python保存数据，利用文本文件（txt）、json、csv保存数据 ...

介绍

Python提供了多种保存数据的方式，包括文本文件（txt）、JSON文件和CSV文件。这几种是最简单的保存方式，但也很实用。
Python打开文件（保存文件的条件）

python打开文件有几种方式：

• 内置的open函数
  
• os模块的os.open函数
  
• io模块的io.open函数
  
• pathlib模块的Path类的open
  

……另有一些第三方库，这里是面向初学者的教程，不做介绍
一样平常利用内置的open函数就足够了
内置open（）函数用法

open函数是Python的内置函数，用于打开一个文件，并返回一个文件对象。当你利用open打开文件后，你需要在完成操纵后，利用file.close()方法手动关闭文件。它的根本语法如下：

1. open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

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参数说明：

• file：必须，文件路径（字符串）大概是一个包含文件名和路径的pathlib.Path对象。
  
• mode：可选，文件打开模式，默以为'r'。常见的模式有：
  
  
  
  • 'r'：只读模式（默认）。
    
  • 'w'：写入模式，假如文件存在则清空，不存在则创建。
    
  • 'a'：追加模式，假如文件存在，新的内容将被写入到已有内容之后，假如文件不存在，创建新文件进行写入。
    
  • 'b'：二进制模式。
    
  • '+'：读写模式（可添加到其他模式中利用）。
    
  
  
• buffering：设置缓冲策略。
  
• encoding：文件的编码格式。
  
• errors：报错级别。
  
• newline：区分换行符。
  

一个简单的例子

1. # 打开file.txt文件，如果文件不存在则创建文件，如果文件存在则清空文件内容
2. # 以utf-8编码格式写入文件
3. file = open("file.txt", "w", encoding="utf-8")
4. # 写入内容：Hello World
5. file.write("Hello World")
6. # 关闭文件
7. file.close()

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利用with open（）

 with open：这是一种上下文管理协议（Context Management Protocol），它可以自动管理资源，无论在处理文件过程中是否发生异常，都能包管with语句实验完毕后已经关闭了打开的文件句柄。推荐利用！

1. with open("file.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
2.     # 读取文件内容
3.     content = file.read()
4.     # 打印文件内容
5.     print(content)

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利用文本文件（txt）保存数据

文本文件（txt）：这是最简单的数据保存方式，可以保存任何字符串数据。但是，文本文件不具有布局，不适合保存复杂的数据布局，如列表或字典。

1. with open('file.txt', 'w') as f:
2.     f.write('Hello, World!')

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读取数据也很简单：

1. # 读取数据
2. text = ""  # 用于存储文件中的内容
3. with open("file.txt", "r") as f:
4.     text = f.read()  # 读取文件中的所有内容
5. print(text)  # Hello, World!

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利用JSON保存数据

JSON文件：JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易地读写数据。JSON对于保存复杂的数据布局，如列表或字典，非常有效。

1. import json  # 导入json模块，内置模块，无需安装
3. # 需要保存的数据
4. dict = {
5.     "name": "张三",
6.     "age": 18,
7. }
8. list = [1, 2, 3, 4, 5]
9. with open("dict.json", "w") as f:
10.     # dict: 需要写入的数据
11.     # f: 文件对象
12.     # ensure_ascii=False: 不使用ASCII编码，即支持中文
13.     # indent=4: 缩进4个空格，美化输出
14.     json.dump(dict, f, ensure_ascii=False, indent=4)  # 将dict写入文
16. with open("list.json", "w") as f:
17.     json.dump(list, f)  # 将list写入文件

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json.dump是Python的json模块中的一个函数，它用于将Python对象编码成JSON格式并写入到文件中。

1. json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

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 它的根本语法如下（具体访问json --- JSON 编码和解码器 — Python 3.12.3 文档）：

• obj：要编码为JSON的Python对象。
  
• fp：一个.write()-supporting file-like object（支持.write()方法的类文件对象）。
  
• skipkeys：默认值是False，假如dict的keys内的数据不是根本范例(str, unicode, int, long, float, bool, None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。假如设置为True，这类key-value pair会被忽略。
  
