Python——文件和数据格式化

一、文件

1.1使用

• 文件是存储在辅助存储器上的数据序列
• 文件是数据存储的一种形式
• 文件展现形态：文本文件和二进制文件（本质上所有文件都是二进制形式存储）

文本文件

• 由单一特定编码组成的文件
• 由于存在编码，也被看成是存储的长字符串
• 适用于：.txt文件，.py文件等

二进制文件

• 直接由比特0和1组成，没有统一字符编码
• 一般存在二进制0和1的组织结构，即文件格式
• 适用于：.png文件，.avi文件等

#文本形式打开文件
tf=open("f.txt","rt")
print(tf.readline())
tf.close()
#二进制形式打开文件
bf=open("f.txt","rb")
print(bf.readline())
bf.close()

1.2打开和关闭

文件一般存储在硬盘上，为存储状态；如果要处理一个文件，首先要使该文件变成占用状态
状态的转换通过打开和关闭进行转换

1.2.1打开

<变量名>=open(<文件名>,<打开模式>)

• 变量名->文件句柄
• 文件名->文件路径和名称（源文件同目录可省路径）
• 打开模式->文本 or 二进制（读 or 写）

打开模式：

• 'r'：只读模式，默认值，若文件不存在返回 FileNotFoundError
• 'w'：覆盖写模式，文件不存在则创建，存在则完全覆盖
• 'x'：创建写模式，文件不存在则创建，存在则返回 FileExistsError
• 'a'：追加写模式，文件不存在则创建，存在则在文件最后追加内容
• 'b'：二进制文件模式
• 't'：文本文件模式，默认值
• '+'：与 r/w/x/a一同使用，在原功能基础上增加同时读写功能

1.2.2关闭

<变量名>.close()
    变量名->文件句柄

1.3内容读取

• <f>.read(size=-1)：读取全部内容，如果给出参数，读取前 size长度
• <f>.readline(size=-1)：读入一行内容，如果给出参数，读取该行前 size长度
• <f>.readlines(hint=-1)：读入文件所有行，以每行为元素形成列表；如果给出参数，读取前 hint行

#全文本操作
 #法一：一次读入，统一处理.对大文件代价很大
fname=input("输入要打开的文件名")
fo=open(fname,"r")
txt=fo.read()
    #对全文 txt进行处理
fo.close()
 #法二：按数量读入，逐步处理
fname=input("输入要打开的文件名")
fo=open(fname,"r")
txt=fo.read(2)
while txt!="":
    #对 txt进行处理
    txt = fo.read(2)
fo.close()

#逐行操作
 #法一：一次读入，分行处理
fname=input("输入要打开的文件名")
fo=open(fname,"r")
for line in fo.readline():
    print(line)
fo.close()
 #法二：分行读入，逐行处理
fname=input("输入要打开的文件名")
fo=open(fname,"r")
for line in fo:
    print(line)
fo.close()

1.4文件写入

• <f>.write(s)：向文件写入一个字符串或字节流
• <f>.writelines(lines)：将一个元素都是字符串的列表写入文件
• <f>.seek(offset)：改变当前文件操作指针的位置，offset含义：0-文件开头，1-当前位置，2-文件结尾

fo=open("output.txt","w+")
ls=["中国","法国","美国"]
fo.writelines(ls)
fo.seek(0) #如果没有该行代码，则文件操作指针默认在最后，程序不会有任何输出
for line in fo:
    print(line)
fo.close()

二、数据的格式化好处理

2.1数据组织的维度

2.1.1一维数据

由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织
对应列表、数组和集合等概念

2.1.2二维数据

由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式
表格是典型的二维数据（表头可以算作二维数据的一部分，也可以不算）

2.1.3多维数据

由一维或二维数据在新维度上扩展形成
比如高校排名表在时间维度上扩展，不同年份排名不同

2.1.4高维数据

仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构

2.1.5数据的操作周期

存储 <-> 表示 <-> 操作
即
存储格式 <-> 数据类型 <-> 操作方式

#高维数据 举例：键值对
{
    'firstname':'Xinxin',
    'lastname':'Wang',
    'address':{
                'stressAddr':'瀍河',
                'city':'洛阳',
                'zipcode':'471000'
                },
    'professional':['Data','Analysis']
}

2.2一维数据

2.2.1表示

如果数据间有序，使用 列表 类型
如果数据间无序，使用 集合 类型
进而可以通过 for循环遍历处理数据

2.2.2 存储

采用空格，英文半角逗号，特殊字符等分隔
缺点：需要根据数据特点定义，通用性较差（如采用空格分隔时，存储内容中不能出现空格）

2.2.3 处理

存储格式与(列表或集合的)表示方式之间的转换：将存储的数据读入程序，将程序表示的数据写入文件

#一维数据的处理
 #1、从空格分隔的文件中读入数据
 #中国 美国 日本 法国
txt=open(fanme).read()
ls=txt.split()
txt.close() #ls为：['中国','美国','日本','法国']
 #2、采用特殊分隔方式将数据写入文件
ls=['中国','美国','日本']
f=open(fname,"w")
f.write('$'.join(ls))
f.close() #为：中国$美国$日本

2.3 二维数据

2.3.1 表示

使用列表类型

• 列表类型可以表达二维数据
• 使用二维列表（列表中的每一个元素也是列表，代表二维数据的一行或一列）

2.3.2 存储

CSV数据存储格式

• CSV：Comma-Separated Values #由逗号分隔的值
• 国际通用的一二维数据存储格式，一般.csv扩展名
• 每行一个一维数据，采用逗号分隔，无空行
• Excel好一般编辑软件都可以读入或另存为csv文件

注意

• 如果某个元素缺失，逗号仍要保留
• 二维数据的表头可以作为数据存储，也可以另行存储
• 一般索引习惯：ls[row][column]，先行后列

2.3.3处理

CSV格式文件

#二维数据的处理
 #1、从CSV格式的文件中读入数据
fo=open(fname)
ls=[]
for line in fo:
    line=line.replace("\n","") #把每行最后的回车替换为空字符串
    ls.append(line.split(",")) #把每行的元素用逗号分隔开形成列表
fo.close()
 #2、将数据写入CSV格式的文件
ls=[[],[],[]] #二维列表
f=open(fname,"w")
for item in ls:
    f.write(','.join(item)+"\n")
f.close()
 #数据的逐一处理
ls=[[1,2],[3,4],[5,6]]
for row in ls:
    for column in row:
        print(column)

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