本文简述数据文件操作（包括csv文件、json文件、excel文件、txt文本文件、mat文件、dat文件、json文件及数据库文件）

注：pandas模块含有读取各种文件的模块，包括xlxs、csv、pickle等：

一、csv文件

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。

注：一般数据处理而言，还是建议尽量减少使用csv，保障处理的效率。

1.从csv文件读取数据

（1）csv读取

基于csv库读取csv文件到list中，方法如下：

import csv
with open('test.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
     reader = csv.reader(f)
     next(reader)  #跳过标题行，从第一行开始
     for read in reader:
         data = read[0]
         print(data)

结果：通过遍历输出每行内容，即一行一行读，每一行都是一个列表形式

（2）

pandas读取

基于pandas库读取csv文件，得到的数据是DataFrame格式，方法如下：

# 用pandas库中的read_csv()读取csv数据，常用于数据分析
import pandas as pd

data = pd.read_csv('test.csv',sep='\t',header=None)
print(data)

（3）numpy读取

基于numpy库读取csv文件，得到的数据是numpy.array数组格式，方法如下：

from numpy import genfromtxt

data = genfromtxt('test.csv', delimiter=',') #csv默认分隔符是逗号，也可能是\t

2.

把数据写入csv文件

基于csv库写入数据，方法如下：

import csv
headers = ['name', 'age', 'height']
value = [
    ('张三', '13', '160'),
    ('李四', '18', '180')
]
# 使用open函数把数据写入csv文件
with open('test.txt', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)     # 初始化写入对象
    # writer = csv.writer(f, delimiter=' ')     # 可修改列之间的分隔符为空格，传入参数delimiter
    writer.writerow(headers)   # 读取一行，调用writerow()传入每行数据完成写入操作
    writer.writerows(value)    # 读取多行，多行写入，参数为二维列表
# 输出结果
name,age,height
张三,13,160
李四,18,180

注：若没有newline=’ ‘，会出现空行

# 字典写入 如爬虫数据是结构化数据，用字典表示
import csv 

with open('test.csv', 'a', encoding='utf-8') as f:
   headers = ['name', 'age', 'height']
   value1 = {'name':'张三', 'age':'13', 'height':'160'}
   value2 = {'name':'李四', 'age':'18', 'height':'180'}

   writer = csv.DictWriter(f,fieldnames=headers)   # fieldbames定义头信息，再传给DictWriter初始化字典写入对象
   writer.writeheader()       # 写入头信息
   writer.writerow(value1)    # 调用writerow()传入字典
   writer.writerow(value2)

注：csv文件格式为逗号分隔值文件格式，属于纯文本，window下默认通过excel打开；若csv文件包含中文，需要指定文件编码

二、excel文件

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

1.从excel文件读取数据

（1）xlrd读取

基于xlrd库读取数据，方法如下：

pip install xlrd #xlrd库，读取excel数据

case1:

import xlrd


book = xlrd.open_workbook('test.xls') #新建excel对象
sheet = book.sheet_by_index(0)    # 通过下标index获取sheet页数
# sheet = book.sheet_by_name()   # 通过名字获取sheet页面

row = sheet.nrows    # 获取sheet的行数
col = sheet.ncols    # 获取sheet的列数

# 获取单元格的值
cell = sheet.cell(1,1).value
cell_1 = sheet.row(2)[1].value
cell_2 = sheet.col(1)[1].value

row_vaule = sheet.row_values(0)   # 获取第0行的值
col_vaule = sheet.col_values(0)   # 获取第0列的值

