Python 将字典转换为 CSV

Question

我正在尝试将字典转换为 CSV 以便它可读（在它们各自的键中）。

import csv
import json
from urllib.request import urlopen
x =0
id_num = [848649491, 883560475, 431495539, 883481767, 851341658, 42842466, 173114302, 900616370, 1042383097, 859872672]
for bilangan in id_num:

with urlopen("https://shopee.com.my/api/v2/item/get?itemid="+str(bilangan)+"&shopid=1883827")as response:
    source = response.read()

data = json.loads(source)
#print(json.dumps(data, indent=2))


data_list ={ x:{'title':productName(),'price':price(),'description':description(),'preorder':checkPreorder(),
             'estimate delivery':estimateDelivery(),'variation': variation(), 'category':categories(),
             'brand':brand(),'image':image_link()}}

#print(data_list[x])
x =+ 1

我将数据存储在 x 中，因此它将从 0 循环到 1、2 等等。我已经尝试了很多东西，但仍然找不到使它看起来像这样或接近这样的方法这个：

https://i.stack.imgur.com/WoOpe.jpg

Answer 1

使用 csv 模块中的 DictWriter

演示：

import csv

data_list ={'x':{'title':'productName()','price':'price()','description':'description()','preorder':'checkPreorder()',
             'estimate delivery':'estimateDelivery()','variation': 'variation()', 'category':'categories()',
             'brand':'brand()','image':'image_link()'}}

with open(filename, "w") as infile:
    writer = csv.DictWriter(infile, fieldnames=data_list["x"].keys())
    writer.writeheader()
    writer.writerow(data_list["x"])

Answer 2

我想，也许您只是想像 excel 那样合并一些单元格呢？如果是，我认为这在csv中是不可能的，因为csv格式不包含像excel这样的单元格样式信息。一些可能的解决方案：

使用 openpyxl 生成 excel 文件而不是 csv，然后您可以使用 "worksheet.merge_cells()" 函数合并单元格。
不要尝试合并单元格，只保留每行的标题、价格和其他字段，数据格式应为：

第一行：{'title':'test_title','price':22,'image':'image_link_1'}

第二行：{'title':'test_title','price':22,'image':'image_link_2'}
不要尝试合并单元格，而是将标题、价格和其他字段设置为空字符串，这样它就不会显示在您的csv文件中。
使用换行符控制格式，将相同标题的多行合并为一行。

希望对您有所帮助。

Answer 3

如果我是你，我的做法会有所不同。我不喜欢你调用这么多函数，而这个网站提供了一个漂亮的 JSON 响应 :) 此外，我将使用 pandas 库，这样我就可以完全控制我的数据。我不是 CSV 爱好者。这是一个愚蠢的原型：

import requests
import pandas as pd

# Create our dictionary with our items lists

data_list = {'title':[],'price':[],'description':[],'preorder':[],
             'estimate delivery':[],'variation': [], 'categories':[],
             'brand':[],'image':[]}

# API url
url ='https://shopee.com.my/api/v2/item/get' 

id_nums = [848649491, 883560475, 431495539, 883481767, 851341658,
          42842466, 173114302, 900616370, 1042383097, 859872672]
shop_id = 1883827

# Loop throw id_nums and return the goodies
for id_num in id_nums:
    params = {
         'itemid': id_num, # take values from id_nums 
        'shopid':shop_id}
    r = requests.get(url, params=params)

    # Check if we got something :)
    if r.ok:
        data_json = r.json()

        # This web site returns a beautiful JSON we can slice :)

        product = data_json['item']

        # Lets populate our data_list with the items we got. We could simply
        # creating one function to do this, but for now this will do
        data_list['title'].append(product['name'])
        data_list['price'].append(product['price'])
        data_list['description'].append(product['description'])
        data_list['preorder'].append(product['is_pre_order'])
        data_list['estimate delivery'].append(product['estimated_days'])
        data_list['variation'].append(product['tier_variations'])
        data_list['categories'].append([product['categories'][i]['display_name'] for i, _ in enumerate(product['categories'])])
        data_list['brand'].append(product['brand'])
        data_list['image'].append(product['image'])

    else:
            # Do something if we hit connection error or something.
            # may be retry or ignore
            pass



# Putting dictionary to a list and ordering :)
df = pd.DataFrame(data_list)
df = df[['title','price','description','preorder','estimate delivery',
         'variation', 'categories','brand','image']]

# df.to ...? There are dozen of different ways to store your data 
# that are far better than CSV, e.g. MongoDB, HD5 or compressed pickle

df.to_csv('my_data.csv', sep = ';', encoding='utf-8', index=False)

Python 将字典转换为 CSV

Python convert dictionary to CSV

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