在 Python 中将文本文件的内容读入字典答案

【问题标题】：Read contents of a text file into a Dictionary in Python在 Python 中将文本文件的内容读入字典
【发布时间】：2020-11-25 18:51:28
【问题描述】：

我有一个文本文件 (img.txt)，其中的数据如下：

0 0.288281 0.618056 0.080729 0.473148
5 0.229427 0.604167 0.030729 0.039815
0 0.554427 0.024537 0.020313 0.041667
0 0.547135 0.018981 0.020313 0.034259

所以我想创建一个字典，其中 .txt 文件作为键，所有行作为值。有点像

dict={'img.txt':['class':0, 'x':0.288281, 'y':0.618056, 'height':0.080729, 'width':0.473148 ],
                ['class':5, 'x':0.229427, 'y':0.604167, 'height':0.030729, 'width':0.039815 ]}

有没有办法添加值的键（如 class、x、y 等）。同样由于某种原因，在读取文件时，我的代码忽略了类值（如 0,5 等）。这是我的代码：

import os
list_of_files = os.listdir('C:/Users/Lenovo/annotation/')
count =0
my_dict = {}
for file in list_of_files:
    if count < 20:
        with open(file) as f:
            items = [i.strip() for i in f.read().split(" ")]
            my_dict[file.replace(".txt", " ")] = items
    else:
        break
    count = count+1
print(my_dict)

这是我的输出：

{'img_ano (1) ': ['0', '0.288281', '0.618056', '0.080729', '0.473148\n5', '0.229427', '0.604167', '0.030729', '0.039815\n0', '0.554427', '0.024537', '0.020313', '0.041667\n0', '0.547135', '0.018981', '0.020313', '0.034259\n4', '0.533073', '0.488889', '0.022396', '0.077778\n4', '0.630469', '0.375926', '0.017188', '0.075926\n4', '0.132031', '0.431944', '0.019271', '0.065741\n4', '0.802083', '0.191204', '0.013542', '0.037963\n4', '0.823958', '0.175000', '0.012500', '0.038889\n4', '0.702083', '0.192130', '0.013542', '0.036111'],.......}

【问题讨论】：

为什么不把items 列表改成合适的字典呢？
你想要一个嵌套字典？

标签： python python-3.x file dictionary yolo

【解决方案1】：

您实际上可以将其读取为 csv 来执行此操作。这是一个空格分隔值文件。 Python 提供了一个非常好的 csv 解析模块 (csv)。

我将字段名称和分隔符设置为格式定义，这将是静态的。

如您所见，您可以将列表推导式和字典推导式结合起来，只需几行且无需任何中间变量，即可实现您想要的结果。

然后，要仅处理您的“.txt”文件，您可以使用globbing。使用python的pathlib，使用Path().glob()会返回Path对象，有两个好处：

open() 方法（相当于 open(filename)）
一种干法，将为您过滤掉扩展名

最后，您可以使用csv's DictReader 类直接返回具有您想要的形式的字典。只需指定字段名（这将是您的 dict 的键）和一个 ' '（空格）作为分隔符，这样csv 模块就会知道如何读取文件。

为方便起见，我将其设置为一个函数，您可以使用任何您认为必要的路径和 glob 调用它。

import csv
from pathlib import Path
CSVFMT = dict(fieldnames=['class', 'x', 'y', 'height', 'width'], delimiter=' ')


def process_path(path, pattern):
    return {
        fop.stem: [dict(a) for a in csv.DictReader(fop.open(), **CSVFMT)]
        for fop in Path(path).glob(pattern)
    }


process_path('C:/Users/Lenovo/annotation/', '*.txt')

【讨论】：

【解决方案2】：

假设您在文件夹C:/Users/Lenovo/annotation/ 中只有文件img_ano.txt，其内容如下：

0 0.288281 0.618056 0.080729 0.473148
5 0.229427 0.604167 0.030729 0.039815
0 0.554427 0.024537 0.020313 0.041667
0 0.547135 0.018981 0.020313 0.034259

您可以使用 for 循环创建具有所需结构的字典 my_dict、collections.defaultdict、str.strip、str.split 和 pathlib.PurePath.stem：

import json
import pathlib
from collections import defaultdict

my_dict = defaultdict(list)
for txt_file_path in pathlib.Path("C:/Users/Lenovo/annotation/").glob("*.txt"):
    with open(txt_file_path, "r") as f:
        for line in f:
            class_val, x_val, y_val, height_val, width_val = line.strip().split()
            my_dict[txt_file_path.stem].append({
                "class": int(class_val),
                "x": float(x_val),
                "y": float(y_val),
                "height": float(height_val),
                "width": float(width_val)
            })

print(json.dumps(my_dict, indent=4))

输出：

{
    "img_ano": [
        {
            "class": 0,
            "x": 0.288281,
            "y": 0.618056,
            "height": 0.080729,
            "width": 0.473148
        },
        {
            "class": 5,
            "x": 0.229427,
            "y": 0.604167,
            "height": 0.030729,
            "width": 0.039815
        },
        {
            "class": 0,
            "x": 0.554427,
            "y": 0.024537,
            "height": 0.020313,
            "width": 0.041667
        },
        {
            "class": 0,
            "x": 0.547135,
            "y": 0.018981,
            "height": 0.020313,
            "width": 0.034259
        }
    ]
}

【讨论】：

【解决方案3】：

所以有人正确回答并解决了我的问题，但由于某种原因，答案被删除了。所以这里是提供的解决方案中的代码（我只修改了运行循环以从文本文件列表中添加文件）：

    import os
    import json
    from collections import defaultdict
    list_of_files = os.listdir('C:/Users/Lenovo/annotation/')
    count =0
    

    my_dict = defaultdict(list)
    for file in list_of_files:
        if count < 20:
            with open(file) as f:
                for line in f:
                    class_val, x_val, y_val, height_val, width_val =                   line.strip().split()
                    my_dict[file].append({"class": class_val,"x": x_val,"y": y_val,"height": height_val,"width": width_val
    })
        
        else:
            break
        count = count+1
    print(json.dumps(my_dict, indent=4))

【讨论】：

【解决方案4】：

dictt = {}
dictt['img.txt'] = []
for file in list_of_files.split('\n'):
    dictt['img.txt'] =  dictt['img.txt'] + ['class:'+str(file.split(' ')[0]), 'x:'+str(file.split(' ')[1]), 'y:'+str(file.split(' ')[2]), 'height:'+str(file.split(' ')[3]), 'width:'+str(file.split(' ')[4])]

print(dictt)

>>> {'img.txt': ['class:0', 'x:0.288281', 'y:0.618056', 'height:0.080729', 'width:0.473148', 'class:5', 'x:0.229427', 'y:0.604167', 'height:0.030729', 'width:0.039815', 'class:0', 'x:0.554427', 'y:0.024537', 'height:0.020313', 'width:0.041667', 'class:0', 'x:0.547135', 'y:0.018981', 'height:0.020313', 'width:0.034259']}

【讨论】：