# 获取行里面的值
for  i in range(row):
   print(sheet.row_values(i))

执行结果：

['九九乘法表', '', '', '', '', '', '', '', '']
['1 * 1 = 1', '', '', '', '', '', '', '', '']
['2 * 1 = 2', '2 * 2 = 4', '', '', '', '', '', '', '']
['3 * 1 = 3', '3 * 2 = 6', '3 * 3 = 9', '', '', '', '', '', '']
['4 * 1 = 4', '4 * 2 = 8', '4 * 3 = 12', '4 * 4 = 16', '', '', '', '', '']
['5 * 1 = 5', '5 * 2 = 10', '5 * 3 = 15', '5 * 4 = 20', '5 * 5 = 25', '', '', '', '']
['6 * 1 = 6', '6 * 2 = 12', '6 * 3 = 18', '6 * 4 = 24', '6 * 5 = 30', '6 * 6 = 36', '', '', '']
['7 * 1 = 7', '7 * 2 = 14', '7 * 3 = 21', '7 * 4 = 28', '7 * 5 = 35', '7 * 6 = 42', '7 * 7 = 49', '', '']
['8 * 1 = 8', '8 * 2 = 16', '8 * 3 = 24', '8 * 4 = 32', '8 * 5 = 40', '8 * 6 = 48', '8 * 7 = 56', '8 * 8 = 64', '']
['9 * 1 = 9', '9 * 2 = 18', '9 * 3 = 27', '9 * 4 = 36', '9 * 5 = 45', '9 * 6 = 54', '9 * 7 = 63', '9 * 8 = 72', '9 * 9 = 81']

Process finished with exit code 0

case2:

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

注：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

（2）转换为csv文件再读取

相比csv文件，xls文件内部存在格式信息，可把Excel文件转换为csv文件，直接更改后缀名会出错，建议另存为改格式；

（3）pandas读取

基于pandas库读取，

pandas

读取为
dataframe
格式，其中
dataframe.values
是
nparray
格式，
nparray.tolist()
是
python list
格式。方法如下：

# pandas库读取Excel
import pandas as pd

data = pd.read_excel('test.xlsx')

注：pandas和 xlrd的区别在于，pandas会把第一行和第一列作为索引的表头；xlrd则会把所有的数据都读取，没有索引表头一说。

（4）openpyxl库读取

基于openpyxl读取Excel文件，方法如下：

# openpyxl读取Excel数据
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)

2.写入数据到excel

（1）xlwt写入

基于xlwt库写入数据，方法如下：

pip install xlwt # xlwt库，excel写入数据和格式化数据

case1:

import xlwt


workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')  # 创建workbook对象
worksheet = workbook.add_sheet('sheet1')    # 添加一个sheet页面

head = ['九九乘法表']
# 写入主体
for j in range(0,1):
      worksheet.write(0,j,head[j])
for i in range(0,9):
    for j in range(0,i+1):
         worksheet.write(i+1,j,'%d * %d = %d'%(i+1, j+1, (i+1)*(j+1)))
# 保存excel数据表
workbook.save('test.xls')

case2:

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')

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

在这里插入图片描述

注：xlwt库支持的Excel版本兼容问题，只支持Excel 97-2003(.xls)，不支持Excel 2010(.xlsx)和Excel 2016(.xlsx),所以保存时后缀需为.xls

（2）pandas写入

基于pandas库写入数据，方法如下：

# pandas库写入Excel
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')

在这里插入图片描述

以pandas库的DataFrame()方法存储的数据是带有索引序号的，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

（3）openpyxl库写入

基于openpyxl写入Excel，方法如下：

# openpyxl写入Excel
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')

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

三、文本文件

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. 操作方法

# 基本写法
f = open('test.txt', 'a', encoding='utf-8')   # 参数a：以追加方式写入文本
f.write(data)
f.close()

# 简化写法 with...as
with open('test.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
     f.write(data)

2. read\readline\readlines函数

read() 函数逐个字节（或者逐个字符）读取文件中的内容；后2 个函数都以“行”作为读取单位，即每次都读取目标文件中的一行。对于读取以文本格式打开的文件，读取一行很好理解；对于读取以二进制格式打开的文件，它们会以“\n”作为读取一行的标志。

（1）read()

逐个字节或者字符读取文件中的内容，若有参数，则根据指定值读取字节或字符。

基本语法格式：file.read([size])

file 表示已打开的文件对象；size 作为一个可选参数，用于指定一次最多可读取的字符（字节）个数，如果省略，则默认一次性读取所有内容。

with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
     f.read()

调用 read() 函数逐个字节（或者逐个字符）读取文件中的内容,即如果文件是以文本模式（非二进制模式）打开的，则 read() 函数会逐个字符进行读取；反之，如果文件以二进制模式打开，则 read() 函数会逐个字节进行读取。

（2）readline()

readline() 函数用于读取文件中的一行，包含最后的换行符“\n”。

基本语法格式为：file.readline([size])

file 为打开的文件对象；size 为可选参数，用于指定读取每一行时，一次最多读取的字符（字节）数。

使用 open() 函数指定打开文件的模式必须为可读模式（包括 r、rb、r+、rb+ 4 种）。

with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: 
   print(f.readline())

