返回目录json
打开模式 | 详细说明。 |
---|---|
r | 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。 |
rb | 以二进制只读方式打开一个文件。文件指针将会放在文件的开头。 |
r+ | 以读写方式打开一个文件。文件指针将会放在文件的开头。 |
rb+ | 以二进制读写方式打开一个文件。文件指针将会放在文件的开头。 |
w | 以写入方式打开一个文件。若是该文件已存在,则将其覆盖。若是该文件不存在,则建立新文件。 |
wb | 以二进制写入方式打开一个文件。若是该文件已存在,则将其覆盖。若是该文件不存在,则建立新文件。 |
w+ | 以读写方式打开一个文件。若是该文件已存在,则将其覆盖。若是该文件不存在,则建立新文件。 |
wb+ | 以二进制读写格式打开一个文件。若是该文件已存在,则将其覆盖。若是该文件不存在,则建立新文件。 |
a | 以追加方式打开一个文件。若是该文件已存在,文件指针将会放在文件结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容以后。若是该文件不存在,则建立新文件来写入。 |
ab | 以二进制追加方式打开一个文件。若是该文件已存在,则文件指针将会放在文件结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容以后。若是该文件不存在,则建立新文件来写入。 |
a+ | 以读写方式打开一个文件。若是该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。若是该文件不存在,则建立新文件来读写。 |
ab+ | 以二进制追加方式打开一个文件。若是该文件已存在,则文件指针将会放在文件结尾。若是该文件不存在,则建立新文件用于读写。 |
返回目录数组
JavaScript对象标记,经过对象和数组的组合来表示数据,轻量级的数据交换格式编码
对象:用花括号{}包裹起来的键值对,键是字符串,值能够是任意类型指针
数组:方括号[]包裹起来的内容,值的类型能够是任意类型code
JSON能够由以上两种形式自由组合而成,能够无限次嵌套对象
字符串必须使用双引号ip
import json strs = ''' [1, "23", { "1": "wy", "we": "wss", "3": [1, "wsd", 3] } ] ''' data = json.loads(str)
import json data = [1, '23', {'1': ('wy', 'dsv', 2), 'we': '大王', '3': [1, 'wsd', 3]}] with open('json.tex', 'w', encoding='utf-8') as file: file.write(strs =json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False))
参数indent,表明缩进字符个数,将json形式文本字符串以层次结构显示utf-8
参数ensure_ascii,默认为ascii码,为False时,并规定文件打开的编码为utf-8便可输出中文ci
CSV全称为Comma-Separated Values逗号分隔值或字符分隔值,其文件以纯文本形式存储表格数据。
import csv with open('data.csv', 'w') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile, delimiter=' ') # 初始化写入对象,参数为文件对象,delimiter为分割值,默认为逗号 writer.writerow(['10002', 'Bob', 22]) # 传入每行的数据,可迭代对象 writer.writerows([['10001', 'Mike', 20],['10003', 'Jordan', 21]]) # 传入多行
import csv with open('data.csv', 'a', encoding='utf-8') as csvfile: # 可追加,写中文的文件 fieldnames = ['id', 'name', 'age'] # 定义字段 writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) # 初始化字典写入对象,参数为文件对象,fieldnames为字段 writer.writeheader() # 先写入头信息 writer.writerow({'id': '10001', 'name': 'Mike', 'age': 20})
调用DataFrame对象的to_csv()方法来将数据写入CSV文件中
import csv with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) for row in reader: print(row)
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df)