07.数据持久化之文件操作
1. 文件操作
计算机的文件,就是存储在某种 长期储存设备 上的一段 数据
长期存储设备包括:硬盘、U 盘、移动硬盘、光盘…
文本文件和二进制文件
- 文本文件
- 可以使用 文本编辑软件 查看
- 本质上还是二进制文件
- 例如:python 的源程序
- 二进制文件
- 保存的内容 不是给人直接阅读的,而是 提供给其他软件使用的
- 例如:图片文件、音频文件、视频文件等等
- 二进制文件不能使用 文本编辑软件 查看
1、1 文件的基本操作
操作文件的函数/方法
在 Python 中要操作文件需要记住 1 个函数和 3 个方法
| 序号 | 函数/方法 | 说明 |
|---|---|---|
| 01 | open | 打开文件,并且返回文件操作对象 |
| 02 | read | 将文件内容读取到内存 |
| 03 | write | 将指定内容写入文件 |
| 04 | close | 关闭文件 |
open函数负责打开文件,并且返回文件对象read/write/close三个方法都需要通过 文件对象 来调用
1、1、1 读取文件
open
函数的第一个参数是要打开的文件名(文件名区分大小写)
-
如果文件 存在,返回 文件操作对象
-
如果文件 不存在,会 抛出异常
-
read方法可以一次性 读入 并 返回 文件的 所有内容 -
close方法负责关闭文件- 如果 忘记关闭文件,会造成系统资源消耗,而且会影响到后续对文件的访问
-
注意:
read方法执行后,会把 文件指针 移动到 文件的末尾
# 1. 打开 - 文件名需要注意大小写
file = open("README")# 2. 读取
text = file.read()
print(text)# 3. 关闭
file.close()
1、1、2 打开文件的方式
open函数默认以 只读方式 打开文件,并且返回文件对象
语法如下:
f = open("文件名", "访问方式")
| 访问方式 | 说明 |
|---|---|
| r | 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头,这是默认模式。如果文件不存在,抛出异常 |
| w | 以只写方式打开文件。如果文件存在会被覆盖。如果文件不存在,创建新文件 |
| a | 以追加方式打开文件。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。如果文件不存在,创建新文件进行写入 |
| r+ | 以读写方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。如果文件不存在,抛出异常 |
| w+ | 以读写方式打开文件。如果文件存在会被覆盖。如果文件不存在,创建新文件 |
| a+ | 以读写方式打开文件。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。如果文件不存在,创建新文件进行写入 |
提示
- 频繁的移动文件指针,会影响文件的读写效率,开发中更多的时候会以 只读、只写 的方式来操作文件
写入文件示例
# 打开文件
f = open("README", "w")f.write("hello python!\n")
f.write("今天天气真好")# 关闭文件
f.close()
1、1、3 按行读取文件内容
read 方法默认会把文件的 所有内容 一次性读取到内存
如果文件太大,对内存的占用会非常严重
readline 方法
readline 方法可以一次读取一行内容
方法执行后,会把 文件指针 移动到下一行,准备再次读取
读取大文件的正确姿势
1、2 目录操作
-
在 终端 / 文件浏览器、 中可以执行常规的 文件 / 目录 管理操作,例如:
- 创建、重命名、删除、改变路径、查看目录内容、……
-
在
Python中,如果希望通过程序实现上述功能,需要导入os模块
1、2、1 文件操作
| 序号 | 方法名 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 01 | rename | 重命名文件 | os.rename(源文件名, 目标文件名) |
| 02 | remove | 删除文件 | os.remove(文件名) |
1、2、2 目录操作
| 序号 | 方法名 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 01 | listdir | 目录列表 | os.listdir(目录名) |
| 02 | mkdir | 创建目录 | os.mkdir(目录名) |
| 03 | rmdir | 删除目录 | os.rmdir(目录名) |
| 04 | getcwd | 获取当前目录 | os.getcwd() |
| 05 | chdir | 修改工作目录 | os.chdir(目标目录) |
| 06 | path.isdir | 判断是否是文件 | os.path.isdir(文件路径) |
提示:文件或者目录操作都支持 相对路径 和 绝对路径
2、excel
openpyxl 是一个Python库,用于读取/写入Excel 2010 xlsx / xlsm / xltx / xltm文件。
它的诞生是因为缺少可从Python本地读取/写入Office Open XML格式的库。
官方文档:
https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/
Excel 文件三个对象
workbook: 工作簿,一个excel文件包含多个sheet。
sheet:工作表,一个workbook有多个,表名识别,如“sheet1”,“sheet2”等。
cell: 单元格,存储数据对象
1、openpyxl 读写单元格时,单元格的坐标位置起始值是(1,1),即下标最小值为1,否则报错!