注：readline() 会读取最后的换行符“\n”，再加上 print() 函数输出内容时默认会换行，所以输出结果中会看到多出了一个空行。

（3）readlines()

readlines() 函数用于读取文件中的所有行，它和调用不指定 size 参数的 read() 函数类似，只不过该函数返回是一个字符串列表，其中每个元素为文件中的一行内容。

基本语法格式：file.readlines()

file 为打开的文件对象。和 read()、readline() 函数一样，它要求打开文件的模式必须为可读模式（包括 r、rb、r+、rb+ 4 种）。

# case 1
with open('test.txt', 'rb', encoding='utf-8') as f: 
   print(f.readlines())
#输出
[b'Python\r\n', b'http://c.net/python/']

# case 2:以字典形式读取数据，名字作为键，年龄作为值
content = []
with open('members.txt', 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        line_list = line.strip('\n').split('\t')     # 去除换行符，以制表符分隔
        content.append(line_list)
    keys = content[0]
    for i in range(1, len(content)):
        content_dict = {}
        for k, v in zip(keys, content[i]):
            content_dict[k] = v
        print(content_dict)

#输出
{'Name': 'Andy', 'age': '32'}
{'Name': 'Bob', 'age': '20'}
{'Name': 'Jenny', 'age': '43'}
{'Name': 'Holly', 'age': '48'}
{'Name': 'Danie', 'age': '27'}

3. 文本打开方式

除了参数a，还存在以下方式打开文件：

r	以只读方式打开文件
rb	二进制只读方式
r+	读写方式
rb+	二进制读写方式
w	写入方式
wb	二进制写入方式
w+	读写方式
wb+	二进制读写方式
a	追加方式
ab	二进制追加方式
a+	读写方式
ab+	二进制追加方式

表中b表示二进制，+表示读写方式，r表示读，w表示写

4. numpy读取

基于numpy读取txt文件，方法如下：

import numpy

data = numpy.loadtxt('test.txt')

四、mat文件

mat数据格式是

Matlab

的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件，使用save()函数保存一个mat文件。

1.从mat文件中读取数据

（1）numpy读取

使用numpy读取，得到一个字典，顺便mat转换为array。方法如下：

# mat文件读取

from mat4py import loadmat
import numpy as np

data = np.array(loadmat('test.mat')['DE_time']).astype('float')

（2）scipy.io读取

使用scipy.io读取，得到字典格式’dict’，mat文件中的矩阵格式为numpy中的矩阵格式’numpy.ndarray’。方法如下：

# mat文件读取

import os
import scipy.io as scio

os.chdir('E:\data')

data = scio.loadmat('test.mat')
de = data['DE_time']

注：以上两种方式只是库不同，推荐（1）.

2.写入数据到mat文件

（1）scipy.io写入

import scipy.io as scio

scio.savemat('dataNew.mat', {'A':data['A']}) #将data中的矩阵A以字典形式保存

注：上面是以字典形式保存

五、dat文件

.dat文件双击是无法打开的，可认为是一种

加密

模式，方法是打开记事本,然后选择”另存为”，然后在文件名框里面输入”xxx.dat”,点确定后即可.

将dat格式的文件作为数据库保存方法：GetDataParse(Application.StartupPath + “\\DataFilePath.dat”);

注：GetDataParse是操作函数，括号内是链接逻辑，DataFilePath.dat是txt名称。

dat文件作为数据库保存的优点在于方便使用，也可以直接进去查看，缺点是数据量不能太大。

1.从dat文件中读取数据

（1）pandas读取(推荐)

基于pandas读取dat文件，得到DataFrame格式，方法如下：

#从dat文件读取数据

import pandas as pd

data = pd.read_csv('test.dat', sep='::', header=None, names=['UserID','Gender','Age'])

（2）numpy读取

import numpy as np 

data = np.fromfile('test.dat', dtype=int)

（3）dat文件转换成txt文件，再读取

需要把
.dat
格式转化成
.txt
格式，参考：

(14条消息) python文件操作3–批量修改文件后缀名_rosefunR的博客-CSDN博客_python 修改文件后缀

六、json文件

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，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.

