Python用于处理文本数据绝对是个利器，极为简单的读取、分割、过滤、转换支持，使得开发者不需要考虑繁杂的流文件处理过程（相对于JAVA来说的，嘻嘻）。博主自己工作中，一些复杂的文本数据处理计算，包括在HADOOP上编写Streaming程序，均是用Python完成。

而在文本处理的过程中，将文件加载内存中是第一步，这就涉及到怎样将文件中的某一列映射到具体的变量的过程，最最愚笨的方法，就是按照字段的下标进行引用，比如这样子：

# fields是读取了一行，并且按照分隔符分割之后的列表
user_id = fields[0]
user_name = fields[1]
user_type = fields[2]

如果按照这种方式读取，一旦文件有顺序、增减列的变动，代码的维护是个噩梦，这种代码一定要杜绝。

本文推荐两种优雅的方式来读取数据，都是先配置字段模式，然后按照模式读取，而模式则有字典模式和列表模式两种形式；

读取文件，按照分隔符分割成字段数据列表

首先读取文件，按照分隔符分割每一行的数据，返回字段列表，以便后续处理。

代码如下：

def read_file_data(filepath):
    '''根据路径按行读取文件, 参数filepath：文件的绝对路径
    @param filepath: 读取文件的路径
    @return: 按\t分割后的每行的数据列表
    '''
    fin = open(filepath, 'r')
    for line in fin:
        try:
            line = line[:-1]
            if not line: continue
        except:
            continue
        
        try:
            fields = line.split("\t")
        except:
            continue
        # 抛出当前行的分割列表
        yield fields
    fin.close()

使用yield关键字，每次抛出单个行的分割数据，这样在调度程序中可以用for fields in read_file_data(fpath)的方式读取每一行。

映射到模型之方法1：使用配置好的字典模式，装配读取的数据列表

这种方法配置一个{“字段名”: 字段位置}的字典作为数据模式，然后按照该模式装配读取的列表数据，最后实现用字典的方式访问数据。

所使用的函数：

@staticmethod
def map_fields_dict_schema(fields, dict_schema):
    """根据字段的模式，返回模式和数据值的对应值；例如 fields为['a','b','c'],schema为{'name':0, 'age':1}，那么就返回{'name':'a','age':'b'}
    @param fields: 包含有数据的数组，一般是通过对一个Line String通过按照\t分割得到
    @param dict_schema: 一个词典，key是字段名称，value是字段的位置；
    @return: 词典，key是字段名称，value是字段值
    """
    pdict = {}
    for fstr, findex in dict_schema.iteritems():
        pdict[fstr] = str(fields[int(findex)])
    return pdict

有了该方法和之前的方法，可以用以下的方式读取数据：

# coding:utf8
"""
@author: www.crazyant.net
测试使用字典模式加载数据列表
优点：对于多列文件，只通过配置需要读取的字段，就能读取对应列的数据
缺点：如果字段较多，每个字段的位置配置，较为麻烦
"""
import file_util
import pprint

# 配置好的要读取的字典模式，可以只配置自己关心的列的位置
dict_schema = {"userid":0, "username":1, "usertype":2}
for fields in file_util.FileUtil.read_file_data("userfile.txt"):
    # 将字段列表，按照字典模式进行映射
    dict_fields = file_util.FileUtil.map_fields_dict_schema(fields, dict_schema)
    pprint.pprint(dict_fields)

输出结果：

{'userid': '1', 'username': 'name1', 'usertype': '0'}
{'userid': '2', 'username': 'name2', 'usertype': '1'}
{'userid': '3', 'username': 'name3', 'usertype': '2'}
{'userid': '4', 'username': 'name4', 'usertype': '3'}
{'userid': '5', 'username': 'name5', 'usertype': '4'}
{'userid': '6', 'username': 'name6', 'usertype': '5'}
{'userid': '7', 'username': 'name7', 'usertype': '6'}
{'userid': '8', 'username': 'name8', 'usertype': '7'}
{'userid': '9', 'username': 'name9', 'usertype': '8'}
{'userid': '10', 'username': 'name10', 'usertype': '9'}
{'userid': '11', 'username': 'name11', 'usertype': '10'}
{'userid': '12', 'username': 'name12', 'usertype': '11'}

