首先，我们需要考虑三个主要方面：数据源的评估、合理的文件夹存储结构设计以及处理程序的设计。

如果数据量比较大，是否一定要选择 JSON 需要评估，下面我写的两篇问章可能帮到你去选择合适的存储数据结构。

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言归正传。

第一：数据源的评估

如果是公开数据：

你需要存储的数据是公开数据，还是内部数据？如果是公开数据是否能够找到开放的 API 去获取？如果没有API可能需要考虑通过爬虫去采集数据，这里你可能要学习相关数据爬虫的基础知识，去设计爬虫系统。

爬虫并不难，找几篇文章就能学会。核心是你设计好抓取数据的存储结构，方便进行采集到的数据清洗、去重，爬取的数据就转换成了内部存量的数据。

如果是内部存量数据：

如果你的数据源来源于：内部文件、数据库、爬虫采集的结构化数据，那么你需要去读内部相关文档，了解源数据的数据结构。了解源数据结构十分重要，方便你设计存储结构和设计处理程序。

第二：合理的设计文件夹存储结构

定义清晰的目录结构：

设计一个清晰、有组织的目录结构，使得数据存储的层次清晰可见。 文件命名规范： 采用一致的文件命名规范，以方便后续检索和理解。考虑包含时间戳或其他有意义的信息。

举个例子：

假设你有一组学生数据，每个学生的信息存储在一个 JSON 文件中，你可能希望按照班级和年级组织这些文件。

data/
|-- class_A/
|   |-- grade_10/
|   |   |-- student1.json
|   |   |-- student2.json
|   |   |-- ...
|   |-- grade_11/
|       |-- student3.json
|       |-- student4.json
|       |-- ...
|-- class_B/
|   |-- grade_10/
|       |-- student5.json
|       |-- student6.json
|       |-- ...
|   |-- grade_11/
|       |-- student7.json
|       |-- student8.json
|       |-- ...
|-- ...

在上面的例子中：

• data/ 是主文件夹，包含所有学生数据。
• class_A/ 和 class_B/ 是班级文件夹，分别存储不同班级的数据。
• grade_10/ 和 grade_11/ 是年级文件夹，分别存储不同年级的数据。
• 每个学生的数据以 JSON 文件的形式存储，例如 student1.json。

第三：处理程序的设计

处理程序的设计最好根据数据流，分阶段考虑：源数据读取、数据处理、数据写入。

第一阶段：源数据读取

在这个阶段，主要任务是从数据源中读取数据。可能的数据源包括文件（例如 CSV、JSON、Excel）、数据库（例如 MySQL、PostgreSQL）、API（例如 RESTful API）等。以下是设计这个阶段的一些建议：

• 选择适当的读取工具： 使用适合数据源的工具和库。例如，使用 Pandas 库可以方便地从各种文件格式中读取数据，而使用 SQLAlchemy 可以连接和查询数据库。
• 处理大数据： 如果处理的数据量很大，考虑使用分布式计算框架，例如 Apache Spark。这样可以提高数据读取的效率。
• 异常处理： 实施异常处理机制以应对可能出现的问题，例如文件不存在、网络连接问题等。
• 参数化和配置： 为读取操作提供参数，以便灵活适应不同的数据源和读取条件。考虑使用配置文件，使得可以轻松地更改读取行为。

第二阶段：数据清洗、异构

在这个阶段，主要任务是清洗和预处理数据，使其适合后续处理。以下是设计这个阶段的一些建议：

• 缺失值处理： 实施缺失值处理策略，可能包括删除、插值或填充默认值。
• 数据类型转换： 确保数据的正确数据类型，进行必要的转换。例如，将字符串表示的日期转换为日期类型。
• 重复数据处理： 处理重复的数据，防止对结果产生不必要的影响。
• 异构数据集整合： 如果数据源中存在异构数据集（例如，来自不同来源的数据），设计适当的方法进行整合，以确保数据的一致性。
• 异常值处理： 检测和处理异常值，防止其影响分析的结果。
• 数据规范化： 将数据规范化到一致的格式，以简化后续处理。

