python文件和数据格式化PPT.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,Python,语言程序设计,1,第,7,章 文件和数据格式化,2,文件的使用,3,数据源,4,文件概述,文件是一个存储在辅助存储器上的数据序列，可以包含任何数据内容。概念上，文件是数据的集合和抽象，类似地，函数是程序的集合和抽象。用文件形式组织和表达数据更有效也更为灵活。文件包括两种类型：文本文件和二进制文件。,5,文件概述,二进制文件直接由比特,0,和比特,1,组成，没有统一字符编码，文件内部数据的组织格式与文件用途有关。二进制文件和文本文件最主要的区别在于是否有统一的字符编码,无论文件创建为文本文件或者二进制文件，都可以用,“,文本文件方式,”,和,“,二进制文件方式,”,打开，打开后的操作不同。,6,文件概述,微实例,7.1,：理解文本文件和二进制文件的区别。,微实例,7.1,m7.1DiffTextBin.py,1,2,3,4,5,6,textFile=open(7.1.txt,rt)#t,表示文本文件方式,print(textFile.readline(),textFile.close(),binFile=open(7-1.txt,rb)#r,表示二进制文件方式,print(binFile.readline(),binFile.close(),7,文件概述,输出结果为：,中国是个伟大的国家！,bxd6xd0 xb9xfaxcaxc7xb8xf6xcexb0 xb4xf3xb5xc4xb9xfaxbcxd2xa3xa1,采用文本方式读入文件，文件经过编码形成字符串，打印出有含义的字符；采用二进制方式打开文件，文件被解析为字节（,byte,）流。由于存在编码，字符串中的一个字符由,2,个字节表示,。,8,文件的打开关闭,Python,对文本文件和二进制文件采用统一的操作步骤，即,“,打开,-,操作,-,关闭,”,9,文件的打开关闭,Python,通过解释器内置的,open(),函数打开一个文件，并实现该文件与一个程序变量的关联，,open(),函数格式如下：,=open(,),open(),函数有两个参数：文件名和打开模式。文件名可以是文件的实际名字，也可以是包含完整路径的名字,10,文件的打开关闭,open(),函数提供,7,种基本的打开模式,打开模式,含义,r,只读模式，如果文件不存在，返回异常,FileNotFoundError,，默认值,w,覆盖写模式，文件不存在则创建，存在则完全覆盖源文件,x,创建写模式，文件不存在则创建，存在则返回异常,FileExistsError,a,追加写模式，文件不存在则创建，存在则在原文件最后追加内容,b,二进制文件模式,t,文本文件模式，默认值,+,与,r/w/x/a,一同使用，在原功能基础上增加同时读写功能,11,文件的读写,根据打开方式不同可以对文件进行相应的读写操作,，,Python,提供,4,个常用的文件内容读取方法,方法,含义,.readall(),读入整个文件内容，返回一个字符串或字节流,*,.read(size=-1),从文件中读入整个文件内容，如果给出参数，读入前,size,长度的字符串或字节流,.readline(size=-1),从文件中读入一行内容，如果给出参数，读入该行前,size,长度的字符串或字节流,.readlines(hint=-1),从文件中读入所有行，以每行为元素形成一个列表，如果给出参数，读入,hint,行,12,文件的读写,微实例,7.2,：文本文件逐行打印,微实例,7.2,m7.2PrintFilebyLines.py,1,2,3,4,5,fname=input(,请输入要打开的文件,:,),fo=open(fname,r),for line in fo.readlines():,print(line),fo.close(),13,文件的读写,遍历文件的所有行可以直接这样完成,1,2,3,4,5,fname=input(,请输入要打开的文件,:,),fo=open(fname,r),for line in fo:,print(line),fo.close(),14,文件的读写,如果程序需要逐行处理文件内容，建议采用上述代码格式：,fo=open(fname,r,),for line in fo:,#,处理一行数据,fo.close(),15,文件的读写,Python,提供,3,个与文件内容写入有关的方法，如表所示。,方法,含义,.write(s),向文件写入一个字符串或字节流,.writelines(lines),将一个元素为字符串的列表写入文件,.seek(offset),改变当前文件操作指针的位置，,offset,的值：,0,：文件开头；,1:,当前位置；,2:,文件结尾,16,文件的读写,微实例,7.3,m7.3WriteListtoFile.py,1,2,3,4,5,6,7,fname=input(,请输入要写入的文件,:,),fo=open(fname,w+),ls=,唐诗,宋词,元曲,fo.writelines(ls),for line in fo:,print(line),fo.close(),程序执行结果如下：,请输入要写入的文件,:test.txt,17,PIL,库的使用,18,PIL,库概述,PIL,（,Python Image Library,）库是,Python,语言的第三方库，需要通过,pip,工具安装。