python保存list类型数据的第三方库

介绍了一个简单的Python工具savelist,用于将list类型数据保存到文本文件中,并能从文件中读取为list类型数据。该工具通过pip安装,适用于需要频繁进行list数据存储和读取的应用场景。

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自己写的一个用于保存list类型数据到文本文件中,并读取为list类型

安装:pip install savelist

使用方法:

from savelist import savelist

# list_type_data是list类型数据

# 写入list类型的数据到文件中
with open('list.txt', "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(savelist.write(list_type_data))


# 从list.txt文件读取并返回list类型数据
with open('list.txt', "r", encoding="utf-8") as f:
    list_type_data=savelist.read(f.read())

print(type(list_type_data)) # list类型

目前版本1.0.1

2019-04-03

 

### 常用 Python 第三方库列表及用途 #### 科学计算与数据分析 - **NumPy**: 这款工具包在 `numpy` 库函数的基础上增加了大量科学、数学以及工程计算中常用的库函数,极大地扩展了 Python 在数值处理方面的能力[^2]。 - **Pandas**: 提供高性能的数据结构和数据操作工具,特别适合用于表格型数据的操作分析。对于需要高效处理大规模数据集的任务来说不可或缺。 #### 开发效率提升 - **IPython**: 作为增强版的 Python 解释器环境,提供了诸如变量自动补全、自动缩进等功能特性,显著提高了开发者的编程体验和工作效率[^3]。 #### Web服务接口调用 - **API Wrappers 和 Libraries**: 存在一个专门整理好的列表——《List of Python API Wrappers and Libraries》,其中包含了多种用来访问不同第三方 API 的库,可以帮助开发者更便捷地集成外部服务功能到自己的项目当中[^1]。 #### 数据存储解决方案 - **Redisco**: 此库允许创建能够持久保存于 Redis 中的对象模型及其集合容器,适用于构建缓存机制或是轻量级 NoSQL 数据库应用场合[^4]。 #### 代码质量保障 - **Autopep8**: 自动调整源文件格式使之遵循 PEP8 编码风格指南的要求;这对于维护团队协作项目的统一性和可读性非常有帮助[^5]。 ```python import numpy as np from pandas import DataFrame from IPython.display import display import requests # 来自 List of Python API Wrappers and Libraries from redisco import models import autopep8 # NumPy 示例 array = np.array([1, 2, 3]) print(f'Numpy array: {array}') # Pandas 示例 df = DataFrame({'A': [1], 'B': ['a']}) display(df) # 使用 Requests 调用 RESTful API (假设目标 URL 已知) response = requests.get('http://example.com/api') data = response.json() print(data) # Redisco 定义并保存对象至 Redis class User(models.Model): name = fields.StringField() user = User(name='Alice').save() # Autopep8 格式化一段不符合规范的代码字符串 bad_code = "def f(x):return x*2" good_code = autopep8.fix_code(bad_code) print(good_code) ```
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