映射到模型之方法2：使用配置好的列表模式，装配读取的数据列表

如果需要读取文件所有列，或者前面的一些列，那么配置字典模式优点复杂，因为需要给每个字段配置索引位置，并且这些位置是从0开始完后数的，属于低级劳动，需要消灭。

列表模式应命运而生，先将配置好的列表模式转换成字典模式，然后按字典加载就可以实现。

转换模式，以及用按列表模式读取的代码：

@staticmethod
def transform_list_to_dict(para_list):
    """把['a', 'b']转换成{'a':0, 'b':1}的形式
    @param para_list: 列表，里面是每个列对应的字段名
    @return: 字典，里面是字段名和位置的映射
    """
    res_dict = {}
    idx = 0
    while idx < len(para_list):
        res_dict[str(para_list[idx]).strip()] = idx
        idx += 1
    return res_dict

@staticmethod
def map_fields_list_schema(fields, list_schema):
    """根据字段的模式，返回模式和数据值的对应值；例如 fields为['a','b','c'],schema为{'name', 'age'}，那么就返回{'name':'a','age':'b'}
    @param fields: 包含有数据的数组，一般是通过对一个Line String通过按照\t分割得到
    @param list_schema: 列名称的列表list
    @return: 词典，key是字段名称，value是字段值
    """
    dict_schema = FileUtil.transform_list_to_dict(list_schema)
    return FileUtil.map_fields_dict_schema(fields, dict_schema)

使用的时候，可以用列表的形式配置模式，不需要配置索引更加简洁：

# coding:utf8
"""
@author: www.crazyant.net
测试使用列表模式加载数据列表
优点：如果读取所有列，用列表模式只需要按顺序写出各个列的字段名就可以
缺点：不能够只读取关心的字段，需要全部读取
"""
import file_util
import pprint

# 配置好的要读取的列表模式，只能配置前面的列，或者所有咧
list_schema = ["userid", "username", "usertype"]
for fields in file_util.FileUtil.read_file_data("userfile.txt"):
    # 将字段列表，按照字典模式进行映射
    dict_fields = file_util.FileUtil.map_fields_list_schema(fields, list_schema)
    pprint.pprint(dict_fields) 

运行结果和字典模式的完全一样。

file_util.py全部代码

以下是file_util.py中的全部代码，可以放在自己的公用类库中使用

# -*- encoding:utf8 -*-
'''
@author: www.crazyant.net
@version: 2014-12-5
'''

class FileUtil(object):
    '''文件、路径常用操作方法
    '''
    @staticmethod
    def read_file_data(filepath):
        '''根据路径按行读取文件, 参数filepath：文件的绝对路径
        @param filepath: 读取文件的路径
        @return: 按\t分割后的每行的数据列表
        '''
        fin = open(filepath, 'r')
        for line in fin:
            try:
                line = line[:-1]
                if not line: continue
            except:
                continue
            
            try:
                fields = line.split("\t")
            except:
                continue
            # 抛出当前行的分割列表
            yield fields
        fin.close()
    
    @staticmethod
    def transform_list_to_dict(para_list):
        """把['a', 'b']转换成{'a':0, 'b':1}的形式
        @param para_list: 列表，里面是每个列对应的字段名
        @return: 字典，里面是字段名和位置的映射
        """
        res_dict = {}
        idx = 0
        while idx < len(para_list):
            res_dict[str(para_list[idx]).strip()] = idx
            idx += 1
        return res_dict
    
    @staticmethod
    def map_fields_list_schema(fields, list_schema):
        """根据字段的模式，返回模式和数据值的对应值；例如 fields为['a','b','c'],schema为{'name', 'age'}，那么就返回{'name':'a','age':'b'}
        @param fields: 包含有数据的数组，一般是通过对一个Line String通过按照\t分割得到
        @param list_schema: 列名称的列表list
        @return: 词典，key是字段名称，value是字段值
        """
        dict_schema = FileUtil.transform_list_to_dict(list_schema)
        return FileUtil.map_fields_dict_schema(fields, dict_schema)
    
@staticmethod
def map_fields_dict_schema(fields, dict_schema):
    """根据字段的模式，返回模式和数据值的对应值；例如 fields为['a','b','c'],schema为{'name':0, 'age':1}，那么就返回{'name':'a','age':'b'}
    @param fields: 包含有数据的数组，一般是通过对一个Line String通过按照\t分割得到
    @param dict_schema: 一个词典，key是字段名称，value是字段的位置；
    @return: 词典，key是字段名称，value是字段值
    """
    pdict = {}
    for fstr, findex in dict_schema.iteritems():
        pdict[fstr] = str(fields[int(findex)])
    return pdict
    

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