Python常用的数据文件存储格式大全（2021最新/最全版）

序言：保存数据的方式各种各样，最简单的方式是直接保存为文本文件，如TXT、JSON、CSV等，除此之外Excel也是现在比较流行的存储格式，通过这篇文章你将掌握通过一些第三方库(xlrd/xlwt/pandas/openpyxl)去操作Excel进行数据存储与读取，此一文足以！建议收藏！

一、TXT文本存储

1.1 适用方式

TXT文本几乎兼容任何平台，但是不利于检索，如果对检索和数据结构要求不高，寻求方便的话，可以采用TXT文本存储格式

1.2 基本写法

file = open('demo.txt','a',encoding='utf-8')
file.write(data)
file.close()

open()方法第一个参数表示要保存的目标文件名称，也可指定绝对路径，第二个参数a表示以追加的方式写入到文本，这样前面写入的内容就不会被覆盖，在爬虫中一般使用的都是这种追加的方式。第三个参数指定文件的编码为utf-8，接着写入数据，最后用close()方法来关闭文件

1.3 打开方式

上面的参数a表示每次写入文本时不会清空之前写入的数据，而是在文本末尾写入新的数据，这是一种打开方式，还有其他打开文件的方式：

r	以只读方式打开文件
rb	以二进制只读方式打开一个文件
r+	以读写方式打开一个文件
rb+	以二进制读写方式打开一个文件
w	以写入方式打开文件
wb	以二进制写入方式打开一个文件
w+	以读写方式打开一个文件
wb+	以二进制读写方式打开一个文件
a	以追加方式打开一个文件
ab	以二进制追加方式打开一个文件
a+	以读写方式打开一个文件
ab+	以二进制追加方式打开一个文件

上面的b表示二进制，+表示以读写方式，r表示读，w表示写

1.4 简化写法

用with as 语法来写入数据，文件会自动关闭，就不需要调用close()方法了，简写如下：

with open('demo.txt','a',encoding='utf-8') as f:
     f.write(data)

二、JSON文件存储

2.1 适用方式

JSON，全称为JavaScript Object Notation，也就是JavaScript对象标记，构造简洁但是结构化程度非常高，采用对象和数组的组合来表示数据，是一种轻量级的数据交换格式，和XML有点类似，如果对数据结构有要求的话，可根据需求考虑此种方式

2.2 基本写法

Python提供了json库来实现对json文件的读写操作，通过调用json库的loads()方法可以将json文本字符串转换为json对象，而调用dumps()方法可以将json对象转换为文本字符串，如下：

import json

with open('demo.json','w',encoding='utf-8') as f:
     f.write(json.dumps(data,indent=2,ensure_ascii=False))

import json

with open('demo.json','r',encoding='utf-8') as f:
     data = f.read()
     data = json.loads(data)
     price = data.get('price')
     location = data.get('location'）
     size = data.get('size')

indent代表缩进字符个数，ensure_ascii=False规定文件输出的编码，这样就可以输出中文

注意：JSON的数据需要用双引号来包围，不能使用单引号，代码如下：

 [
     {
     
         "name":"makerchen'，
         "gender":"male",
         "hobby":"running"
     }  
 ]

2.3 以TXT格式存储JSON数据

如果我们想要把数据存储为TXT格式，又想要把数据变为json这样的结构，可以这样实现：

import json
 
with open('demo.txt','a',encoding='utf-8') as f:
     f.write(json.dumps(data,indent=4,ensure_ascii=False) + '\n')

三、CSV文件存储

3.1 适用方式

CSV，全称为Comma-Separated Values，中文名可以叫做字符分隔值或逗号分隔值，以纯文本形式存储表格数据，文本默认以逗号分隔，CSV相当于一个结构化表的纯文本形式，比Excel文件更加简洁，保存数据非常方便

3.2 单行写入

import csv

with open('demo.csv','w',encoding='utf-8') as csvf:
     writer = csv.writer(csvf)
     writer.writerow(['id','name','gender'])
     writer.writerow(['100','makerchen','male'])
     writer.writerow(['101','makerliu','female'])
     writer.writerow(['102','makerqin','male'])

