Python读写常用数据文件的示例详解!
Python读写常用数据文件的示例详解!
Python 提供了多种强大的工具和库,可以轻松实现对各种类型文件的读写操作,本文为大家整理了Python读写常用的那些数据文件的方法,希望对大家有所帮助。
Python 提供了多种强大的工具和库,可以轻松实现对各种类型文件的读写操作,满足不同场景的数据处理需求。常见的文件类型包括文本文件(txt)、表格文件(CSV、Excel)、结构化数据文件(JSON、YAML、XML)、二进制数据文件(Parquet)、数据库文件(SQLite),以及其他格式如日志文件(log)、压缩文件(ZIP)和PDF文件等。通过内置的 open 函数和标准库模块如 csv、json、sqlite3 等,以及第三方库如 pandas、yaml、fpdf 等,Python 能够快速实现对这些文件的读写操作。这种灵活性和多样性使得 Python 成为处理数据、开发应用和实现自动化工作的首选编程语言之一。
Python 读写 txt 文件
1
2
3
4
5
6
7
8
|
# 写入 TXT 文件 with open ( 'example.txt' , 'w' , encoding = 'utf-8' ) as file : file .write( "你好,Python 文件读写示例!\n第二行内容。" ) # 读取 TXT 文件 with open ( 'example.txt' , 'r' , encoding = 'utf-8' ) as file : content = file .read() print (content) |
Python 读写 CSV 文件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
import csv # 写入 CSV 文件 with open ( 'example.csv' , 'w' , newline = ' ', encoding=' utf - 8 ') as file : writer = csv.writer( file ) writer.writerow([ "姓名" , "年龄" , "城市" ]) writer.writerow([ "张三" , 25 , "北京" ]) writer.writerow([ "李四" , 30 , "上海" ]) # 读取 CSV 文件 with open ( 'example.csv' , 'r' , encoding = 'utf-8' ) as file : reader = csv.reader( file ) for row in reader: print (row) |
Python 读写 Excel 文件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
import pandas as pd # 写入 Excel 文件 data = { '姓名' : [ '张三' , '李四' ], '年龄' : [ 25 , 30 ], '城市' : [ '北京' , '上海' ]} df = pd.DataFrame(data) df.to_excel( 'example.xlsx' , index = False ) # 读取 Excel 文件 df_read = pd.read_excel( 'example.xlsx' ) print (df_read) |
Python 读写 JSON 文件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
import json # 写入 JSON 文件 data = { 'name' : '张三' , 'age' : 25 , 'city' : '北京' } with open ( 'example.json' , 'w' , encoding = 'utf-8' ) as file : json.dump(data, file , ensure_ascii = False , indent = 4 ) # 读取 JSON 文件 with open ( 'example.json' , 'r' , encoding = 'utf-8' ) as file : data_read = json.load( file ) print (data_read) |
Python 读写 SQLite 数据库
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
import sqlite3 # 创建 SQLite 数据库并写入数据 conn = sqlite3.connect( 'example.db' ) cursor = conn.cursor() cursor.execute( "CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)" ) cursor.execute( "INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)" , ( '张三' , 25 )) conn.commit() # 读取 SQLite 数据库数据 cursor.execute( "SELECT * FROM users" ) rows = cursor.fetchall() for row in rows: print (row) conn.close() |
Python 读写 XML 文件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
import xml.etree.ElementTree as ET # 写入 XML 文件 root = ET.Element( "root" ) user = ET.SubElement(root, "user" ) ET.SubElement(user, "name" ).text = "张三" ET.SubElement(user, "age" ).text = "25" tree = ET.ElementTree(root) tree.write( "example.xml" , encoding = 'utf-8' , xml_declaration = True ) # 读取 XML 文件 tree = ET.parse( 'example.xml' ) root = tree.getroot() for elem in root. iter (): print (elem.tag, elem.text) |
Python 读写 Parquet 文件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
import pandas as pd # 写入 Parquet 文件 data = { '姓名' : [ '张三' , '李四' ], '年龄' : [ 25 , 30 ], '城市' : [ '北京' , '上海' ]} df = pd.DataFrame(data) df.to_parquet( 'example.parquet' , index = False ) # 读取 Parquet 文件 df_read = pd.read_parquet( 'example.parquet' ) print (df_read) |
Python 读写 YAML 文件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
import yaml # 写入 YAML 文件 data = { '姓名' : '张三' , '年龄' : 25 , '城市' : '北京' } with open ( 'example.yaml' , 'w' , encoding = 'utf-8' ) as file : yaml.dump(data, file , allow_unicode = True ) # 读取 YAML 文件 with open ( 'example.yaml' , 'r' , encoding = 'utf-8' ) as file : data_read = yaml.safe_load( file ) print (data_read) |
Python 读写 INI 文件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
|
import configparser # 写入 INI 文件 config = configparser.ConfigParser() config[ 'DEFAULT' ] = { 'Server' : 'localhost' , 'Port' : '8080' } with open ( 'example.ini' , 'w' , encoding = 'utf-8' ) as configfile: config.write(configfile) # 读取 INI 文件 config.read( 'example.ini' , encoding = 'utf-8' ) print ( dict (config[ 'DEFAULT' ])) Python 读写 PDF 文件 from fpdf import FPDF from PyPDF2 import PdfReader # 写入 PDF 文件 pdf = FPDF() pdf.add_page() pdf.set_font( 'Arial' , size = 12 ) pdf.cell( 200 , 10 , txt = "Python PDF 文件" , ln = True , align = 'C' ) pdf.output( "example.pdf" ) # 读取 PDF 文件 reader = PdfReader( "example.pdf" ) for page in reader.pages: print (page.extract_text()) |
Python 读写 ZIP 文件
1
2
3
4
5
6
7
8
|
import zipfile # 写入 ZIP 文件 with zipfile.ZipFile( 'example.zip' , 'w' ) as zipf: zipf.write( 'example.txt' ) # 解压 ZIP 文件 with zipfile.ZipFile( 'example.zip' , 'r' ) as zipf: zipf.extractall( 'output' ) |
Python 读写 Log 文件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
import logging # 写入日志 logging.basicConfig(filename = 'example.log' , level = logging.INFO, format = '%(asctime)s - %(message)s' ) logging.info( "这是一个日志信息" ) logging.warning( "这是一个警告信息" ) logging.error( "这是一个错误信息" ) # 读取日志 with open ( 'example.log' , 'r' , encoding = 'utf-8' ) as file : logs = file .read() print (logs) |
到此这篇关于Python读写常用数据文件的示例详解的文章就介绍到这了。
学习资料见知识星球。
以上就是今天要分享的技巧,你学会了吗?若有什么问题,欢迎在下方留言。
快来试试吧,小琥 my21ke007。获取 1000个免费 Excel模板福利!
更多技巧, www.excelbook.cn
欢迎 加入 零售创新 知识星球,知识星球主要以数据分析、报告分享、数据工具讨论为主;
1、价值上万元的专业的PPT报告模板。
2、专业案例分析和解读笔记。
3、实用的Excel、Word、PPT技巧。
4、VIP讨论群,共享资源。
5、优惠的会员商品。
6、一次付费只需129元,即可下载本站文章涉及的文件和软件。
共有 0 条评论