,:pip install pillow#,或者,pip3 install pillow,PIL,库支持图像存储、显示和处理，它能够处理几乎所有图片格式，可以完成对图像的缩放、剪裁、叠加以及向图像添加线条、图像和文字等操作。,19,PIL,库概述,PIL,库可以完成图像归档和图像处理两方面功能需求：,图像归档：对图像进行批处理、生成图像预览、图像格式转换等；,图像处理：图像基本处理、像素处理、颜色处理等。,20,PIL,库,Image,类解析,在,PIL,中，任何一个图像文件都可以用,Image,对象表示,Image,类的图像读取和创建方法。,方法,描述,Image.open(filename),根据参数加载图像文件,Image.new(mode,size,color),根据给定参数创建一个新的图像,Image.open(StringIO.StringIO(buffer),从字符串中获取图像,Image.frombytes(mode,size,data),根据像素点,data,创建图像,Image.verify(),对图像文件完整性进行检查，返回异常,21,PIL,库,Image,类解析,要加载一个图像文件，最简单的形式如下，之后所有操作对,im,起作用,from PIL import Image,im=Image.open(D:pycodesbirdnest.jpg),22,PIL,库,Image,类解析,Image,类有,4,个处理图片的常用属性,属性,描述,Image.format,标识图像格式或来源，如果图像不是从文件读取，值是,None,Image.mode,图像的色彩模式，,L,灰度图像、,RGB,真彩色图像、,CMYK,出版图像,Image.size,图像宽度和高度，单位是像素（,px,），返回值是二元元组（,tuple,）,Image.palette,调色板属性，返回一个,ImagePalette,类型,23,PIL,库,Image,类解析,微实例,7.1,：,GIF,文件图像提取。,对一个,GIF,格式动态文件，提取其中各帧图像，并保存为文件。,微实例,7.1,m7.1GifExtractor.py,1,2,3,4,5,6,7,8,9,from PIL import Image,im=Image.open(pybit.gif)#,读入一个,GIF,文件,try:,im.save(picframe:02d.png.format(im.tell(),while True:,im.seek(im.tell()+1),im.save(picframe:02d.png.format(im.tell(),except:,print(,处理结束,),24,PIL,库,Image,类解析,Image,类的图像转换和保存方法如表所示。,方法,描述,Image.save(filename,format),将图像保存为,filename,文件名，,format,是图片格式,Image.convert(mode),使用不同的参数，转换图像为新的模式,Image.thumbnail(size),创建图像的缩略图，,size,是缩略图尺寸的二元元组,25,PIL,库,Image,类解析,生成,birdnest.jpg,图像的缩略图，其中（,128,，,128,）是缩略图的尺寸。,im.thumbnail(128,128),im.save(birdnestTN,JPEG),北京鸟巢图片及其缩略图,26,PIL,库,Image,类解析,Image,类可以缩放和旋转图像，其中，,rotate(),方法以逆时针旋转的角度值作为参数来旋转图像。,方法,描述,Image.resize(size),按,size,大小调整图像，生成副本,Image.rotate(angle),按,angle,角度旋转图像，生成副本,27,PIL,库,Image,类解析,Image,类能够对每个像素点或者一幅,RGB,图像的每个通道单独进行操作,split(),方法能够将,RGB,图像各颜色通道提取出来，,merge(),方法能够将各独立通道再合成一幅新的图像。,方法,描述,Image.point(func),根据函数,func,功能对每个元素进行运算，返回图像副本,Image.split(),提取,RGB,图像的每个颜色通道，返回图像副本,Image.merge(mode,，,bands),合并通道,，采用,mode,色彩，,bands,是新色的色彩通道,Image.blend(im1,im2,alpha),将两幅图片,im1,和,im2,按照如下公式插值后生成新的图像：,im1*(1.0-alpha)+im2*alpha,28,PIL,库,Image,类解析,微实例,7.2,：图像的颜色交换。,交换图像中的颜色。