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一、文本文件(.txt)(1)打开文件(2)读取文件内容(3)写入文件内容(4)关闭文件
二、CSV文件(.csv)(1)读取 CSV 文件(2)写入CSV文件(3)使用字典读写CSV文件
三、JSON文件(.json)(1)读取 JSON 文件(2)写入JSON文件(3)使用字典读写JSON文件
四、Excel文件(.xlsx/.xls)
一、文本文件(.txt)
文本文件是计算机中最常见的文件类型之一,通常包含简单的文本信息,比如日志、配置文件、代码等。在 Python 中,操作文本文件是必不可少的技能之一。 (1)打开文件在 Python 中,可以使用 open() 函数打开一个文件,并返回一个文件对象。open()函数需要传入两个参数,第一个参数是要打开的文件的路径和文件名,第二个参数是文件操作模式,包括读取模式(r)、写入模式(w)、追加模式(a)等。 语法: file = open(filename, mode)其中,filename 表示要打开的文件路径和文件名,mode 表示文件的操作模式。 例如,打开一个名为 test.txt 的文件,使用读取模式,代码如下: file = open("test.txt", "r") (2)读取文件内容读取文件内容通常使用 read() 方法,该方法可以一次性读取整个文件的内容,并将内容作为一个字符串返回。同时,还可以使用 readline() 方法每次读取一行内容,使用 readlines() 方法一次性读取整个文件的内容,并将每一行作为一个字符串存储到一个列表中返回。 例如,读取 test.txt 文件中的内容,代码如下: file = open("test.txt", "r") content = file.read() print(content) (3)写入文件内容写入文件内容通常使用 write() 方法,该方法可以向文件中写入指定的文本,如果文件不存在,则会自动创建。如果文件已经存在,在写入内容的同时,原有的内容会被覆盖。 例如,向 test.txt 文件中写入一行文本,代码如下: file = open("test.txt", "w") file.write("Hello, World!") file.close() (4)关闭文件打开文件后,要及时关闭文件,以释放系统资源。可以使用close()方法来关闭文件。 例如,关闭 test.txt 文件,代码如下: file = open("test.txt", "r") content = file.read() print(content) file.close()以上就是 Python 文本文件操作的基本方法,熟练掌握这些技能,可以使我们更加方便地使用Python 处理各种文本文件。 二、CSV文件(.csv)CSV(Comma Separated Values,逗号分隔值文件)是一种常见的电子表格文件格式,通常用于存储结构化数据。在 Python 中,可以使用 csv 模块进行 CSV 文件的读写操作。 (1)读取 CSV 文件要读取 CSV 文件,首先需要导入 csv 模块。然后,使用 csv.reader() 方法可以创建一个Reader 对象,该对象可以用于逐行读取 CSV 文件的内容。 具体方法如下: import csv with open('test.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: print(row)在读取 CSV 文件时,每一行数据将被解析为一个列表(List)返回,列表中的每个元素表示一列数据。通过遍历列表的方式,可以读取整个 CSV 文件。 (2)写入CSV文件要写入 CSV 文件,同样需要导入 csv 模块。然后,使用 csv.writer() 方法可以创建一个 Writer 对象,该对象可以用于写入 CSV 文件的内容。 具体方法如下: import csv header = ["姓名", "年龄", "性别"] rows = [ ["Tom", 20, "男"], ["Lily", 18, "女"], ["John", 22, "男"] ] with open('test.csv', 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(header) writer.writerows(rows)在写入 CSV 文件时,先使用 writerow() 方法写入表头,再使用 writerows() 方法写入多行数据。需要注意的是,在 Windows 系统中,换行符为 '\r\n',因此需要将 newline 参数设置为空字符串。 (3)使用字典读写CSV文件除了使用列表的方式读写 CSV 文件外,还可以使用字典的方式读写 CSV 文件。具体方法是,使用 csv.DictReader() 方法创建一个 DictReader 对象,通过遍历该对象可以逐行读取 CSV 文件的内容,并将每一行数据解析为一个字典。同样地,使用 csv.DictWriter() 方法可以创建一个 DictWriter 对象,该对象可以用于写入 CSV 文件的内容。 