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Python文件操作JSON CSV TSV Excel和Pickle文件序列化

 更新時(shí)間:2023年11月17日 08:43:54   作者:濤哥聊Python  
這篇文章主要為大家介紹了Python文件操作之JSON、CSV、TSV、Excel和Pickle文件序列化示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

引言

文件操作是Python編程的重要部分,它涉及處理各種文件格式,包括JSON、CSV、TSV、Excel和Pickle。

一、JSON文件操作

1.1 什是JSON?

JSON(JavaScript Object Notation)是一種輕量級(jí)數(shù)據(jù)交換格式,常用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和交換。它采用文本格式,易于閱讀和編寫(xiě),同時(shí)也易于解析和生成。JSON數(shù)據(jù)由鍵-值對(duì)組成,類似于Python中的字典。

1.2 讀取JSON文件

Python提供了內(nèi)置的json模塊,用于讀取和寫(xiě)入JSON文件。

讀取JSON文件的示例:

import json
# 讀取JSON文件
with open('data.json', 'r') as file:
    data = json.load(file)
# 使用數(shù)據(jù)
print(data)

1.3 寫(xiě)入JSON文件

要將數(shù)據(jù)寫(xiě)入JSON文件,可以使用json.dump()方法。

將數(shù)據(jù)寫(xiě)入JSON文件的示例:

import json

data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

# 寫(xiě)入JSON文件
with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

二、CSV和TSV文件操作

2.1 什么是CSV和TSV?

CSV(逗號(hào)分隔值)和TSV(制表符分隔值)是常用的純文本文件格式,用于存儲(chǔ)表格數(shù)據(jù)。

CSV文件使用逗號(hào)作為字段分隔符,而TSV文件使用制表符。這兩種格式在數(shù)據(jù)導(dǎo)出和導(dǎo)入中很常見(jiàn)。

2.2 讀取CSV和TSV文件

Python的csv模塊允許讀取和寫(xiě)入CSV和TSV文件。

讀取CSV文件的示例:

import csv
# 讀取CSV文件
with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

2.3 寫(xiě)入CSV和 TSV文件

要將數(shù)據(jù)寫(xiě)入CSV文件,可以使用csv.writer

將數(shù)據(jù)寫(xiě)入CSV文件的示例:

import csv
data = [['Name', 'Age'], ['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
# 寫(xiě)入CSV文件
with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

三、Excel文件操作

3.1 什么是Excel文件?

Excel是一種流行的電子表格應(yīng)用程序,用于處理和分析數(shù)據(jù)。

在Python中,可以使用第三方庫(kù)openpyxl來(lái)讀取和寫(xiě)入Excel文件。

3.2 讀取Excel文件

使用openpyxl庫(kù)讀取Excel文件的示例:

import openpyxl
# 讀取Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')
sheet = workbook.active
for row in sheet.iter_rows():
    for cell in row:
        print(cell.value)

3.3 寫(xiě)入Excel文件

要將數(shù)據(jù)寫(xiě)入Excel文件,同樣可以使用openpyxl庫(kù)。

將數(shù)據(jù)寫(xiě)入Excel文件的示例:

import openpyxl
data = [['Name', 'Age'], ['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
# 寫(xiě)入Excel文件
workbook = openpyxl.Workbook()
sheet = workbook.active
for row in data:
    sheet.append(row)
workbook.save('data.xlsx')

四、Pickle文件序列化

4.1 什么是Pickle?

Pickle是Python的標(biāo)準(zhǔn)模塊,用于將Python對(duì)象序列化為二進(jìn)制數(shù)據(jù)。允許將對(duì)象保存到文件中,以便稍后恢復(fù)。Pickle對(duì)于保存復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常有用。

4.2 序列化對(duì)象

使用Pickle將對(duì)象序列化為文件的示例:

import pickle
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
# 序列化對(duì)象并保存到文件
with open('data.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(data, file)

4.3 反序列化對(duì)象

要從Pickle文件中加載對(duì)象,可以使用pickle.load()方法。

反序列化對(duì)象的示例:

import pickle
# 從文件加載對(duì)象
with open('data.pkl', 'rb') as file:
    loaded_data = pickle.load(file)
# 使用加載的數(shù)據(jù)
print(loaded_data)

總結(jié)

文件操作是Python編程中的重要部分,涉及處理各種文件格式,包括JSON、CSV、TSV、Excel和Pickle。

文章內(nèi)容包括如何讀取和寫(xiě)入這些文件格式,以及如何進(jìn)行文件序列化和反序列化。這些技能對(duì)于處理數(shù)據(jù)、配置文件、日志等任務(wù)非常重要,因此在Python編程中是不可或缺的。

以上就是Python文件操作:JSON、CSV、TSV、Excel和Pickle文件序列化的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python文件操作序列化的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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