• ensure_ascii：默认值是True，假如obj中含有non-ASCII的字符，那么这些字符会被如何处理。假如ensure_ascii为True，这些字符会被转义为\uXXXX的序列；假如ensure_ascii为False，这些字符会被输出。
  
• check_circular：默认值是True，假如检测到循环引用（circular reference），即在待序列化的dict和list中存在相互引用的环境，那么会抛出OverflowError的错误。假如check_circular为False，如许的错误就会被忽略。
  
• allow_nan：默认值是True，假如dict内含有NaN、Infinity和-Infinity，假如设置为True，它们会被序列化成相应的值；假如设置为False，会抛出ValueError的错误。
  
• indent：应该是一个非负的整数大概字符串，假如是非负整数，那么JSON array元素和object成员会被美化输出，前面会增长indent个空格；假如是字符串（好比'\t'），那么元素和成员会被这个字符串缩进。
  
• separators：用来指定分隔符，实际上是一个元组，第一个元素用来分隔dict中的items，第二个元素用来分隔array中的items。默认是(', ', ': ')，假如想输出最紧凑的JSON字符串，可以指定为(',', ':')。
  
• default：一个函数，它应该返回一个可序列化的版本的其被传入的参数，否则将抛出TypeError。
  
• sort_keys：假如指定为True，那么输出的JSON字符串的key将会按照字母次序排序后输出。
  

读取数据：

1. # 读取数据
2. with open("dict.json", "r") as f:
3.     dict = json.load(f)  # 读取文件中的数据
4.     print(dict)
6. with open("list.json", "r") as f:
7.     list = json.load(f)  # 读取文件中的数据
8.     print(list)

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利用CSV储存数据

CSV文件：CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的数据存储格式，它将每行数据分割成多个字段，通过逗号分隔。CSV文件可以被大多数的电子表格软件，如Microsoft Excel和Google Sheets，直接打开。

1. import csv  # 导入csv模块，内置模块，无需安装
3. title = ["Name", "Age"]  # 表头
4. data = [["John", "30"], ["Jane", "25"], ["Tom", "22"]]  # 数据
5. with open("data.csv", "w", newline="") as f:
6.     writer = csv.writer(f)  # 创建一个csv写入对象
7.     writer.writerow(title)  # 写入表头，witerow只能写入一行
8.     writer.writerows(data)  # 将data写入文件，writerows可以写入多行

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读取数据：

1. # 读取数据
2. with open("data.csv", "r", encoding="utf-8") as f:
3.     reader = csv.reader(f)  # 创建一个csv读取对象
4.     for row in reader:  # 逐行读取
5.         print(row)

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利用pandas储存CSV数据

除了利用内置的csv库，还能利用第三方库：pandas

1. # 安装pandas模块
2. pip install pandas

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储存数据：

1. # 使用pandas写入和读取csv文件
2. import pandas as pd  # 导入pandas模块，需要安装
4. data = {"Name": ["John", "Jane", "Tom"], "Age": [30, 25, 22]}  # 创建一个字典数据
5. data = [
6.     {"Name": "John", "Age": 30},
7.     {"Name": "Jane", "Age": 25},
8.     {"Name": "Tom", "Age": 22},
9. ]  # 创建一个列表数据
10. # 上面两种方式都可以达到同样的效果
11. df = pd.DataFrame(data)  # 创建一个DataFrame对象，使用data数据
13. df.to_csv(
14.     "data.csv", index=False, encoding="utf-8"
15. )  # 将数据写入文件，index=False表示不写入行索引，encoding="utf-8"表示使用utf-8编码

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读取数据：

1. # 读取数据
2. df = pd.read_csv("data.csv")  # 读取文件中的数据
3. print(df)

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效果如下：

1.    Name  Age
2. 0  John   30
3. 1  Jane   25
4. 2   Tom   22

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