2、openpyxl 支持直接横纵坐标访问,如 A1,B2…
# 模块安装
pip install openpyxl
2、1 创建工作簿
只需导入Workbook 对象就可以创建工作簿
from openpyxl import Workbook# 创建工作簿
wb = Workbook()
如果想写入数据就需要获取一张表
表明创建时会自动命名。它们按顺序编号(Sheet,Sheet1,Sheet2等)。可以随时通过Worksheet.title属性更改此名称:
# 创建一张表
sheet = wb.active
sheet.title = '表1'# 创建新表
sheet2 = wb.create_sheet('表2')# 通过表名获取表
sheet1 = wb['表1']
2、2 写入操作
现在我们知道了如何获取工作表,可以开始修改单元格内容了。单元格可以直接作为工作表的键进行访问:
这将使单元格返回A4,如果尚未存在,则创建一个单元格。可以直接分配值:
# 写入值
sheet['A1'] = 42
还有 Worksheet.cell() 方法可以更方便操作。
sheet.cell(row=2, column=5).value = 99
sheet.cell(row=3, column=5, value=100)
逐行写
# 行内容可以直接被列表覆盖
# ws.append(iterable)
# 添加一行到当前sheet的最底部(即逐行追加从第一行开始)
# iterable必须是list,tuple,dict,range,generator类型的。
# 1,如果是list,将list从头到尾顺序添加。
# 2,如果是dict,按照相应的键添加相应的键值。
ws.append(['This is A1', 'This is B1', 'This is C1'])
ws.append({'A': 'This is A1', 'C': 'This is C1'})
ws.append({1: 'This is A1', 3: 'This is C1'})
同时可以遍历单元格
2、3 案例:
将九九乘法表写入excel表
# 写入九九乘法表
ws9 = wb.create_sheet('九九乘法表')
i = 1
while i < 10:j = 1while j <= i:# print('{} * {} = {}'.format(j, i, j * i), end='\t')ws9.cell(row=i, column=j).value = '{} * {} = {}'.format(j, i, j * i)j += 1i += 1
2、4 读表操作
# 打开文件:
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('sample.xlsx')
# 通过表名获取获取 sheet:
table = wb['九九乘法表']# 获取行数和列数:
rows = table.max_row
cols = table.max_column
print(rows, cols)# 获取单元格值:
# 获取表格内容,是从第一行第一列是从1开始的,注意不要丢掉 .value
Data = table.cell(row=1, column=1).value
print(Data)# 获取所有表名
sheet_names = wb.sheetnames
print(sheet_names[0])
ws = wb[(wb.sheetnames[0])] # index为0为第一张表
# 活动表表名
print(wb.active.title)
逐行读取
# 逐行读 ws9['A1:I9']: 例如('A1:C4')
# 返回一个生成器, 注意取值时要用value,例如:
for row in table['A1:I9']:for cell in row:print(cell.value)
显示有多少张表
print(wb.sheetnames)
# 显示表名,表行数,表列数
print(ws9.title)
print(ws9.max_row)
print(ws9.max_column)
保存文件
wb.save("sample1.xlsx")
2、5 操作实例
将猫眼爬虫的数据保存到 Excel 表。
3、json
目的: 将 Python 对象编码为 JSON 字符串,并将 JSON 字符串解码为 Python 对象。
json 模块提供了 API,将内存中的 Python 对象转换为 JSON 序列。JSON 具有以多种语言(尤其是 JavaScript)实现的优点。它在 REST API 中 Web 服务端和客户端之间的通信被广泛应用,同时对于应用程序间通信需求也很有用。 下面演示如何将一个Python数据结构转换为JSON:
3、1 编码和解码
Python 的默认原生类型(str,int,float,list, tuple,和dict)。
import jsondata = {'name': 'ACME','shares': 100,'price': 542.23
}json_str = json.dumps(data)
print(json_str)
表面上看,类似于 Python repr() 的输出。虽然内容看似是一样,但是类型却已经发生改变
print(type(json_str))
从无序的字典到有序的字符串,这个过程被称之为序列化。
最终我们将json保存到文件
with open('data.json', mode='w', encoding='utf-8') as f:f.write(json_str)
3、1、1 中文字符问题
import jsondata = {'name': '青灯','shares': 100,'price': 542.23
}# 将字典序列化为json
json_str = json.dumps(data)# 写入 json 数据
with open('data.json', mode='w', encoding='utf-8') as f:f.write(json_str)
# filename:data.json
{"name": "\u9752\u706f", "shares": 100, "price": 542.23}
解决办法: json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
3、2 读取数据