可以通过分离,RGB,图片的三个颜色通道实现颜色交换,微实例,7.2,m7.1ChangeRGB.py,1,2,3,4,5,from PIL import Image,im=Image.open(birdnest.jpg),r,g,b=im.split(),om=Image.merge(RGB,(b,g,r),om.save(birdnestBGR.jpg),29,PIL,库,Image,类解析,被改变颜色的北京鸟巢图片,30,PIL,库,Image,类解析,操作图像的每个像素点需要通过函数实现，采用,lambda,函数和,point(),方法搭配使用，例子如下,im=,Image.open(D:pycodesbirdnest.jpg)#,打开鸟巢文件,r,g,b=im.split()#,获得,RGB,通道数据,newg=g.point(lambda i:i*0.9)#,将,G,通道颜色值变为原来的,0.9,倍,newb=b.point(lambda i:i om=Image.merge(im.mode,(r,newg,newb)#,将,3,个通道合形成新图像,om.save(,D:pycodesbirdnestMerge.jpg),#,输出图片,31,PIL,库,Image,类解析,去掉光线的北京鸟巢图片,32,图像的过滤和增强,PIL,库的,ImageFilter,类和,ImageEnhance,类提供了过滤图像和增强图像的,方法，共,10,种,方法表示,描述,ImageFilter.BLUR,图像的模糊效果,ImageFilter.CONTOUR,图像的轮廓效果,ImageFilter.DETAIL,图像的细节效果,ImageFilter.EDGE_ENHANCE,图像的边界加强效果,ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE,图像的阈值边界加强效果,ImageFilter.EMBOSS,图像的浮雕效果,ImageFilter.FIND_EDGES,图像的边界效果,ImageFilter.SMOOTH,图像的平滑效果,ImageFilter.SMOOTH_MORE,图像的阈值平滑效果,ImageFilter.SHARPEN,图像的锐化效果,33,图像的过滤和增强,利用,Image,类的,filter(),方法可以使用,ImageFilter,类，如下：,Image.filter(ImageFilter.fuction),微实例,7.3,：图像的轮廓获取。,获取图像的轮廓,，,北京鸟巢变得更加抽象、更具想象空间！,34,图像的过滤和增强,微实例,7.3,m7.3GetImageContour.py,1,2,3,4,5,from PIL import Image,from PIL import ImageFilter,im=Image.open(birdnest.jpg),om=im.filter(ImageFilter.CONTOUR),om.save(birdnestContour.jpg),北京鸟巢图片的轮廓效果,35,图像的过滤和增强,ImageEnhance,类提供了更高级的图像增强需求，它提供调整色彩度、亮度、对比度、锐化等功能。,方法,描述,ImageEnhance.enhance(factor),对选择属性的数值增强,factor,倍,ImageEnhance.Color(im),调整图像的颜色平衡,ImageEnhance.Contrast(im),调整图像的对比度,ImageEnhance.Brightness(im),调整图像的亮度,ImageEnhance.Sharpness(im),调整图像的锐度,36,图像的过滤和增强,微实例,7.4,：图像的对比度增强。,增强图像的对比度为初始的,20,倍。,微实例,7.4,m7.4EnImageContrast.py,1,2,3,4,5,from PIL import Image,from PIL import ImageEnhance,im=Image.open(birdnest.jpg),om=ImageEnhance.Contrast(im),om.enhance(20).save(birdnestEnContrast.jpg),37,图像的过滤和增强,北京鸟巢图片的,20,倍对比度增强效果,38,图像字符画绘制,39,图像字符画绘制,位图图片是由不同颜色像素点组成的规则分布，如果采用字符串代替像素，图像就成为了字符画。,定义一个字符集，将这个字符集替代图像中的像素点。,1,2,ascii_char=list($B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjf,1234568795t/|()1?-_+i!;:,.),40,图像字符画绘制,1,2,3,4,5,6,def get_char(r,b,g,alpha=256):,if alpha=0:,return ,gray=int(0.2126*r+0.7152*g+0.0722*b)unit=256/len(ascii_char),return ascii_chargray/unit,定义彩色向灰度的转换公式如下，其中,R,、,G,、,B,分别是像素点的,RGB,颜色值：,Gray=R*0.2126+G*0.7152+B*0.0722,因此，像素的,RGB,颜色值与字符集的对应函数如下：,41,实例代码,12.1,e12.DrawCharImage.py,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,#e12.1DrawCharImage.py.py,from PIL import Image,ascii_char =list($%_&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxr,jft/|()1?