python文件读取

一、 使用内置文件读取函数

1.open(file,r(rb、w、wb))

——相关参数

File指文件名，r指读，rb指以二进制形式读取，w指写（直接覆盖原有内容），wb以二进制形式写入

2.read()

一次读取全部内容

——使用with语句：不需要显示关闭，自动调用close，一次读取整个文件，并将结果整体作为一个str返回

with open(r'ml-1m\ratings.dat') as f:     data=f.read()     print(type(data)) print(data)

 ——不使用with语句，需显示调用close关闭文件流

f=open(r'ml-1m\ratings.dat') data=f.read() print(data) f.close()

2.readline()

一次只读取一行，返回str

with open(r'ml-1m\ratings.dat') as f:     data=f.readline()     print(type(data)) print(data)

<class 'str'> 1::1193::5::978300760

3.readlines()

每次读取一行，将结果插入列表，最终返回一个列表。从下表结果可以看出：一次读取一行，每行作为一个字符串整体插入列表，故长度有1000209

user=[] with open(r'ml-1m\ratings.dat') as f:     data=f.readlines()     print(type(data),len(data)) print(type(data[0])) print(data[:5]) for line in data:     line=line.rstrip()     user.append(line.split('::')) print(user[:5]) print(type(user[0]))

<class 'list'> 1000209 <class 'str'> ['1::1193::5::978300760\n', '1::661::3::978302109\n', '1::914::3::978301968\n', '1::3408::4::978300275\n', '1::2355::5::978824291\n'] [['1', '1193', '5', '978300760'], ['1', '661', '3', '978302109'], ['1', '914', '3', '978301968'], ['1', '3408', '4', '978300275'], ['1', '2355', '5', '978824291']] <class 'list'>

4.按行读取

user=[] with open(r'ml-1m\ratings.dat') as f:     for line in f:         #去除每行最后的'\n'分割符         line=line.rstrip()         #y以'::'分割，并将每行数据插入列表user中         user.append(line.split('::')) print(user[:5]) print('长度',len(user))

 二、 使用pandas读取文件

Pandas.read_table()，从文件、URL、文件型对象中加载待分隔符的数据，默认分隔符为制表符‘\t’。返回数据类型为  DataFrame

参数sep指定分隔符形式，names可接受列表，作为DataFrame的列名

很简单直观，有木有！！！！

import pandas as pd ratings=pd.read_table(r'ml-1m\ratings.dat',sep='::',header=None,names=['userid','movieid','ratings','timestamp']) print('类型',type(ratings)) print(ratings[:5])

类型 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>    userid  movieid  ratings  timestamp 0       1     1193        5  978300760 1       1      661        3  978302109 2       1      914        3  978301968 3       1     3408        4  978300275 4       1     2355        5  978824291

除了pandas.read_table()以外，还有

pandas.read_csv()从文件、URL、文件型对象中加载待分隔符的数据，默认分隔符为逗号。

pandas.read_fwf()读取定宽列格式数据（没有分隔符）

pandas.read_clipboard()读取剪贴板数据

三、 其他

数组读写入文件、json格式、piackle等再整理~~~