转载自志斌的Python笔记 3月28日
今天呢，小瑜专门写一篇关于数据存储的文章，让大家清楚的了解数据存储的方式，以及在什么情况下，使用什么存储方式。
本文将分三个方面来介绍数据存储:1.文件存储、2.关系型数据库存储、3.非关系型数据库存储。废话少说，让我们直接来看正文吧！
一、文件存储
1.1 TXT 文本
将数据存储到TXT文本的操作十分简单，在之前文章已经简单介绍过，而且TXT文本基本兼容任何平台，但是它有一个缺点—不利于检索。所以，如果对检索和数据结构的要求不高，且追求方便第一，就可以采用TXT文本方式存储。
其实使用TXT文件存储分为三部分:1.打开文件、2.读取(或存入)数据、3.关闭文件
代码如下:
# 普通写法
file1 = open('abc.txt','a',encoding='utf-8')
#第一个参数为文件路径，第二个参数为打开文件的模式，第三个参数为编码模式
file1.write('志斌')
#写入的内容
file1.close()
#关闭文件
当然了，我们有时候需要存储的不是文本数据，而是音频或视频数据时，我们需要将‘a’,变为‘ab’即可，如图open()函数的打开文件模式的种类:
#这里再顺便补充一个用法，为了避免打开文件后忘记关闭，占用资源或当不能确定关闭文件的恰当时机的时候，我们可以用到关键字with，之前的例子可以写成这样：
# 使用with关键字的写法
withopen('abc.txt','a',encoding='utf-8')asfile1:
#with open('文件地址','读写模式','编码模式') as 变量名:
#格式：冒号不能丢
file1.write('志斌')
#格式：对文件的操作要缩进
#格式：无需用close()关闭
1.2 JSON文件
JSON通过对象和数组的组合来表示数据，虽然结构简单但结构化程度非常高，是一种轻量级数据交换模式。JSON与Python中字典的交互可以通过Python中的json模块，它包含了两个函数:1.json.dumps(): 对数据进行编码、2.json.loads(): 对数据进行解码。
两个函数的实例代码如下:
importjson
# Python 字典类型转换为 JSON 对象
data1 = {'no':1,'name':'Runoob','url':'http://www.runoob.com'}
json_str = json.dumps(data1)
print("Python 原始数据：", repr(data1))
print("JSON 对象：", json_str)
# 将 JSON 对象转换为 Python 字典
data2 = json.loads(json_str)
print("data2['name']: ", data2['name'])
print("data2['url']: ", data2['url'])
如果你写入的是文件而不是字符串时，可以用1.1的方式进行存储，代码如下:
# 写入 JSON 数据
withopen('data.json','w')asf:
json.dump(data, f)
# 读取数据
withopen('data.json','r')asf:
data = json.load(f)
1.3 CSV文件
我们要引用csv模块。因为Python自带了csv模块，所以我们不需要安装就能引用它。
我们先来创建一个csv文件,代码如下:
# 引用csv模块。
importcsv
# 创建csv文件，我们要先调用open()函数，传入参数：文件名“asd.csv”、写入模式“w”、newline=''避免csv文件出现两倍的行距、encoding='utf-8'。
csv_file = open('asd.csv','w',newline='',encoding='utf-8')
文件创建完成后，我们需要调用我们要借助csv.writer()函数来建立一个writer对象。调用writer对象的writerow()方法，来将数据写入csv文件中。
# 用csv.writer()函数创建一个writer对象。
writer = csv.writer(csv_file)
# 借助writerow()函数可以在csv文件里写入一行文字 。
writer.writerow(['姓名','年龄'])
注意：writerow()函数里，需要放入列表参数，所以我们得把要写入的内容写成列表。就像['姓名','年龄']。
写入完成后，关闭文件就大功告成啦！
csv_file.close()
1.4 EXCEL文件
操作Excel文件需要使用到openpyxl模块，如果你的电脑上没有这个模块，可以采取以下方式进行安装:
pip install openpyxl
装好openpyxl模块后，首先要引用它，然后通过openpyxl.Workbook()函数就可以创建新的工作薄，代码如下：
# 引用openpyxl
importopenpyxl
# 利用openpyxl.Workbook()函数创建新的workbook（工作薄）对象，就是创建新的空的Excel文件。
wb = openpyxl.Workbook()
创建完新的工作薄后，还得获取工作表。不然程序会无所适从，不知道要把内容写入哪张工作表里。
# wb.active就是获取这个工作薄的活动表，通常就是第一个工作表。
sheet = wb.active
# 可以用.title给工作表重命名。现在第一个工作表的名称就会由原来默认的“sheet1”改为"new name"。
sheet.title ='new name'
添加完工作表，我们就能来操作单元格，往单元格里写入内容。
# 把'数据名称'赋值给第一个工作表的A1单元格，就是往A1的单元格中写入了'数据名称'。
sheet['A1'] ='数据名称'
往单元格里写入内容只要定位到具体的单元格，如A1（根据Excel的坐标，A1代表第一列第一行相交的单元格），然后给这个单元格赋值即可。