-/+i!;:,.),def get_char(r,b,g,alpha=256):,if alpha=0:,return ,gray=int(0.2126*r+0.7152*g+0.0722*b),unit=256/len(ascii_char),return ascii_charint(gray/unit),def main():,im=Image.open(pic.jpg),WIDTH,HEIGHT=100,60,im=im.resize(WIDTH,HEIGHT),txt=,for i in range(HEIGHT):,for j in range(WIDTH):,txt+=get_char(*im.getpixel(j,i),txt+=n,fo=open(pic_char.txt,w),fo.write(txt),fo.close(),main(),42,图像字符画绘制,43,一二维数据格式化和处理,44,数据组织的维度,一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织，对应于数学中的数组和集合等概念。,中国、美国、日本、德国、法国、英国、意大利、加拿大、俄罗斯、欧盟、澳大利亚、南非、阿根廷、巴西、印度、印度尼西亚、墨西哥、沙特阿拉伯、土耳其、韩国,45,数据组织的维度,二维数据，也称表格数据，由关联关系数据构成，采用表格方式组织，对应于数学中的矩阵，常见的表格都属于二维数据。,城市,环比,同比,定基,北京,101.5,120.7,121.4,上海,101.2,127.3,127.8,广州,101.3,119.4,120.0,深圳,102.0,140.9,145.5,沈阳,100.1,101.4,101.6,环比：上月,=100,；同比：上年同月,=100,；定基：,2015,年,=100,。,46,数据组织的维度,高维数据由键值对类型的数据构成，采用对象方式组织，属于整合度更好的数据组织方式。高维数据在网络系统中十分常用，,HTML,、,XML,、,JSON,等都是高维数据组织的语法结构。,47,数据组织的维度,本书作者,:,姓氏,:,嵩,名字,:,天,单位,:,北京理工大学,姓氏,:,礼,名字,:,欣,单位,:,北京理工大学,姓氏,:,黄,名字,:,天羽,单位,:,北京理工大学,48,一二维数据的存储格式,一维数据是最简单的数据组织类型，有多种存储格式，常用特殊字符分隔：,（,1,）用一个或多个空格分隔，例如：,中国 美国 日本,德国,法国 英国 意大利,（,2,）用逗号分隔，例如：,中国,美国,日本,德国,法国,英国,意大利,（,3,）用其他符号或符号组合分隔，建议采用不出现在数据中的特殊符号,中国,;,美国,;,日本,;,德国,;,法国,;,英国,;,意大利,49,一二维数据的存储格式,逗号分割数值的存储格式叫做,CSV,格式（,Comma-Separated Values,，即逗号分隔值），它是一种通用的、相对简单的文件格式，在商业和科学上广泛应用，尤其应用在程序之间转移表格数据。,50,一二维数据的存储格式,该格式的应用有一些基本规则，如下：,（,1,）纯文本格式，通过单一编码表示字符；,（,2,）以行为单位，开头不留空行，行之间没有空行；,（,3,）每行表示一个一维数据，多行表示二维数据；,（,4,）以逗号分隔每列数据，列数据为空也要保留逗号；,（,5,）可以包含或不包含列名，包含时列名放置在文件第一行。,51,一二维数据的存储格式,二维数据采用,CSV,存储后的内容如下：,城市,环比,同比,定基,北京,101.5,120.7,121.4,上海,101.2,127.3,127.8,广州,101.3,119.4,120,深圳,102,140.9,145.5,沈阳,100.1,101.4,101.6,CSV,格式存储的文件一般采用,.csv,为扩展名，可以通过,Windows,平台上的记事本或微软,Office Excel,工具打开，也可以在其他操作系统平台上用文本编辑工具打开。,52,一二维数据的表示和读写,CSV,文件的每一行是一维数据，可以使用,Python,中的列表类型表示，整个,CSV,文件是一个二维数据，由表示每一行的列表类型作为元素，组成一个二维列表。,城市,环比,同比,定基,n,北京,101.5,120.7,121.4n,上海,101.2,127.3,127.8n,广州,101.3,119.4,120.0n,深圳,102.0,140.9,145.5n,沈阳,100.1,101.4,101.6n,53,一二维数据的表示和读写,需要注意，以,split(,),方法从,CSV,文件中获得内容时，每行最后一个元素后面包含了一个换行符（,n,）。