记录和读取数据文件
在进行实验之前，始终要三重检查数据是否已正确记录！
使用日志记录器（logger）项目
OpenSesame 不会自动记录你的数据。相反，你需要在试验序列的末尾插入一个 logger 项目。
Figure 1. logger 项目。
使用 logger 的最简单方式是启用“自动记录所有变量”选项。这样，OpenSesame 所知道的所有变量都会被写入日志文件，除了那些明确排除的变量（见下文）。
你可以明确包括你想记录的变量。这样做的主要原因是，因为 OpenSesame 没有自动检测到某些变量，导致这些变量丢失，或者你已经禁用了“自动记录所有变量”的选项。
你也可以明确排除某些变量，不在日志文件中记录。这样做的主要原因是通过排除通常无用的变量，保持日志文件的清洁。
通常情况下，你应该只创建一个 logger 项目，并在实验的不同位置根据需要重复使用该 logger（即使用同一个 logger 项目的链接副本）。如果你创建了多个 logger（而不是多次使用单一的 logger），它们都将写入同一个日志文件，结果会是一团糟！
使用 Python 内联脚本
你可以使用 log 对象来写入日志：
log.write('这将被写到日志文件中！')
更多信息，请参见：
你通常不应该直接写入日志文件，并同时使用 logger 项目；这样会导致日志文件混乱。
数据文件的格式
如果你使用了标准的 logger 项目，则数据文件的格式如下（只是标准的 csv 格式）：
- 纯文本
- 逗号分隔
- 双引号包围（字面上的双引号用反斜杠转义）
- Unix 风格的行尾
- UTF-8 编码
- 第一行为列名
记录哪些变量？
默认情况下，用户界面中定义的变量，如 loop 表中的列或响应变量总是会被记录。
默认情况下，inline_script 或 inline_javascript 中定义的变量如果是数字（int 和 float）、字符串（str 和 bytes）或 None 值时，会被记录。这是为了避免因记录长列表和其他大值而导致日志文件过于庞大。 （截至 OpenSesame 4.0 版本，不再需要使用 var（Python）或 vars（JavaScript）对象。）
如果你想明确记录某个默认不会被记录的变量，可以在 logger 项目中使用“包括”字段。
读取和处理数据文件
在 Python 中使用 pandas 或 DataMatrix
在 Python 中，你可以使用 pandas 来读取 csv 文件。
import pandas
df = pandas.read_csv('subject-1.csv')
print(df)
或者使用 DataMatrix：
from datamatrix import io
dm = io.readtxt('subject-1.csv')
print(dm)
在 R 中
在 R 中，你可以简单地使用 read.csv() 函数来读取单个数据文件。
df = read.csv('subject-1.csv', encoding = 'UTF-8')
head(df)
此外，你可以使用来自 readbulk 包的 read_opensesame() 函数，以方便地读取多个数据文件，并将它们合并成一个大的数据框。该包可在 CRAN 上安装，通过 install.packages('readbulk') 进行安装。
# 读取并合并存储在文件夹 'raw_data' 中的所有数据文件
library(readbulk)
df = read_opensesame('raw_data')
在 JASP 中
JASP，一款开源统计软件包，可以直接打开 csv 文件。
在 LibreOffice Calc 中
如果您在LibreOffice Calc中打开一个csv文件，您需要指明确切的数据格式，如Figure 2所示。（默认设置通常是正确的。）
Figure 2.
在Microsoft Excel中
在Microsoft Excel中，您需要使用文本导入向导。
将多个数据文件合并成一个大文件
出于某些目的，例如使用数据透视表，将所有数据文件合并成一个大文件可能会比较方便。使用Python DataMatrix，您可以使用以下脚本来实现：
import os
from datamatrix import DataMatrix, io, operations as ops
# 将此处更改为包含.csv文件的文件夹
SRC_FOLDER = 'student_data'
# 更改为您想要保留的列名列表
COLUMNS_TO_KEEP = [
'RT_search',
'load',
'memory_resp'
]
dm = DataMatrix()
for basename in os.listdir(SRC_FOLDER):
path = os.path.join(SRC_FOLDER, basename)
print('读取 {}'.format(path))
dm <<= ops.keep_only(io.readtxt(path), *COLUMNS_TO_KEEP)
io.writetxt(dm, 'merged-data.csv')
在OSWeb中记录
当您在浏览器中用OSWeb运行实验时，记录的方式与在桌面上运行实验时不同。
具体来说，当您直接从OpenSesame中启动OSWeb实验时，日志文件会在实验结束时下载。这个日志文件是.json格式的。当您通过JATOS启动OSWeb实验时，没有实际的日志文件，而是所有数据都发送到JATOS，从那里可以下载。
另见：