怎么把记事本变成json：从纯文本到结构化数据的轻松转换
在数据处理和编程的世界里,JSON（JavaScript Object Notation）因其轻量级、易读易写的特性，已成为数据交换的事实标准，而我们日常使用的记事本（Notepad）或任何文本编辑器，常常是记录初步想法、简单数据或配置信息的首选，如何将记事本中那些看似杂乱的纯文本内容，转换成结构清晰的JSON数据呢？这并非难事，关键在于理解两者的结构差异，并正确的转换方法。
理解记事本与JSON的核心差异
我们要明确记事本和JSON在数据组织上的根本不同：
- 记事本 (纯文本)：
- 线性结构：内容按行排列，没有内置的层级关系。
- 无固定格式：可以是简单的列表、段落，甚至是无序的片段。
- 语义模糊：需要人工解读其含义，苹果 红色 水果”是三个独立词还是一个对象的属性？
- JSON (JavaScript Object Notation)：
- 结构化数据：由键值对（对象）和有序值列表（数组）组成。
- 严格格式：有明确的语法规则，如键必须用双引号括起来，值可以是字符串、数字、布尔值、数组、对象或null，值之间用逗号分隔。
- 语义清晰：通过键明确定义值的含义，
{"name": "苹果", "color": "红色", "type": "水果"}。
转换前的准备工作：明确目标结构
在动手转换之前,最重要的一步是：分析你的记事本内容，并确定你希望转换成的JSON结构是什么样的。 千差万别，常见的有以下几种情况，我们可以针对不同情况采取不同策略：
- 简单的键值对列表：例如每行一个“键:值”。
- 结构化的对象信息：例如每条记录包含多个属性，分布在多行。
- 纯文本列表：例如每行一个列表项。
- 无序或半结构化文本：需要人工梳理和定义结构。
常见记事本内容类型及转换方法
简单的键值对列表
示例 (data.txt):**
name: 张三
age: 25
city: 北京
hobby: 阅读目标JSON结构： 一个包含这些键值对的对象。
转换方法：
-
手动转换 (适合少量数据)：
- 观察到每行都是“键: 值”的格式，冒号分隔。
- 将其改写为JSON键值对格式：
{ "name": "张三", "age": 25, "city": "北京", "hobby": "阅读" } - 注意：JSON键必须用双引号，字符串值也用双引号，数字值不用。
-
使用脚本转换 (适合大量数据或有规律的数据)：
-
Python示例：
import json json_data = {} with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: line = line.strip() # 去除首尾空白 if ':' in line: key, value = line.split(':', 1) # 分割成两部分，避免值中也有冒号 key = key.strip() value = value.strip() # 尝试将值转换为数字，如果失败则保留字符串 try: value = int(value) except ValueError: try: value = float(value) except ValueError: pass json_data[key] = value # 将字典转换为JSON字符串并写入文件 with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False, indent=4) # indent=4 美化输出 print("转换完成，已保存为 data.json")
-
结构化的对象信息（如多条记录）
示例 (users.txt):**
id: 1
username: user1
email: user1@example.com
id: 2
username: user2
email: user2@example.com
id: 3
username: user3
email: user3@example.com目标JSON结构： 一个包含多个用户对象的数组。
转换方法：
-
手动转换 (适合少量数据)：
- 观察到记录之间有空行分隔,每条记录有相同的字段。
- 将其改写为JSON数组：
[ { "id": 1, "username": "user1", "email": "user1@example.com" }, { "id": 2, "username": "user2", "email": "user2@example.com" }, { "id": 3, "username": "user3", "email": "user3@example.com" } ]
-
使用脚本转换 (Python示例)：
import json users = [] current_user = {} with open('users.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: line = line.strip() if not line: # 空行，表示一条记录结束 if current_user: # 确保current_user不为空 users.append(current_user) current_user = {} elif ':' in line: key, value = line.split(':', 1) key = key.strip() value = value.strip() try: value = int(value) except ValueError: try: value = float(value) except ValueError: pass current_user[key] = value # 添加最后一个用户 if current_user: users.append(current_user) with open('users.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(users, f, ensure_ascii=False, indent=4) print("转换完成，已保存为 users.json")
纯文本列表
示例 (fruits.txt):**
苹果
香蕉
橙子
葡萄目标JSON结构： 一个字符串数组。
转换方法：
-
手动转换：
["苹果", "香蕉", "橙子", "葡萄"]
-
使用脚本转换 (Python示例)：
import json fruits = [] with open('fruits.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: fruit = line.strip() if fruit: # 忽略空行 fruits.append(fruit) with open('fruits.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(fruits, f, ensure_ascii=False, indent=4) print("转换完成，已保存为 fruits.json")
无序或半结构化文本
这种情况最复杂,因为需要人工先定义好JSON的结构。 示例 (notes.txt):**
张三，25岁，北京，喜欢读书和跑步。
李四，30岁，上海，喜欢看电影和旅行。
王五，28岁，广州，喜欢玩游戏和听音乐。目标JSON结构： 同情况二的用户数组，但分隔符是逗号。
转换方法：
-
手动转换 (需要仔细处理)：
- 确定每个对象的键：name, age, city, hobbies。
- 分割字符串并填充：
[ { "name": "张三", "age": 25, "city": "北京", "hobbies": ["读书", "跑步"] }, { "name": "李四", "age": 30, "city": "上海", "hobbies": ["看电影", "旅行"] }, { "name": "王五", "age": 28, "city": "广州", "hobbies": ["玩游戏", "听音乐"] } ] - 注意：hobbies需要进一步分割为数组。
-
使用脚本转换 (Python示例，需处理逗号分割和子列表)：
import json people = [] with open('notes.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: line = line.strip() if line: parts = [part.strip() for part in line.split('，')] if len(parts) >= 4: person = {
还没有评论，来说两句吧...