对于数据的表达和使用来说，这个换行符是多余的，可以通过使用字符串的,replace(),方法将其去掉，如第,4,行。,54,一二维数据的表示和读写,微实例,7.6,：逐行处理,CSV,格式数据。,微实例,7.6,m7.6GetCSVbyLine.py,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,fo=open(price2016.csv,r),ls=,for line in fo:,line=line.replace(n,),ls=line.line.split(,),lns=,for s in ls:,lns+=t.format(s),print(lns),fo.close(),55,一二维数据的表示和读写,运行后的输出结果如下：,城市,环比,同比,定基,北京,101.5120.7121.4,上海,101.2127.3127.8,广州,101.3119.4120.0,深圳,102.0140.9145.5,沈阳,100.1101.4101.6,56,一二维数据的表示和读写,微实例,7.7,：一维数据写入,CSV,文件。,微实例,7.7,m7.7WriteD1toCSV.py,1,2,3,4,fo=open(,price2016bj.csv,w),ls=,北京,101.5,120.7,121.4,fo.write(,.join(ls)+n),fo.close(),57,一二维数据的表示和读写,对于列表中存储的二维数据，可以通过循环写入一维数据的方式写入,CSV,文件，参考代码样式如下：,for row in ls:,.write(,.join(row)+n),58,一二维数据的表示和读写,微实例,7.8,：二维数据写入,CSV,文件。,城市,环比,同比,定基,北京,1.0%,1.2%,1.2%,上海,1.0%,1.3%,1.3%,广州,1.0%,1.2%,1.2%,深圳,1.0%,1.4%,1.5%,沈阳,1.0%,1.0%,1.0%,59,一二维数据的表示和读写,微实例,7.8,m7.8WriteD2toCSV.py,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,fr=open(price2016.csv,r),fw=open(price2016out.csv,w),ls=,for line in fr:#,将,CSV,文件中的二维数据读入到列表变量,line=line.replace(n,),ls.append(line.split(,),for i in range(len(ls):#,遍历列表变量计算百分数,for j in range(len(lsi):,if lsij.replace(.,).isnumeric():,lsij=:.2%.format(float(lsij)/100),for row in ls:#,将列表变量中的二位数据输出到,CSV,文件,print(row),fw.write(,.join(row)+n),fr.close(),fw.close(),60,CSV,格式的,HTML,展示,61,CSV,格式的,HTML,展示,62,文件名：,CSV2HTML.html,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,2016,年,7,月部分大中城市新建住宅价格指数,城市,环比,同比,定基,北京,101.5120.7121.4,上海,101.2127.3127.8,广州,101.3119.4120.0,深圳,102.0140.9145.5,沈阳,100.1101.4101.6,63,CSV,格式的,HTML,展示,实例代码,13.1,e13.1csv2html.py,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,#e13.1csv2html.py,seg1=,nnn,2016,年,7,月部分大中城市新建住宅价格指数,n,seg2=n,seg3=nn,def fill_data(locls):,seg=,n.format(*locls),return seg,fr=open(price2016.csv,r),ls=,64,CSV,格式的,HTML,展示,实例代码,13.1,e13.1csv2html.py,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,for line in fr:,line=line.replace(n,),ls.append(line.split(,),fr.close(),fw=open(price2016.html,w),fw.write(seg1),fw.write(nnnn.format(*ls0),fw.write(seg2),for i in range(len(ls)-1):,fw.write(fill_data(lsi+1),fw.write(seg3),fw.close(),65,高维数据的格式化,66,高维数据的格式化,与一维二维数据不同，高维数据能展示数据间更为复杂的组织关系。