如果我们想往工作表里写入一行内容的话，就得用到append函数。
# 把我们想写入的一行内容写成列表，赋值给row。
row = ['1','2','3']
# 用sheet.append()就能往表格里添加这一行文字。sheet.append(row)
如果一次性想写入的不止一行数据，只需加for循环即可。
最后，可千万记得保存文件！不然之前写的可白费了！
# 保存新建的Excel文件，并命名为“xxx.xlsx”
wb.save('xxx.xlsx')
二、关系型数据库
在上文我们已经了解了文件存储，一旦数据量多或者数据比较复杂，存储到文件中的数据管理起来就不是很方便，而且效率比较低。这时需要将数据存储到数据库中，方便存储和管理。简单来说，关系型数据库是由多张能互相连接的二维行列表格组成的数据库。
常见的关系型数据库有以下五种。1.Oracle数据库、2.MySQL数据库、3.DB2数据库、4.SQLite数据库、5.SQLServer数据库
这里我们主要介绍MySQL数据库。
MySQL是最主流的关系型数据库，如果你不熟悉它也没有关系，我们只需要知道它的简单操作即可，如增删改查。
我们要使用 mysql-connector 来连接使用 MySQL， mysql-connector 是 MySQL 官方提供的驱动器。如果你没有安装的话，可以采取以下方式进行安装:
pip install mysql-connector
安装好之后，首先我们需要创建与数据库之间的链接，代码如下:
importmysql.connector
mydb = mysql.connector.connect(
host="localhost",# 数据库主机地址
user="yourusername",# 数据库用户名
passwd="yourpassword"# 数据库密码
)
然后创建数据库，创建数据库使用 "CREATE DATABASE" 语句，以下创建一个名为 runoob_db 的数据库，代码如下：
mycursor = mydb.cursor()
mycursor.execute("CREATE DATABASE runoob_db")
接着创建数据表，创建数据表使用 "CREATE TABLE" 语句，创建数据表前，需要确保数据库已存在，以下创建一个名为 sites 的数据表，代码如下：
mycursor.execute("CREATE TABLE sites (name VARCHAR(255), url VARCHAR(255))")
然后开始插入数据，我们使用的是executemany() 方法，该方法的第二个参数是一个元组列表，包含了我们要插入的数据，代码如下：
sql ="INSERT INTO sites (name, url) VALUES (%s, %s)"
val = [ ('Google','https://www.google.com'),
('Github','https://www.github.com'),
('Taobao','https://www.taobao.com'),
('stackoverflow','https://www.stackoverflow.com/')] mycursor.executemany(sql, val)
mydb.commit()# 数据表内容有更新，必须使用到该语句
执行以上代码后，我们来看看表中数据:
看来记录成功的插入了！
由于篇幅原因，关于其他的命令只做代码的简单介绍:
#删除
deletefrom表名 [where 条件];
#更新
updata table_name set field1 = new-value1,field2 = new-balue2 [where 条件];
#查询
select field1,field2fromtable_name [where 条件];
三、非关系型数据库
上面我们已经了解了一个关系型数据库MySQL，下面我们来介绍一下菲关系型数据库的使用。
关系型数据库的产品种类有很多，我们主要介绍MongoDB数据库
Python 要连接 MongoDB 需要 MongoDB 驱动，这里我们使用 PyMongo 驱动来连接。如果你没有安装的话，可以采取以下方式进行安装:
pip install pymongo
首先，我们需要创建一个数据库，创建数据库需要使用 MongoClient 对象，并且指定连接的 URL 地址和要创建的数据库名。代码如下:
importpymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["runoobdb"]
接着创建集合,MongoDB 中的集合类似 SQL 的表。代码如下:
mycol = mydb["sites"]
然后就是插入数据，集合中插入多个文档使用 insert_many() 方法，该方法的第一参数是字典列表，代码如下:
mylist = [ {"name":"Taobao","alexa":"100","url":"https://www.taobao.com"},
{"name":"QQ","alexa":"101","url":"https://www.qq.com"},
{"name":"Facebook","alexa":"10","url":"https://www.facebook.com"},
{"name":"知乎","alexa":"103","url":"https://www.zhihu.com"},
{"name":"Github","alexa":"109","url":"https://www.github.com"}]
x = mycol.insert_many(mylist)
总结
以上就是关于数据存储的几种方法，大家可以根据实际需求来进行选择。光说不练假把式，大家最好可以复现一下，这样才能更好的掌握这些知识。