[教程]揭秘Python文件保存全攻略：轻松掌握多种格式转换与存储技巧

引言在Python编程中，数据存储和转换是至关重要的任务。掌握如何有效地保存和转换数据格式对于数据处理、应用程序开发和数据分析等领域都至关重要。本文将详细介绍Python中常用的文件保存和格式转换技巧...

引言

在Python编程中，数据存储和转换是至关重要的任务。掌握如何有效地保存和转换数据格式对于数据处理、应用程序开发和数据分析等领域都至关重要。本文将详细介绍Python中常用的文件保存和格式转换技巧，帮助您轻松应对各种数据存储需求。

一、文本文件存储

1.1 适用方式

文本文件（如TXT）是最简单的数据存储格式，适用于存储结构化文本数据。它几乎兼容所有平台，但检索功能较弱。

1.2 基本写法

以下是一个使用open()函数将数据写入文本文件的示例：

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

1.3 打开方式

• r：以只读方式打开文件。
• w：打开一个文件只用于写入，若文件已存在，原有内容将被删除。
• a：打开一个文件用于追加，若文件不存在，则创建新文件。

1.4 简化写法

推荐使用上下文管理器with语句来简化文件操作：

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

二、JSON文件存储

2.1 适用方式

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，同时易于机器解析和生成。适用于存储复杂的数据结构。

2.2 基本写法

以下是一个使用Python内置的json模块将数据写入JSON文件的示例：

import json
data = { 'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'
}
with open('data.json', 'w') as f: json.dump(data, f)

2.3 以TXT格式存储JSON数据

您还可以将JSON数据以文本格式保存，以便于阅读和编辑：

with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(json.dumps(data, indent=4))

三、CSV文件存储

3.1 适用方式

CSV（Comma-Separated Values）是一种常用的数据存储格式，适用于存储表格数据。它使用逗号分隔每个字段，适用于数据交换和分析。

3.2 单行写入

以下是一个使用csv模块将数据写入CSV文件的示例：

import csv
data = [ ['id', 'url', 'keywords'], ['1', 'http://www.xiaoheiseo.com/', '小黑'], ['2', 'http://www.baidu.com/', '百度'], ['3', 'http://www.jd.com/', '京东']
]
with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) for row in data: writer.writerow(row)

3.3 多行写入

with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerows(data)

3.4 字典写入

with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=['id', 'url', 'keywords']) writer.writeheader() for row in data: writer.writerow(row)

3.5 读取CSV文件

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

四、Excel文件存储

4.1 xlwt数据写入

from xlwt import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.add_sheet('Sheet 1')
data = [ ['id', 'url', 'keywords'], ['1', 'http://www.xiaoheiseo.com/', '小黑'], ['2', 'http://www.baidu.com/', '百度'], ['3', 'http://www.jd.com/', '京东']
]
for rownum, rowdata in enumerate(data): for colnum, value in enumerate(rowdata): ws.write(rownum, colnum, value)
wb.save('data.xls')

4.2 xlrd数据读取

from xlrd import open_workbook
wb = open_workbook('data.xls')
sheet = wb.sheet_by_index(0)
for rownum in range(sheet.nrows): for colnum in range(sheet.ncols): print(sheet.cell(rownum, colnum).value)

4.3 pandas写入或读取Excel

import pandas as pd
data = { 'id': [1, 2, 3], 'url': ['http://www.xiaoheiseo.com/', 'http://www.baidu.com/', 'http://www.jd.com/'], 'keywords': ['小黑', '百度', '京东']
}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

4.4 openpyxl写入或读取Excel

from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
data = [ ['id', 'url', 'keywords'], ['1', 'http://www.xiaoheiseo.com/', '小黑'], ['2', 'http://www.baidu.com/', '百度'], ['3', 'http://www.jd.com/', '京东']
]
for rownum, rowdata in enumerate(data): for colnum, value in enumerate(rowdata): ws.cell(row=rownum + 1, column=colnum + 1, value=value)
wb.save('data.xlsx')

五、总结

本文介绍了Python中常用的文件保存和格式转换技巧，包括文本文件、JSON、CSV和Excel等格式。通过掌握这些技巧，您可以在Python编程中轻松处理和存储各种类型的数据。希望本文对您的Python学习之路有所帮助。