为了保持灵活性，表示高维数据不采用任何结构形式，仅采用最基本的二元关系，即键值对。万维网是高维数据最成功的典型应用。,JSON,格式可以对高维数据进行表达和存储。,JSON,（,JavaScript Object Notation,）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和理解。,JSON,格式表达键值对,的基本格式如下，键值对都保存在双引号中：,key:value,67,高维数据的格式化,当多个键值对放在一起时，,JSON,有如下一些约定：,数据保存在键值对中；,键值对之间由逗号分隔；,括号用于保存键值对数据组成的对象；,方括号用于保存键值对数据组成的数组。,以,“,本书作者,”,JSON,数据为例。,68,Json,格式,:,姓氏,:,嵩,名字,:,天,单位,:,北京理工大学,姓氏,:,礼,名字,:,欣,单位,:,北京理工大学,姓氏,:,黄,名字,:,天羽,单位,:,北京理工大学,70,json,库的使用,71,Json,库的概述,json,库主要包括两类函数：操作类函数和解析类函数,操作类函数主要完成外部,JSON,格式和程序内部数据类型之间的转换功能,解析类函数主要用于解析键值对内容。,72,Json,库的解析,函数,描述,json.dumps(obj,sort_keys=,False,indent=None),将,Python,的数据类型转换为,JSON,格式，编码过程,json.loads(string),将,JSON,格式字符串转换为,Python,的数据类型，解码过程,json.dump(obj,fp,sort_keys=,False,indent=None),与,dumps(),功能一致，输出到文件,fp,json.load(fp),与,loads(),功能一致，从文件,fp,读入,dumps(),和,loads(),分别对应编码和解码功能。,73,Json,库的解析,dt=b:2,c:4,a:6,s1=json.dumps(dt)#dumps,返回,JSON,格式的字符串类型,s2=json.dumps(dt,sort_keys=True,indent=4),print(s1),c:4,a:6,b:2,print(s2),a:6,b:2,c:4,print(s1=s2),False,dt2=json.loads(s2),print(dt2,type(dt2),c:4,a:6,b:2,74,CSV,和,JSON,格式相互转换,75,CSV,和,JSON,格式相互转换,CSV,格式常用于一二维数据表示和存储，,JSON,也可以表示一二维数据。在网络信息传输中，可能需要统一表示方式，因此，需要在,CSV,和,JSON,格式间进行相互转换。,同比,:120.7,城市,:,北京,定基,:121.4,环比,:101.5,76,CSV,和,JSON,格式相互转换,将,CSV,转换成,JSON,格式的代码如下,实例代码,14.1,e14.1csv2json.py,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,#e14.1csv2json.py,import json,fr=open(price2016.csv,r),ls=,for line in fr:,line=line.replace(n,),ls.append(line.split(,),fr.close(),fw=open(price2016.json,w),for i in range(1,len(ls):,lsi=dict(zip(ls0,lsi),json.dump(ls1:,fw,sort_keys=True,indent=4),fw.close(),77,同比,:120.7,城市,:,北京,定基,:121.4,环比,:101.5,同比,:127.3,城市,:,上海,定基,:127.8,环比,:101.2,同比,:119.4,城市,:,广州,定基,:120,环比,:101.3,同比,:140.9,城市,:,深圳,定基,:145.5,环比,:102,同比,:101.4,城市,:,沈阳,定基,:101.6,环比,:100.1,同比,:,城市,:,定基,:,环比,:,78,将二维,JSON,格式数据转换成,CSV,格式的代码如下，供参考。,实例代码,14.2,e14.2json2csv.py,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,#14.2json2csv.py,import json,fr=open(price2016.json,r),ls=json.load(fr),data=list(ls0.keys(),for item in ls:,data.append(list(item.values(),fr.close(),fw=open(price2016_from_json.csv,w),for item in data:,fw.write(,.join(item)+n),fw.close(),79,