计算机二级考试之python知识点总结（六）

（请结合《高教版python语言程序设计冲刺试卷（含上线题库）》）

1.3.6文件和数据格式化

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考点六（1）文件的使用：文件打开、关闭和读写

文件：数据的集合和抽象，存储在辅助存储器上的一组数据序列，可以包含任何数据内容。
文件类型：文本文件（由单一特定编码的字符组成）、二进制文件（比特0和比特1组成）。

文件的打开和关闭：

使用open()函数打开文件，返回一个操作这个文件的变量，<变量名> = open(<文件路径及文件名>, <打开模式>)

使用close()方法关闭文件，释放文件的使用授权，<变量名>.close()

文件的打开模式：


考点六（2）数据组织的维度：一维数据和二维数据

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，对应于数学中的数组或集合的概念。
二维数据：（表格数据），由关联关系数据构成。采用二维表格方式组织，对应数学的矩阵。
高维数据：键值对构成的数据形式。采用对象方式组织，可以多层嵌套。

考点六（3）一维数据的处理：表示、存储和处理

-------一维数据的表示：
ls = [‘北京’, ‘上海’, ‘天津’, ‘重庆’]
print(ls)
[‘北京’, ‘上海’, ‘天津’, ‘重庆’]
-----一维数据的存储：空格分隔、逗号分隔（CSV存储格式）、换行分隔、其他特殊符号分隔（例如分号）。

-----列表对象输出为CSV格式文件：

ls = [‘北京’, ‘上海’, ‘天津’, ‘重庆’]
f = open(“city.csv”, “w”)
f.write(“,”.join(ls)+ “\n”)
f.close()
北京,上海,天津,重庆
------一维数据的处理：从CSV文件读入一维数据，将其表示为列表对象

f = open(“city.csv”, “r”)
ls = f.read().strip(‘\n’).split(“,”)
f.close()
print(ls)
[‘北京’, ‘上海’, ‘天津’, ‘重庆’]

考点六（4）二维数据的处理：表示、存储和处理

二维数据的表示：

 ls =[['指标','2014年','2015年','2016年'],
      ['居民消费价格指数','102','101.4','102'],
      ['居住','102','100.7','101.6']]

二维数据的存储：由一维数据组成，用CSV格式文件存储。每一行是一维数据，整个CSV文件是一个二维数据

/# ls代表二维列表，此处省略
f = open(“cpi.csv”, “w”)
for row in ls:
f.write(“,”.join(row)+ “\n”)
f.close()

二维数据的处理：从CSV文件读入二维数据，并将其表示为二维列表对象

f = open(“cpi.csv”, “r”)
ls = []
for line in f:
ls.append(line.strip(‘\n’).split(“,”))
f.close()
print(ls)

ls =[['指标','2014年','2015年','2016年'],  ['居民消费价格指数','102','101.4','102'], ['居住','102','100.7','101.6']]

二维列表一般需要借助循环遍历实现对每个数据的处理：

/#对二维数据进行格式化输出，打印成表格形状
for row in ls:
line = “”
for item in row:
line += “{:10}\t”.format(item)
print(line)

指标                 2014年 2015年 2016年
居民消费价格指数        102   101.4   102
居住                  102   100.7   101.6 

考点六（5）采用csv格式对一、二维数据文件的读写

逗号分隔元素的存储格式叫csv格式（逗号分隔值）

一维数据保存成csv格式后，各元素采用逗号分隔，形成一行。
二维数据由一维数据组成，csv文件的每一行都是一维数据，整个csv文件是个二维数据。

读入数据并表示为二维列表对象：

f = open("cpi.csv", "r")
ls=[]
for line in f:
    ls.append(line.strip('\n').split(","))
f.close()
print(ls)

将二维列表数据写入csv文件：

# ls代表二维列表，此处省略 
f = open("cpi.csv", "w") 
for row in ls:
           f.write(",".join(row)+ "\n")
f.close()