具体方法如下: import csv header = ["姓名", "年龄", "性别"] rows = [ {"姓名": "Tom", "年龄": 20, "性别": "男"}, {"姓名": "Lily", "年龄": 18, "性别": "女"}, {"姓名": "John", "年龄": 22, "性别": "男"} ] with open('test.csv', 'w', newline='') as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=header) writer.writeheader() writer.writerows(rows) with open('test.csv', 'r') as file: reader = csv.DictReader(file) for row in reader: print(row)在使用 DictWriter 对象写入 CSV 文件时,需要指定表头字段名,即 fieldnames 参数。在使用 DictReader 对象读取CSV文件时,每一行数据将被解析为一个字典,字典的键(key)即为表头字段名,字典的值(value)即为该行数据对应的值。 以上就是 Python 操作 CSV 文件的基本方法,熟练掌握这些技能,可以使我们更加方便地使用 Python 处理结构化数据。 三、JSON文件(.json)JSON(JavaScript Object Notation,JavaScript对象表示法)是一种轻量级的数据交换格式,具有易于阅读和编写、便于解析和生成、支持多种语言等优点,通常用于网络数据传输和配置文件的存储。 在 Python 中,可以通过 json 模块进行 JSON 文件的读写操作。 (1)读取 JSON 文件要读取 JSON 文件,首先需要导入 json 模块。然后,可以使用 json.load() 方法将 JSON 文件中的内容加载到 Python 数据结构中。 具体方法如下: import json with open('test.json', 'r') as file: data = json.load(file) print(data)在读取 JSON 文件时,JSON 文件中的内容将被解析为 Python 数据结构,可以直接使用该数据结构进行后续的操作。 (2)写入JSON文件要写入 JSON 文件,同样需要导入 json 模块。然后,可以使用 json.dump() 方法将 Python 数据结构中的内容写入到 JSON 文件中。 具体方法如下: import json data = { "姓名": "Tom", "年龄": 20, "性别": "男" } with open('test.json', 'w') as file: json.dump(data, file)在写入 JSON 文件时,Python 数据结构中的内容将被解析为 JSON 格式,然后写入到 JSON文件中。 (3)使用字典读写JSON文件除了使用普通的 Python 数据结构读写 JSON 文件外,还可以使用字典的方式读写 JSON 文件。具体方法是,使用 json.load() 方法将 JSON 文件中的内容加载到字典中,然后使用字典的方式进行读写操作。同样地,使用 json.dump() 方法可以将字典中的内容写入到 JSON 文件中。 具体方法如下: import json with open('test.json', 'r') as file: data = json.load(file) print(data["姓名"]) data = { "姓名": "Tom", "年龄": 20, "性别": "男" } with open('test.json', 'w') as file: json.dump(data, file)以上就是 Python 操作 JSON 文件的基本方法,熟练掌握这些技能,可以使我们更加方便地使用 Python 进行数据交换和配置文件的存储。 四、Excel文件(.xlsx/.xls)Excel文件是一种广泛使用的电子表格类型文件,以下是 Excel 文件操作的方法: 读取 Excel 文件:可以使用 Python 中的 openpyxl、pandas 等库来读取 Excel 文件。使用 openpyxl 库可以读取 Excel 文件中的工作表、单元格、表格等数据,并进行操作和处理。使用 pandas 库可以读取 Excel 文件中的表格数据,并进行数据转换和处理。 写入 Excel 文件:可以使用 openpyxl、pandas 等库来写入 Excel 文件。使用 openpyxl 库可以将 Python 中的数据写入 Excel 文件中的工作表、单元格、表格等位置。使用 pandas 库可以将 Python 中的数据写入 Excel 文件中的表格中。 处理 Excel 文件数据:使用 Python 中的 pandas 库可以对 Excel 文件中的数据进行各种处理,如数据过滤、数据排序、数据分组、数据透视等。 自动化处理 Excel 文件:可以使用 Python 中的 win32com 库或 openpyxl 库和 pyautogui 库等来实现自动化处理 Excel 文件的操作,如打开文件、读取数据、修改数据、保存文件等。 总之,通过使用 Python 中的各种库,可以方便地对 Excel 文件进行各种操作和处理,提高工作效率。 |
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