首先调用csv库的writer()方法初始化写入对象，然后再调用writerow()方法传入每行的数据即可完成写入

Excel效果如下：
如果想修改列与列之间的分隔符，可以传入参数delimiter，代码如下：

import csv
 
with open('demo.csv','w',encoding='utf-8') as csvf:
     writer = csv.writer(csvf，delimiter=' ')
     writer.writerow(['id','name','gender'])
     writer.writerow(['100','makerchen','male'])
     writer.writerow(['101','makerliu','female'])
     writer.writerow(['102','makerqin','male'])

这里表示每一列数据以空格分隔

3.3 多行写入

调用writerows()方法就可以同时写入多行，此时参数需要为二维列表，代码如下：

import csv
 
with open('demo.csv','w',encoding='utf-8') as csvf:
     writer = csv.writer(csvf)
     writer.writerow(['id','name','gender'])
     writer.writerows(['100','makerchen','male'],
                      ['101','makerliu','female'],['102','makerqin','male'])

3.4 字典写入

一般情况下，爬虫提取的数据都是结构化数据，我们一般会用字典来表示，代码如下：

import csv

with open('demo.csv','w',encoding='utf-8') as csvf:
     fieldnames = ['id','name','gender']
     writer = csv.DictWriter(csvf,fieldnames=fieldnames)
     writer.writeheader()
     writer.writerow({
     'id':'100','name':'makerchen','gender':'male'})
     writer.writerow({
     'id':'101','name':'makerliu','gender':'female'})
     writer.writerow({
     'id':'102','name':'makerqin','gender':'male'})

首先用fieldnames定义头信息，然后将其传给DictWriter来初始化一个字典写入对象，接着用writeheader()方法写入头信息，最后调用writerow()方法传入字典即可

如果想追加写入的话，可将open()方法的第二个参数改为a，代码如下：

with open('demo.csv','a',encoding='utf-8') as csvf

3.5 读取CSV文件

我们可以将刚才写入的文件内容读取出来，代码如下：

import csv

 with open('demo.csv','r',encoding='utf-8') as csvf:
      datas = csv.reader(csvf)
   	  for data in datas:
          print(data)

输出结果如下：
通过遍历输出每行内容，每一行都是一个列表形式

注意：如果CSV文件中包含中文的话，还需要指定文件编码

当然也可以用pandas库中的read_csv()方法将数据从CSV中读取出来：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('demo.csv')
print(data)

此种方式在做数据分析的时候用的比较多，也是一种比较方便读取CVS文件的方法

四、Excel文件存储

4.1 xlwt数据写入

Excel文件中包含了文本、数值、公式和格式等内容，而CSV不包含这些，默认打开编码为Unicode，是现在比较流行的数据存储格式

基本写入方式
这里我们调用xlwt库进行Excel的数据写入，代码如下：

import xlwt

file = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
table = file.add_sheet('data')
datas = [
         ['python实习生','贵阳','本科'],
         ['java实习生','杭州','本科'],
         ['爬虫工程师','成都市','硕士']
     ]
for i,p in enumerate(datas):
    for j,q in enumerate(p):
        table.write(i,j,q)
file.save('demo.xls')

我们首先导入xlwt库，然后调用Workbook()方法初始化一个可以操纵Excel表格的对象，并指定编码格式为utf-8，接着再创建一个我们要写入数据的指定表，用列表的形式创建二维数组，再用两个for循环指定我们要添加数据的位置，这里的i表示外层列表元素所在位置的序号，j表示里层列表元素所在位置的序号，p和q分别表示外层列表和里层列表的元素值，table.write(i,j,q)表示在第i行和第j列插入数据q，最后保存Excel文件。

运行效果如下：

带序号的写入方式
代码如下：

import xlwt

file = xlwt.Workbook(encoding = 'utf-8')
table = file.add_sheet('data')
data = {
     
  "1":['python实习生','贵阳','本科'],
  "2":['java实习生','杭州','本科'],
  "3":['爬虫工程师','成都市','硕士']
  }
ldata = []
num = [a for a in data]
#for循环指定取出key值存入num中，也就是序号
num.sort()
print(num)
#字典数据取出后需要先排序，避免序号混乱
for x in num:
#for循环将data字典中的键和值分批的保存在ldata中
  t = [int(x)]
  for a in data[x]:
    print(t)
    t.append(a)
    print(t)
  ldata.append(t)
  print(ldata)

for i,p in enumerate(ldata):
#将数据写入文件,i，j是enumerate()函数返回的序号数
  for j,q in enumerate(p):
    # print i,j,q
    table.write(i,j,q)
file.save('demo.xls')

控制台输出如下：从上图看，num就是一个带有序号的列表，其值是data中的key，t是一个列表，并且它的第一个值也就是序号我们把它强制转换成了整型，然后利用for循环遍历data中value的每个字段值，并把这些字段值依次添加到列表t中；因为后面我们要以二维数组的形式把数据插入到Excel中，才能定位插入的位置，所以需要再构建一个列表ldata，最后再把列表t添加到列表ldata中，这样就构成了二维数组，后面的写法和上面的第一种写法一样

Excel效果如下：
注意：由于xlwt支持的Excel版本兼容问题，只支持Excel 97-2003(.xls)，不支持Excel 2010(.xlsx)和Excel 2016(*.xlsx)的，所以在保存时后缀需为.xls，否则可能会有如下错误提示：

4.2 xlrd数据读取

这里我们用刚刚写入的数据demo.xls进行读取，代码如下：

import xlrd

def read(xlsfile):
    file = xlrd.open_workbook(xlsfile)  # 得到Excel文件的book对象，实例化对象
    sheet0 = file.sheet_by_index(0)  # 通过sheet索引获得sheet对象
    # sheet1 = book.sheet_by_name(sheet_name)  # 通过sheet名字来获取，当然如果知道sheet名字就可以直接指定
    nrows = sheet0.nrows  # 获取行总数
    ncols = sheet0.ncols  # 获取列总数
    list = []
    for i in range(nrows):
        list.append([])
        for j in range(ncols):
        # print(sheet0.cell_value(i, j))
            list[i].append(str(sheet0.cell_value(i, j)))
    print(list)
    return list


def excel_to_data():
    list = read('demo.xls')
    for lis in list:
        print(lis)

if __name__ == '__main__':
   excel_to_data()

首先调用xlrd的open_workbook()方法创建操纵Excel文件的对象，然后通过sheet_by_index(index)方法或sheet_by_name(sheet_name)方法根据索引、sheet名获取sheet对象，然后获取数据的总行数以及总列数，通过两个for循环，调用sheet对象的cell_value(i, j)获取单元格的值，强制转换成字符串类型之后再根据索引添加到列表list中，以此构成二维数组，输出并返回，最后再遍历二维数组的每个元素(每个列表)进行输出即可

控制台输出如下：

注意：xlrd支持对后缀为.xls以及.xlsx的Excel文件的读取；并且不论是xlwt还是xlrd，数据的起始索引位置都为0

4.3 pandas写入或读取Excel

pandas读取
我们还是用上面的demo.xls进行操作：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('demo.xls')
print(data)
print(type(data))

我们看一下控制台输出结果：我们可以观察看，通过pandas库的read_excel()方法，看起来好像更简单，但它更偏向于数据分析，注意数据类型为DataFrame，输出的数据中带有序号

pandas写入

import pandas as pd

data = pd.DataFrame([['python实习生','贵阳','本科'],['java实习生','杭州','本科'],['爬虫工程师','成都市','硕士']])
data.to_excel('demo.xlsx')

Excel效果如下：
以pandas库的DataFrame()方法存储的数据都是带有索引序号的，方便进行数据分析、建模等

注意：pandas库支持后缀为.xlsx的Excel表格

4.4 openpyxl写入或读取Excel

openpyxl写入

import openpyxl

wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.create_sheet('data')
ws.cell(row=1,column=1).value="职位"
ws.cell(row=1,column=2).value="位置"
ws.cell(row=1,column=3).value="学位"
wb.save('demo.xlsx')

Excel效果如下：
openpyxl读取

import openpyxl

wb = openpyxl.load_workbook('demo.xlsx')
ws = wb.get_sheet_by_name('data')
rows = ws.max_row
columns = ws.max_column
datas = []
for i in range(1,rows+1):
    for j in range(1,columns+1):
        datas.append(str(ws.cell(i,j).value))
print(datas)

控制台输出如下：
注意：openpyxl只支持后缀为.xlsx的Excel文件，并且读取或写入数据的索引位置均为1

个人推荐使用xlrd和xlwt以及pandas，这些库操作Excel文件时数据的起始索引位置都为0，比较方便，不过也可以根据个人使用习惯以及需求来决定

五、原文链接

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六、作者Info

作者：小鸿的摸鱼日常，Goal：让编程更有趣！

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转载说明：务必注明来源（注明：来源于公众号：小鸿星空科技， 作者：小鸿的摸鱼日常）