Manipulando arquivos TXT


In [24]:
texto ="Cientista de dados é a profissão que mais tem crescido ultimamente.\n"
texto = texto + "Esses profissionais precisam de especilizar em Estatísticas, Programação e Marchine Learning."
texto+= "E é claro Big Data"

In [25]:
print(texto)


Cientista de dados é a profissão que mais tem crescido ultimamente.
Esses profissionais precisam de especilizar em Estatísticas, Programação e Marchine Learning.E é claro Big Data

In [11]:
#importando  o módulo do sistema opercional
import os

In [26]:
#criando um arquivo (no mesmo  diretório  onde está o Jupyter Notebook)
arquivo5 = open(os.path.join('cientista2.txt'),'w')

In [27]:
#gravando os dados no arquivo
for palavra  in texto.split( ):
    arquivo5.write(palavra + ' ')

In [28]:
#fechando arquivo
arquivo5.close()

In [29]:
!cat cientista.txt


'cat' nÆo ‚ reconhecido como um comando interno
ou externo, um programa oper vel ou um arquivo em lotes.

In [30]:
#lendo arquivo
arquivo3 = open('cientista2.txt','r')
texto = arquivo3.read()
arquivo3.close()

print(texto)


Cientista de dados é a profissão que mais tem crescido ultimamente. Esses profissionais precisam de especilizar em Estatísticas, Programação e Marchine Learning.E é claro Big Data 

Usando a expressão with


In [34]:
with open('cientista2.txt', 'r') as arquivo:
    texto = arquivo.read()

In [35]:
print(len(texto))


180

In [36]:
print(texto)


Cientista de dados é a profissão que mais tem crescido ultimamente. Esses profissionais precisam de especilizar em Estatísticas, Programação e Marchine Learning.E é claro Big Data 

In [37]:
with open('cientista2.txt','w') as arquivo:
    arquivo.write(texto[:21])
    arquivo.write('\n')
    arquivo.write(texto[:33])

In [38]:
!cat cientista2.txt


'cat' nÆo ‚ reconhecido como um comando interno
ou externo, um programa oper vel ou um arquivo em lotes.

Manipulando arquivos csv


In [39]:
#importando o módulo csv
import csv

In [40]:
with open('numeros.csv','w') as arquivo:
    writer = csv.writer(arquivo)
    writer.writerow(('primeira','segunda','terceira'))
    writer.writerow((55,93,76))
    writer.writerow((62,14,86))

In [41]:
#leitura do arquivo csv
with open('numeros.csv','r') as arquivo:
    leitor = csv.reader(arquivo)
    for x in leitor:
        print('Números de colunas: ', len(x))
        print(x)


Números de colunas:  3
['primeira', 'segunda', 'terceira']
Números de colunas:  0
[]
Números de colunas:  3
['55', '93', '76']
Números de colunas:  0
[]
Números de colunas:  3
['62', '14', '86']
Números de colunas:  0
[]

In [43]:
#gerando uma lista com dados  do arquivo csv
with open('numeros.csv', 'r') as arquivo:
    leitor = csv.reader(arquivo)
    dados = list(leitor)

print(dados)


[['primeira', 'segunda', 'terceira'], [], ['55', '93', '76'], [], ['62', '14', '86'], []]

In [44]:
#imprimindo da segunda linha
for linha in dados[1:]:
    print(linha)


[]
['55', '93', '76']
[]
['62', '14', '86']
[]

Manipulando arquivos JSON


In [46]:
#criando um dicionário
dict = {'nome':'Guido va Rossum',
       'linguagem': 'Python',
       'similar':['c','modula-3','lisp'],
       'users':1000000}

In [47]:
#importando o módulo json
import json

In [48]:
#convertendo o dicionário para um objeto json
json.dumps(dict)


Out[48]:
'{"nome": "Guido va Rossum", "linguagem": "Python", "similar": ["c", "modula-3", "lisp"], "users": 1000000}'

In [50]:
#criando um arquivo json
with open("dados.json",'w') as arquivo:
    arquivo.write(json.dumps(dict))