将json数据变为字典类型的这个过程被称之为反序列化
# 读取 json 数据
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:# 反序列化data = json.load(f)# 打印数据
print(data)
print(data['name'])
3、3 格式化输出
JSON 的结果是更易于阅读的。dumps() 函数接受几个参数以使输出更易读结果。
import jsondata = {'a': 'A', 'b': (2, 4), 'c': 3.0}
print('DATA:', repr(data)) # DATA: {'a': 'A', 'b': (2, 4), 'c': 3.0}unsorted = json.dumps(data)
print('JSON:', json.dumps(data)) # JSON: {"a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}
编码,然后重新解码可能不会给出完全相同类型的对象。
特别是,元组成为了列表。
JSON跟Python中的字典其实是一样一样的,事实上JSON的数据类型和Python的数据类型是很容易找到对应关系的,如下面两张表所示。
| Python | JSON |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float, int- & float-derived Enums | number |
| True / False | true / false |
| None | null |
4、CSV
csv文件格式是一种通用的电子表格和数据库导入导出格式。最近我调用RPC处理服务器数据时,经常需要将数据做个存档便使用了这一方便的格式。
python中有一个读写csv文件的包,直接import csv即可。利用这个python包可以很方便对csv文件进行操作,一些简单的用法如下。
4、1 写入文件
我们把需要写入的数据放到列表中,写文件时会把列表中的元素写入到csv文件中。
import csvll = [[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[5, 6, 7, 8]]with open('example1.csv', 'w', newline='') as csvfile:"""delimiter: 分割符"""spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=',')for l in ll:spamwriter.writerow([1, 2, 3, 4])
可能遇到的问题:直接使用这种写法会导致文件每一行后面会多一个空行。使用
newline=''解决
使用 open 直接写入
with open('example2.csv', 'w') as csvfile:"""delimiter: 分割符"""for l in ll:csvfile.write(",".join(map(str, l)))csvfile.write('\n')
4、2 读取文件
import csvwith open('example.csv', encoding='utf-8') as f:csv_reader = csv.reader(f)for row in csv_reader:print(row)
file:example.csv csv 数据
['1', '2', '3', '4']
['1', '2', '3', '4']
['1', '2', '3', '4']
['1', '2', '3', '4']
默认的情况下, 读和写使用逗号做分隔符(delimiter),当遇到特殊情况是,可以根据需要手动指定字符, 例如:
with open('example.csv', encoding='utf-8') as f:reader = csv.reader(f, delimiter=',')for row in reader:print(row)
上述示例指定冒号作为分隔符
有点需要注意的是,当用writer写数据时, None 会被写成空字符串,浮点类型会被调用 repr() 方法转化成字符串。所以非字符串类型的数据会被 str() 成字符串存储。所以当涉及到 unicode 字符串时,可以自己手动编码后存储或者使用csv提供的 UnicodeWriter。
4、3 写入与读取字典
csv 还提供了一种类似于字典方式的读写,方式如下:
class csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, dialect='excel', *args, **kwds)class csv.DictWriter(csvfile, fieldnames, restval='', extrasaction='raise', dialect='excel', *args, **kwds)
其中 fieldnames 指定字典的 key 值,如果 reader 里没有指定那么默认第一行的元素,在 writer 里一定要指定这个。
# %% 写import csvwith open('names.csv', 'w') as csvfile:fieldnames = ['first_name', 'last_name']writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)writer.writeheader()writer.writerow({'first_name': 'Baked', 'last_name': 'Beans'})writer.writerow({'first_name': 'Lovely'})writer.writerow({'first_name': 'Wonderful', 'last_name': 'Spam'})
# %% 读
import csvwith open('names.csv', newline='') as csvfile:reader = csv.DictReader(csvfile)for row in reader:print(row['first_name'], row['last_name'])
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