第三阶段：数据写入

在第三阶段，主要任务是将经过处理的数据，按照之前设计的文件夹结构，写入目标位置。以下是设计这个阶段的一些建议：

• 异常处理： 实施异常处理机制以应对可能出现的问题，例如并发写入情况下文件无法写入问题。
• 参数化和配置： 为写入操作提供参数，以便灵活适应不同的目标存储和写入条件。考虑使用配置文件，使得可以轻松地更改写入行为。
• 目录结构： 如果将数据存储到文件系统中，设计清晰的目录结构，使得存储的数据易于管理。 文件命名规范： 使用有意义的文件命名规范，方便后续查找和理解。
• 处理大数据： 如果处理的数据量很大，考虑使用分布式计算框架，例如 Apache Spark，以提高数据写入的效率。
• 数据格式： 选择适当的数据格式，例如 CSV、JSON、Parquet，以便于后续使用。
• 备份策略： 如果存储到本地文件系统，考虑实施数据的备份策略，确保数据的安全性。
• 版本控制： 对于长期的数据处理项目，使用版本控制系统（如 Git）进行追踪和管理。
• 日志记录： 在代码中加入适当的日志记录，以便在写入数据时能够追踪和调试。这对于处理大规模数据时尤其重要。
• 灵活性和可扩展性： 考虑设计一个灵活和可扩展的写入程序，使得能够轻松地适应未来的需求变化。

另外，在数据写入阶段，合法性校验是十分关键的一环。确保写入的数据是有效、合法的，以避免潜在的错误或不一致性。以下是一些建议：

• 数据一致性检查： 在将数据写入目标存储之前，进行一致性检查，确保数据的各个字段和属性是符合预期的。这可能包括数据类型、范围、唯一性等方面的检查。
• 业务规则验证： 根据业务规则验证写入的数据是否符合业务要求。例如，如果有特定的业务规则，确保这些规则在写入前被满足。
• 唯一性检查： 对于需要唯一性的字段，确保写入的数据中这些字段的值是唯一的。如果有重复值，根据情况采取相应的处理策略。
• 范围检查： 对于数值型字段，进行范围检查，确保数据在合理的范围内。这有助于防止异常值的写入。
• 数据格式验证： 对于需要遵循特定格式的数据，进行格式验证。例如，日期字段的格式、文本字段的字符长度等。
• 用户权限验证： 根据系统权限，确保只有具有足够权限的用户能够进行写入操作。这有助于数据的安全性。

那么我们，回到上面学生数据文件夹结构设计的例子中去，你可以通过循环遍历学生数据，根据班级和年级信息将每个学生的 JSON 文件存储到相应的文件夹中。以下是一个简单的示例代码：

import os
import json

# 数据获取数据
data = [
    {"name": "Student1", "class": "A", "grade": 10, "score": 95},
    {"name": "Student2", "class": "A", "grade": 10, "score": 88},
    {"name": "Student3", "class": "B", "grade": 11, "score": 92},
    # ... 其他学生数据
]

# 数据一致性检查逻辑
is_ok = check_data(data)

# 一致性检查失败后跳出逻辑
if not is_ok:
    print("Data consistency check failed. Aborting data processing.")
    exit()

# 数据异构、清洗逻辑
data = fix_data(data)

# 指定主文件夹路径
base_folder = "data"

# 循环遍历学生数据，将每个学生的 JSON 文件存储到相应的文件夹中
for student in data:
    class_folder = os.path.join(base_folder, f"class_{student['class']}")
    grade_folder = os.path.join(class_folder, f"grade_{student['grade']}")
    
    # 确保文件夹存在
    os.makedirs(grade_folder, exist_ok=True)
    
    # 构建 JSON 文件路径
    json_file_path = os.path.join(grade_folder, f"{student['name'].lower()}.json")
    
    # 写入 JSON 文件
    with open(json_file_path, "w") as json_file:
        json.dump(student, json_file, indent=2)

print("Data has been stored.")

这个例子中的代码将每个学生的 JSON 文件存储到相应的班级和年级文件夹中。

Tags：java jsonpath