyValueList
except Exception,e:
logging.error("Create Property  %s  Value  List Error: %s"  %(propertyName,e))
#print "Create Property  %s  Value  List Error: %s"  %(propertyName,e)

#获取所有serviceId列表
def getAllServiceId(self,):

return self.__propertyValueList("serviceId")

#获取所有srcPage列表
def getAllsrcPage(self):
return self.__propertyValueList("srcPage")

#获取所有srcPageId列表
def getAllsrcPageId(self):
return self.__propertyValueList("srcPageId")

#获取所有srcModule列表
def getAllsrcModule(self):
return self.__propertyValueList("srcModule")

#获取所有itemId列表
def getAllitem(self):
return self.__propertyValueList("item")

#获取所有itemId列表
def getAllitemId(self):
return self.__propertyValueList("itemId")

#获取所有srcPosition列表
def getAllsrcPosition(self):
return self.__propertyValueList("srcPosition")

#获取所有memberType列表
def getAllmemberType(self):
return self.__propertyValueList("memberType")

#获取所有eventGroup列表
def getAlleventGroup(self):
return self.__propertyValueList("eventGroup")

#获取所有albumType列表
def getAllalbumType(self):
return self.__propertyValueList("albumType")

#获取所有srcSubModule列表
def getAllsrcSubModule(self):
return self.__propertyValueList("srcSubModule")

#获取所有type列表
def getAlltype(self):
return self.__propertyValueList("type")

#获取所有function列表
def getAllfunction(self):
return self.__propertyValueList("function")

#获取所有shareType列表
def getAllshareType(self):
return self.__propertyValueList("shareType")

#输出给定list中的数据信息
def printListData(self,dataList):
try:
if len(dataList)>0:
#对列表中的数据执行for循环
#并输出类似与json样式的数据
for item in dataList:
print "{"
#输出键值对
for key,val in item.items():
print "\t",key,":",val,","
print "}"
#设置以#格式的分隔符
print "#"*50
except Exception,e:
logging.error("OutPut  List Data  Error:%s" %e)
#print "OutPut  List Data  Error:"+e

#创建数据字典
def __createDataDic(self,properyName,propetyList):
try:
#定义个数据字典变量
dataDic={}
#调用函数readDataToList创建一个dataList表
dataList=self.readDataToList()
#判断列表中是否有元素，如果有执行if语句
if len(propetyList)>0 and len(dataList)>0:
#对propetyList进行循环，以property作为key
for Property in propetyList:
#创建一个list用来存放Property相同的数据项
samePropertyJosnList=[]
#对数据列表执行循环
for item in dataList:
#获取字典中键为Property值，放入变量中
if properyName in item.keys():
itemProperyName=item[properyName]
#如果值不为空，执行if语句
if itemProperyName:
#判断Property与数据项中itemProperyName的值是否相等
#如果相等执行if语句块
if Property==itemProperyName:
#把数据项加入samePropertyJosnList列表中
samePropertyJosnList.append(item)
else:
logging.debug("Property is null")
#给字典赋值，以Property作为key，
#Property相同的数据项列表作为值
dataDic[Property]=samePropertyJosnList
else:
logging.debug("Property List  or dataList is null")
#返回字典类型的数据
return dataDic
except Exception,e:
logging.error("Create  %s Data Dictionary Error:%s"  %(properyName,e))

#创建以serviceId为键的数据字典
def get_ServiceId_DataDic(self):
try:
servicIdList=self.getAllServiceId()
return self.__createDataDic("serviceId", servicIdList)
except Exception,e:
logging.debug("create serviceId data dictionary:"+e)

#创建以srcPage为键的数据字典
def get_srcPage_DataDic(self):
try:
srcPageList=self.getAllsrcPage()
return self.__createDataDic("srcPage", srcPageList)
except Exception,e:
print "create srcPage data dictionary:",e

#创建以srcPageId为键的数据字典
def get_srcPageId_DataDic(self):
try:
srcPageIdList=self.getAllsrcPageId()
return self.__createDataDic("srcPageId", srcPageIdList)
except Exception,e:
logging.debug("create srcPageId data dictionary:"+e)

#创建以srcModule为键的数据字典
def get_srcModule_DataDic(self):
try:
srcModuleList=self.getAllsrcModule()
return self.__createDataDic("srcModule", srcModuleList)
except Exception,e:
logging.debug("create srcModule data dictionary:"+e)

