csv的Json问题_JSON和CSV的Python编码问题_嵌入JSON字符串的python csv模块问题(Python + Oracle + CSV + JSON) - 腾讯云开发者社区

csv的Json问题

CSV（Comma-Separated Values）和JSON（JavaScript Object Notation）是两种常见的数据交换格式。CSV是一种简单的文本格式，用于存储表格数据，每行代表一条记录，每个字段由逗号分隔。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。

基础概念

CSV：一种纯文本文件格式，用于存储表格数据，字段之间用逗号分隔。
JSON：一种基于文本的数据交换格式，采用键值对的形式表示数据，易于阅读和编写。

类型

CSV：通常只有两种类型，即标准CSV和带引号的CSV（用于处理包含逗号或换行符的字段）。
JSON：有几种类型，包括对象（键值对的集合）、数组（有序的值列表）、字符串、数字、布尔值和null。

应用场景

CSV：适用于数据导入导出、报表生成、简单的数据交换等场景。
JSON：适用于Web API数据交换、配置文件、复杂数据结构的存储和交换等场景。

常见问题及解决方法

问题：CSV转换为JSON时出现乱码或格式错误

原因：

编码问题：CSV文件可能使用了不同的字符编码（如GBK、UTF-8等），导致转换时出现乱码。
格式问题：CSV文件中的某些字段可能包含逗号、换行符等特殊字符，导致解析错误。

解决方法：

确保CSV文件使用UTF-8编码。
使用支持带引号的CSV解析库，确保能够正确处理包含特殊字符的字段。

import csv
import json

def csv_to_json(csv_file_path, json_file_path):
    data = []
    with open(csv_file_path, encoding='utf-8') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        for row in reader:
            data.append(row)
    
    with open(json_file_path, 'w', encoding='utf-8') as jsonfile:
        json.dump(data, jsonfile, ensure_ascii=False, indent=4)

# 示例调用
csv_to_json('example.csv', 'example.json')

问题：JSON转换为CSV时丢失数据

原因：

JSON数据结构复杂，包含嵌套对象或数组，导致在转换为CSV时无法直接映射。
转换工具或库不支持某些特殊数据类型。

解决方法：

使用支持复杂数据结构的转换工具或库。
手动处理嵌套结构，将其展平为适合CSV格式的数据。

import csv
import json

def json_to_csv(json_file_path, csv_file_path):
    with open(json_file_path, encoding='utf-8') as jsonfile:
        data = json.load(jsonfile)
    
    with open(csv_file_path, 'w', encoding='utf-8', newline='') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        if data:
            writer.writerow(data[0].keys())
            for row in data:
                writer.writerow(row.values())

# 示例调用
json_to_csv('example.json', 'example.csv')