json是一种轻量级的数据交换格式。采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。层次结构简洁而清晰，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。

最主要的是，通过json这个包可以很方便的解决无论是py2还是py3中的编码问题，json的内容结构也近似于python中的字典和列表，操作起来特别方便。

1. 从json文件读取

基于json库的dumps()方法读取json对象，方法如下：

# python提供json库实现对json文件的读写操作
import json

# 调用dumps()方法可以将json对象转换为文本字符串
with open('demo.json','w',encoding='utf-8') as f:
     f.write(json.dumps(data,indent=2,ensure_ascii=False))
# indent代表缩进字符个数，ensure_ascii=False规定文件输出的编码


# 使用dumps将列表序列化并且转换为unicode编码，储存的时候，就可以存utf-8了
lis = [{},{},{}...]
data = json.dumps(lis, ensure_ascii=False)
f.write(data.encode('utf-8'))

2.写入json文件

基于json库的loads()方法写入json对象，方法如下：

import json

# 调用json库的loads()方法可以将json文本字符串转换为json对象
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')

注：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"
     }  
 ]

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')

七、Mysql数据库文件

1. 数据库安装

https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/126879843

图形化工具：Navicat或者SQLyog

2. 导入

import pymysql  # python3.x 用于连接Mysql服务器

3. 操作方法

#在mysql的数据库中创建一个表格
@python3
import pymysql
@python2
import Mysqldb

 
# 连接database
conn = pymysql.connect(
    host=“你的数据库地址（如localhost）”,
    user=“用户名”,password=“密码”,
    database=“数据库名”,port=“端口号”
    charset=“utf8”)
 
# 得到一个可以执行SQL语句的光标对象cursor
cursor = conn.cursor()  
# 得到一个可以执行SQL语句的游标
#cursor = conn.cursor()
 
# 定义要执行的SQL语句
sql = """
CREATE TABLE `USER1` (
`id` INT auto_increment PRIMARY KEY ,
`name` CHAR(10) NOT NULL UNIQUE,
`age` TINYINT NOT NULL
)ENGINE=innodb DEFAULT CHARSET=utf8;  #注意：charset='utf8' 不能写成utf-8
"""
 
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)

#映射到数据库上
conn.commit()

# 关闭光标对象
cursor.close()
 
# 关闭数据库连接
conn.close()

4. 实战

import pymysql
import requests
from lxml import etree
from fake_useragent import UserAgent

headers = {
    "User-Agent": UserAgent().random
}

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='小编的密码（这里隐去）',
                       database='mydb', port=3306, charset='utf8')
cursor = conn.cursor()
#防止与mysql连接中断
conn.ping(reconnect=True)

#定义一个函数来获取数据并返回一个列表
def get_data(url):
    list=[]
    response = requests.get(url,headers=headers)
    response.encoding='utf-8'
    trees = etree.HTML(response.text)
    ranks = trees.xpath("//div/ul/li/@data-index")
    songnames = trees.xpath('//div/ul/li/a[@class="pc_temp_songname"]/text()')
    songtimes = trees.xpath('//div/ul/li/span/span[@class="pc_temp_time"]/text()')
    for i in zip(ranks, songnames, songtimes):
        rank, songname, songtime = i
        data = (int(rank) + 1, songname, songtime.replace("\t", "").replace("\n", ""))
        list.append(data)
    return list
    
#定义一个函数来把数据插入mysql数据库中
def insert_mysql(list):
	#sql语句，表名为song_list,各列名为rank，song，time
    sql = "insert into song_list(`rank`,`song`,`time`) values (%s,%s,%s)"
    
    #将得到的list进行遍历从下标取值，将(li[0], li[1], li[2])映射(%s,%s,%s)上
    for li in list:
        cursor.execute(sql, (li[0], li[1], li[2]))
        conn.commit()


if __name__ == '__main__':
    url = "https://www.kugzhiou.com/yy/rank/home/1-8888.html?from=rank"
    alist = get_data(url)
    insert_mysql(alist)
    cursor.close()
    conn.close()

注：除了Mysql数据库，还有Redis数据库、Mongdb数据库

五种使用python储存数据的方式_Nick_Spider的博客-CSDN博客_python存储数据的方式

一、csv文件

二、excel文件

三、文本文件

四、mat文件

五、dat文件

六、json文件

七、Mysql数据库文件

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