#创建以item为键的数据字典
def get_item_DataDic(self):
try:
itemList=self.getAllitem()
return self.__createDataDic("item", itemList)
except Exception,e:
logging.debug("create item data dictionary:"+e)

#创建以itemId为键的数据字典
def get_itemId_DataDic(self):
try:
itemIdList=self.getAllitemId()
return self.__createDataDic("itemId", itemIdList)
except Exception,e:
logging.debug("create itemId data dictionary:"+e)

#创建以srcPosition为键的数据字典
def get_srcPosition_DataDic(self):
try:
srcPositionList=self.getAllsrcPosition()
return self.__createDataDic("srcPosition", srcPositionList)
except Exception,e:
logging.debug("create srcPosition data dictionary:"+e)

#创建以memberType为键的数据字典
def get_memberType_DataDic(self):
try:
memberTypeList=self.getAllmemberType()
return self.__createDataDic("memberType", memberTypeList)
except Exception,e:
logging.debug("create memberType data dictionary:"+e)

#创建以eventGroup为键的数据字典
def get_eventGroup_DataDic(self):
try:
eventGroupList=self.getAlleventGroup()
return self.__createDataDic("eventGroup", eventGroupList)
except Exception,e:
logging.debug("create eventGroup data dictionary:"+e)

#创建以albumType为键的数据字典
def get_albumType_DataDic(self):
try:
albumTypeList=self.getAllalbumType()
return self.__createDataDic("albumType", albumTypeList)
except Exception,e:
logging.debug("create albumType data dictionary:"+e)

#创建以srcSubModule为键的数据字典
def get_srcSubModule_DataDic(self):
try:
srcSubModuleList=self.getAllsrcSubModule()
return self.__createDataDic("srcSubModule", srcSubModuleList)
except Exception,e:
logging.debug("create srcSubModule data dictionary:"+e)

#创建以type为键的数据字典
def get_type_DataDic(self):
try:
typeList=self.getAlltype()
return self.__createDataDic("type", typeList)
except Exception,e:
logging.debug("create type data dictionary:"+e)

#创建以function为键的数据字典
def get_function_DataDic(self):
try:
functionList=self.getAllfunction()
return self.__createDataDic("function", functionList)
except Exception,e:
logging.debug("create function data dictionary:"+e)

#创建以shareType为键的数据字典
def get_shareType_DataDic(self):
try:
shareTypeList=self.getAllshareType()
return self.__createDataDic("shareType", shareTypeList)
except Exception,e:
logging.debug("create shareType data dictionary:"+e)

#打印字典信息
def printDicData(self,propertydic):
try:
#对字典中的数据进行循环，获取键值对
for Property,dataitem in propertydic.items():
print "{"
print "\t",Property,":","["
#由于值是列表，列表中的数据项类型是字典类型
#每一数据项是哈希表
for item in dataitem:
print "\t\t{"
#输出哈希表中的数据
for key,val in item.items():
print "\t\t\t",key,":",val,","
print "\t\t},"
print"\t]"
print "}\n"
print "#"*50
except Exception,e:
print "print data error:",e

#获取字典字典指定键(PropertyValue)对应的值
def getDicDataValue(self,PropertyValue,dataDic):
try:
'''
例如：item="album"
dataDic=get_item_DataDic()
使用方法是：getDicDataValue("album",dataDic)
功能：获取字典中对应键获取的值列表
'''
if PropertyValue in dataDic.keys():
return dataDic[PropertyValue]
except Exception,e:
logging.error("Get %s  Dic Data Error:%s"(PropertyValue,e))
#print "Get Dic Data Error:",e

def test():
filepath="../LastCSV/20170510174450.csv"
gen =GenExceptData(filepath)
#srcpatdic=gen.get_srcPage_DataDic()
#gen.printDicData(srcpatdic)
#print
#print
srcpatdic=gen.get_item_DataDic()
gen.printDicData(srcpatdic)
print
srcpageVale=gen.getDicDataValue("track", srcpatdic)
gen.printListData(srcpageVale)

if __name__=="__main__":
test()

以上脚本是针对脚本进行尽可能小的拆分，用来优化脚本性能，较少时间复杂度、增加空间复杂度！该脚本类似一个驱动，可以通过，通过字典的键来获取相应的兼职！该脚本的目的是用来实现数据自动化，使期望数据与实际数据进行更快的对比~~~~~此脚本只是其中的一小块，只供参考！