In [54]:
#leitura do arquivo json
with open('dados.json','r') as arquivo:
    texto = arquivo.read()
    data = json.loads(texto)

In [55]:
print(data)


{'nome': 'Guido va Rossum', 'linguagem': 'Python', 'similar': ['c', 'modula-3', 'lisp'], 'users': 1000000}

In [56]:
#acessando umvalor atráves da chave
print(data['nome'])


Guido va Rossum

In [57]:
#imprimindo um arquivo Json copiado  da internet
from urllib.request import urlopen

response = urlopen('http://vimeo.com/api/v2/video/557733101.json').read().decode('utf8')
data = json.loads(response)[0]


---------------------------------------------------------------------------
HTTPError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-57-02adc207c43d> in <module>()
      2 from urllib.request import urlopen
      3 
----> 4 response = urlopen('http://vimeo.com/api/v2/video/557733101.json').read().decode('utf8')
      5 data = json.loads(response)[0]

C:\Users\ASUS\Anaconda3\lib\urllib\request.py in urlopen(url, data, timeout, cafile, capath, cadefault, context)
    221     else:
    222         opener = _opener
--> 223     return opener.open(url, data, timeout)
    224 
    225 def install_opener(opener):

C:\Users\ASUS\Anaconda3\lib\urllib\request.py in open(self, fullurl, data, timeout)
    530         for processor in self.process_response.get(protocol, []):
    531             meth = getattr(processor, meth_name)
--> 532             response = meth(req, response)
    533 
    534         return response

C:\Users\ASUS\Anaconda3\lib\urllib\request.py in http_response(self, request, response)
    640         if not (200 <= code < 300):
    641             response = self.parent.error(
--> 642                 'http', request, response, code, msg, hdrs)
    643 
    644         return response

C:\Users\ASUS\Anaconda3\lib\urllib\request.py in error(self, proto, *args)
    568         if http_err:
    569             args = (dict, 'default', 'http_error_default') + orig_args
--> 570             return self._call_chain(*args)
    571 
    572 # XXX probably also want an abstract factory that knows when it makes

C:\Users\ASUS\Anaconda3\lib\urllib\request.py in _call_chain(self, chain, kind, meth_name, *args)
    502         for handler in handlers:
    503             func = getattr(handler, meth_name)
--> 504             result = func(*args)
    505             if result is not None:
    506                 return result

C:\Users\ASUS\Anaconda3\lib\urllib\request.py in http_error_default(self, req, fp, code, msg, hdrs)
    648 class HTTPDefaultErrorHandler(BaseHandler):
    649     def http_error_default(self, req, fp, code, msg, hdrs):
--> 650         raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp)
    651 
    652 class HTTPRedirectHandler(BaseHandler):

HTTPError: HTTP Error 404: Not Found

In [1]:
print ('Título:',data['title'])
print('URL: ',data['url'])
print('Duração: ',data['duration'])
print('Número de Visualizações: ',data['stats_number_of_plays'])


---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-66151c3db309> in <module>()
----> 1 print ('Título:',data['title'])
      2 print('URL: ',data['url'])
      3 print('Duração: ',data['duration'])
      4 print('Número de Visualizações: ',data['stats_number_of_plays'])

NameError: name 'data' is not defined

In [7]:
#copriando o contéudo de um arquivo para outro
import os

arquivo_fonte ='dados.json'
arquivo_destino ='json_data.txt'

In [9]:
#método 1
with open(arquivo_fonte, 'r') as infile:
    text = infile.read()
    with open(arquivo_destino, 'w') as outfile:
        outfile.write(text)

In [11]:
#método 2
open(arquivo_fonte,'r').write(open(arquivo_destino,'w').read())


---------------------------------------------------------------------------
UnsupportedOperation                      Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-8ee45dadb019> in <module>()
      1 #método 2
----> 2 open(arquivo_fonte,'r').write(open(arquivo_destino,'w').read())

UnsupportedOperation: not readable

In [12]:
!cat json_data.txt


'cat' nÆo ‚ reconhecido como um comando interno
ou externo, um programa oper vel ou um arquivo em lotes.

In [ ]: