Python基础总结（六）文件与数据格式化
第六章 文件与数据格式化
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第六章 文件与数据格式化
一、文件概述：
（一）文件标识：
（二）文件类型：
（三）标准文件：
二、文件的基础操作：
1.文件的打开与关闭：
2. 文件的读写：
三、字符与编码：
四、文件的定位读写：
1.tell()方法：
2.seek()方法：
五、文件与目录管理：
六、数据维度与数据格式化：
（一）一二维数据的存储与读写：
1.数据存储：
2.数据读取：
3.数据写入：
（二） 多维数据的格式化：
1.dumps()函数：
2.loads()函数：
一、文件概述：
（一）文件标识：
（3）操作系统以文件为单位对数据进行管理。
（二）文件类型：
根据数据的逻辑存储结构，人们将计算机中的文件分为文本文件和二进制文件。
（三）标准文件：
Python的sys模块中定义了3个标准文件，分别为：（在解释器中导入sys模块后，便可对标准文件进行操作）
例如：
import sys
file = sys.stdout
file.write("hello")二、文件的基础操作：
文件的打开、关闭与读写是文件的基础操作，任何更复杂的文件操作都离不开这些操作。
1.文件的打开与关闭：
（1）文件的打开：
内置函数open()用于打开文件，该方法的声明如下：
open(file, mode='r', buffering=-1)
【返回值】
file1 = open('E:\\a.txt') # 以只读方式打开E盘的文本文件a.txt
file2 = open('b.txt', 'w') # 以只写方式打开当前目录的文本文件b.txt
file3 = open('c.txt', 'w+') # 以读/写方式打开文本文件c.txt
file4 = open('d.txt', 'wb+') # 以读/写方式打开二进制文件d.txt
（2）文件的关闭：
Python可通过close()方法关闭文件，也可以使用with语句实现文件的自动关闭。
close()方法：
file.close()
with语句：
with open('a.txt') as f:
pass
及时关闭文件的原因：
2. 文件的读写：
Python提供了一系列读写文件的方法，包括读取文件的read()、readline()、readlines()方法和写文件的write()、writelines()方法，下面结合这些方法分别介绍如何读写文件。
（1）读取文件——read()方法：
read()方法可以从指定文件中读取指定字节的数据，其语法格式如下：
read(n=-1)
with open('file.txt', mode='r') as f:
print(f.read(2)) # 读取两个字节的数据
print(f.read()) # 读取剩余的全部数据
（2）读取文件——readline()方法：
readline()方法可以从指定文件中读取一行数据，其语法格式如下：
readline()
with open('file.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
print(f.readline())
print(f.readline())
readlines()方法可以一次读取文件中的所有数据，若读取成功，该方法会返回一个列表，文件中的每一行对应列表中的一个元素。语法格式如下：
readlines(hint=-1)
with open('file.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
print(f.readlines()) #使用readlines()方法读取数据
read()（参数缺省时）和readlines()方法都可一次读取文件中的全部数据。但因为计算机的内存是有限的，若文件较大，read()和readlines()的一次读取便会耗尽系统内存，所以这两种操作都不够安全。为了保证读取安全，通常多次调用read()方法，每次读取size字节的数据。
（3）写文件——write()方法：
write()方法可以将指定字符串写入文件，其语法格式如下：
write(data)
以上格式中的参数data表示要写入文件的数据，若数据写入成功，write()方法会返回本次写入文件的数据的字节数。
string = "Here we are all, by day; by night." # 字符串
with open('write_file.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
size = f.write(string) # 写入字符串
print(size) # 打印字节数
（4）写文件——writelines()方法：
writelines()方法用于将行列表写入文件，其语法格式如下：
writelines(lines)
string = "Here we are all, by day;\nby night we're hurl'd By dreams,
each one into a several world."
with open('write_file.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
f.writelines(string)
三、字符与编码：
文本文件支持多种编码方式，不同编码方式下字符与字节的对应关系不同，常见的编码方式以及字符与字节的对应关系如表所示。
四、文件的定位读写：
1.tell()方法：
tell()方法用于获取文件当前的读写位置，以操作文件file.txt为例，tell()的用法如下：
with open('file.txt') as f:
print(f.tell()) # 获取文件读写位置
print(f.read(5)) # 利用read()方法移动文件读写位置
print(f.tell()) # 再次获取文件读写位置
2.seek()方法：
Python提供了seek()方法，使用该方法可控制文件的读写位置，实现文件的随机读写。seek()方法的语法格式如下：（seek()方法调用成功后会返回当前读写位置。）
seek(offset, from)
with open('file.txt') as f:
print(f.tell()) # 获取文件读写位置
print(f.read(5)) # 利用read()方法移动文件读写位置
print(f.tell()) # 再次获取文件读写位置
需要注意的是，在Python3中，若打开的是文本文件，那么seek()方法只允许相对于文件开头移动文件位置，若在参数from值为1、2的情况下对文本文件进行位移操作，将会产生错误。
with open('file.txt') as f:
f.seek(5,0) # 相对文件开头移动5字节
f.seek(3,1)
若要相对当前读写位置或文件末尾进行位移操作，需以二进制形式打开文件。
with open('file.txt','rb') as f:
f.seek(5,0)
f.seek(3,1)
五、文件与目录管理：
os模块中定义了与文件操作相关的函数，利用这些函数可以实现删除文件、文件重命名、创建/删除目录、获取当前目录、更改默认目录与获取目录列表等操作。
六、数据维度与数据格式化：
从广义上讲，维度是与事物“有联系”的概念的数量，根据“有联系”的概念的数量，事物可分为不同维度。根据组织数据时与数据有联系的参数的数量，数据可分为一维数据、二维数据和多维数据。
示例：
（一）一二维数据的存储与读写：
1.数据存储：
一维数据呈线性排列，一般用特殊字符分隔，例如：
• 使用&分隔：成都&杭州&重庆&武汉&苏州&西安&天津
一维数据的存储需要注意以下几点：
CSV格式规范：
字段之间使用逗号（英文、半角）分隔
CSV也称字符分隔值，具体示例如下：
姓名,语文,数学,英语,理综
刘婧,124,137,145,260
张华,116,143,139,263
邢昭林,120,130,148,255
鞠依依,115,145,131,240
黄丽萍,123,108,121,235
赵越,132,100,112,210
2.数据读取：
csv_file = open('score.csv')
lines = []
for line in csv_file:
line = line.replace('\n','')
lines.append(line.split(','))
print(lines)
csv_file.close()
3.数据写入：
将一、二维数据写入文件中，即按照数据的组织形式，在文件中添加新的数据。
示例：在保存学生成绩的文件score.csv中写入每名学生的总分。
（二） 多维数据的格式化：
为了直观地表示多维数据，也为了便于组织和操作，三维及以上的多维数据统一采用键值对的形式进行格式化。
网络平台上传递的数据大多是高维数据，JSON是网络中常见的高维数据格式。JSON格式的数据遵循以下语法规则：
JSON模块——json ：
利用json模块的dumps()函数和loads()函数可以实现Python对象和JSON数据之间的转换，这两个函数的具体功能如表所示：
Python对象与JSON数据转化时的类型对照表：
1.dumps()函数：
示例：使用dumps()函数对Python对象进行转码。
>>> import json
>>> pyobj = [[1, 2, 3], 345, 23.12, 'qwe', {'key1':(1,2,3), 'key2':(2,3,4)}, True, False, None]
>>> jsonstr = json.dumps(pyobj)
>>> print(jsonstr)
>>> [[1, 2, 3], 345, 23.12, "qwe", {"key1": [1, 2, 3], "key2": [2, 3, 4]}, true, false, null]
2.loads()函数：
示例：使用loads()函数将JSON数据转换为符合Python语法要求的数据类型。
>>> import json
>>> jsonstr = [[1, 2, 3], 345, 23.12, "qwe", {"key1": [1, 2, 3], "key2": [2, 3, 4]}, true, false, null]
>>> pydata = json.loads(jsonstr)
>>> print(pydata)
[[1, 2, 3], 345, 23.12, 'qwe', {'key1': [1, 2, 3], 'key2': [2, 3, 4]}, True, False, None]