本文档旨在指导读者如何使用Python将包含十六进制数据的文本文件转换为特定格式的JSON文件。我们将使用正则表达式解析文本，并将十六进制值转换为十进制，最终生成符合要求的JSON结构。本教程提供详细的代码示例和解释，帮助读者理解转换过程并应用于实际场景。
1. 理解数据格式
首先，我们需要理解输入和输出的数据格式。
输入 (hex.txt):
(ABC 01) Part: 1 00, 0a, 00, 0c (ABC 01) Part: 2 02, fd, 01, 5e (ABC 01) Part: 3 (ABC 05) Part: 4 00, 0a, 00, 0c
期望输出 (decimalJSONFormat.json):
[
{
"ABC": 1,
"Section": "1",
"Data": [
0,
10,
0,
12
]
},
{
"ABC": 1,
"Section": "2",
"Data": [
2,
253,
1,
94
]
},
{
"ABC": 1,
"Section": "3",
"Data": []
},
{
"ABC": 5,
"Section": "4",
"Data": [
0,
10,
0,
12
]
}
]可以看到，输入文件包含带分组信息的十六进制数据，我们需要将其转换为JSON数组，每个JSON对象包含 "ABC" (从分组名提取), "Section" 和 "Data" (十六进制转换为十进制后的数组) 字段。
2. 使用正则表达式解析文本
为了从输入文本中提取所需的信息，我们将使用 re 模块的正则表达式。
import json
import re
text = """
(ABC 01) Part: 1
00, 0a, 00, 0c
(ABC 01) Part: 2
02, fd, 01, 5e
(ABC 01) Part: 3
(ABC 05) Part: 4
00, 0a, 00, 0c
"""
pat_groups = r"^\((\S+) (\d+)\) Part: (\d+)\s*(.*?)(?=^\(|\Z)"
pat_hex = r"[\da-fA-F]+"
data = []
for name, n, section, group in re.findall(pat_groups, text, flags=re.S | re.M):
data.append(
{
name: int(n),
"Section": section,
"Data": list(map(lambda i: int(i, 16), re.findall(pat_hex, group))),
}
)
json_string = json.dumps(data, indent=4)
print(json_string)代码解释:
- import re: 导入正则表达式模块。
- text: 包含示例数据的多行字符串。 实际使用时，应该从文件中读取数据。
-
pat_groups = r"^\((\S+) (\d+)\) Part: (\d+)\s*(.*?)(?=^\(|\Z)": 定义用于匹配分组信息的正则表达式。
- ^\(: 匹配行首的左括号。
- (\S+): 匹配 "ABC" 部分， \S+ 匹配一个或多个非空白字符。
- (\d+): 匹配分组编号，\d+ 匹配一个或多个数字。
- \) Part:: 匹配字面字符串 ") Part: "。
- (\d+): 匹配 Section 编号。
- \s*: 匹配零个或多个空白字符。
- (.*?): 匹配数据部分， . 匹配任意字符， *? 匹配零个或多个字符，非贪婪模式。
- (?=^\(|\Z): 正向肯定预查，确保匹配到下一个分组的开始 ^\( 或字符串的结尾 \Z。
- pat_hex = r"[\da-fA-F]+": 定义用于匹配十六进制值的正则表达式。[\da-fA-F]+ 匹配一个或多个十六进制字符 (0-9, a-f, A-F)。
-
re.findall(pat_groups, text, flags=re.S | re.M): 使用 pat_groups 正则表达式在 text 中查找所有匹配项。
- re.S: 使 . 匹配包括换行符在内的所有字符。
- re.M: 使 ^ 和 $ 匹配每行的开头和结尾，而不仅仅是字符串的开头和结尾。
-
循环遍历匹配结果:
- name, n, section, group: 将每个匹配项解包为 name (ABC), n (分组编号), section (Section 编号) 和 group (数据)。
- data.append(...): 创建一个字典，包含 "ABC", "Section" 和 "Data" 字段。
- name: int(n): 将分组编号转换为整数。
- "Section": section: 使用匹配到的 Section 编号。
- "Data": list(map(lambda i: int(i, 16), re.findall(pat_hex, group))): 使用 pat_hex 正则表达式在 group 中查找所有十六进制值，并将它们转换为十进制整数，最后转换为列表。
- json.dumps(data, indent=4): 将 data 列表转换为 JSON 字符串，并使用 4 个空格进行缩进，以提高可读性。
- print(json_string): 打印 JSON 字符串。
3. 从文件读取数据
上面的示例直接使用了字符串作为输入。 为了从文件中读取数据，需要修改代码如下：
import json
import re
# 从文件读取数据
with open("hex.txt", "r") as f:
text = f.read()
pat_groups = r"^\((\S+) (\d+)\) Part: (\d+)\s*(.*?)(?=^\(|\Z)"
pat_hex = r"[\da-fA-F]+"
data = []
for name, n, section, group in re.findall(pat_groups, text, flags=re.S | re.M):
data.append(
{
name: int(n),
"Section": section,
"Data": list(map(lambda i: int(i, 16), re.findall(pat_hex, group))),
}
)
# 将数据写入 JSON 文件
with open("decimalJSONFormat.json", "w") as f:
json.dump(data, f, indent=4)
print("Conversion complete. Output saved to decimalJSONFormat.json")修改说明:
- 使用 with open("hex.txt", "r") as f: 打开 hex.txt 文件，并读取所有内容到 text 变量。
- 使用 with open("decimalJSONFormat.json", "w") as f: 打开 decimalJSONFormat.json 文件，并将 JSON 数据写入该文件。
4. 注意事项
- 错误处理: 在实际应用中，应该添加错误处理机制，例如处理文件不存在、文件格式错误等情况。
- 正则表达式优化: 可以根据实际数据格式优化正则表达式，以提高匹配效率。
- 数据验证: 在将十六进制值转换为十进制时，可以添加数据验证，确保输入的十六进制值是有效的。
- JSON 编码: 确保使用正确的 JSON 编码处理特殊字符。
5. 总结
本教程详细介绍了如何使用 Python 将包含十六进制数据的文本文件转换为特定格式的 JSON 文件。 通过使用正则表达式解析文本，并将十六进制值转换为十进制，最终生成符合要求的JSON结构。 希望本教程能够帮助读者理解转换过程并应用于实际场景。
