深入學(xué)習(xí)Python文件和數(shù)據(jù)格式化的實(shí)戰(zhàn)方法

深入學(xué)習(xí)Python文件和數(shù)據(jù)格式化的實(shí)戰(zhàn)方法匯報(bào)人：XX2024-01-09目錄Python文件基本操作數(shù)據(jù)格式化基礎(chǔ)CSV文件處理實(shí)戰(zhàn)JSON文件處理實(shí)戰(zhàn)XML文件處理實(shí)戰(zhàn)Excel文件處理實(shí)戰(zhàn)Python文件基本操作01使用`open()`函數(shù)打開文件，指定文件名和打開模式。使用`close()`方法關(guān)閉文件，釋放資源。打開文件關(guān)閉文件文件打開與關(guān)閉讀取模式以只讀方式打開文件，使用`read()`方法讀取文件內(nèi)容。寫入模式以寫入方式打開文件，使用`write()`方法寫入內(nèi)容。如果文件不存在，則創(chuàng)建新文件；如果文件已存在，則覆蓋原有內(nèi)容。追加模式以追加方式打開文件，使用`write()`方法在文件末尾添加內(nèi)容。如果文件不存在，則創(chuàng)建新文件。二進(jìn)制模式以二進(jìn)制方式打開文件，用于處理圖像、音頻、視頻等二進(jìn)制數(shù)據(jù)。文件讀寫模式01獲取當(dāng)前位置使用`tell()`方法獲取文件指針當(dāng)前位置。02移動(dòng)指針使用`seek()`方法移動(dòng)文件指針到指定位置。03重置指針使用`seek(0)`方法將文件指針重置到文件開頭。文件指針操作文件不存在異常當(dāng)嘗試打開不存在的文件時(shí)，會(huì)拋出`FileNotFoundError`異常。文件讀寫異常當(dāng)在讀寫文件過程中發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)，會(huì)拋出`IOError`異常。文件關(guān)閉異常當(dāng)嘗試關(guān)閉未打開的文件或已關(guān)閉的文件時(shí)，會(huì)拋出`ValueError`異常。文件異常處理030201為了處理這些異常，可以使用try...except語(yǔ)句塊來捕獲并處理異常。例如·為了處理這些異常，可以使用`try...except`語(yǔ)句塊來捕獲并處理異常。例如文件異常處理·```python文件異常處理0102tryfile=open("example.txt","r")文件異常處理文件異常處理content=file.read()exceptFileNotFoundErrorprint(content)print("Filenotfound.")文件異常處理exceptIOErrorprint("AnI/Oerroroccurred.")文件異常處理01finally02file.close()```文件異常處理02數(shù)據(jù)格式化基礎(chǔ)02整型、浮點(diǎn)型、布爾型Python中的基本數(shù)據(jù)類型，可用于數(shù)值計(jì)算和邏輯判斷。字符串類型用于處理文本數(shù)據(jù)，支持多種字符串操作方法和格式化輸出。列表、元組、字典Python中的復(fù)合數(shù)據(jù)類型，可用于存儲(chǔ)和操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。類型轉(zhuǎn)換Python提供了多種類型轉(zhuǎn)換函數(shù)，如int()、float()、str()等，用于在不同數(shù)據(jù)類型之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)類型與轉(zhuǎn)換舊式字符串格式化01使用%操作符和格式化字符串，如"%s"、"%.2f"等。02str.format()方法使用大括號(hào){}和format()方法，支持更靈活的字符串格式化。03f-string格式化在Python3.6及以上版本中引入的一種新的字符串格式化方法，使用f前綴和{}占位符。格式化字符串方法使用open()函數(shù)打開文件，并指定打開模式（如寫入模式'w'）。打開文件寫入格式化數(shù)據(jù)關(guān)閉文件使用write()方法將格式化后的字符串寫入文件。使用close()方法關(guān)閉文件，釋放資源。030201格式化輸出到文件讀取數(shù)據(jù)使用read()或readlines()方法讀取文件內(nèi)容。關(guān)閉文件使用close()方法關(guān)閉文件，釋放資源。解析數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)的格式化方式，使用相應(yīng)的解析方法（如split()、json.loads()等）將數(shù)據(jù)解析成Python對(duì)象。打開文件使用open()函數(shù)打開文件，并指定打開模式（如讀取模式'r'）。讀取格式化數(shù)據(jù)CSV文件處理實(shí)戰(zhàn)03CSV（Comma-SeparatedValues）文件是一種常見的數(shù)據(jù)交換格式，以逗號(hào)分隔字段，每行表示一條記錄。Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的`csv`模塊提供了讀寫CSV文件的功能。CSV文件概述Python讀寫CSV文件的庫(kù)CSV文件概述及讀寫庫(kù)介紹讀取CSV文件數(shù)據(jù)通常CSV文件的第一行為標(biāo)題行，可以使用`next()`函數(shù)跳過標(biāo)題行，然后逐行處理數(shù)據(jù)行。處理標(biāo)題行和數(shù)據(jù)行通過創(chuàng)建`csv.reader`對(duì)象，可以逐行讀取CSV文件內(nèi)容，每行返回一個(gè)字段列表。使用`csv.reader`讀取CSV文件在創(chuàng)建`csv.reader`對(duì)象時(shí)，可以指定分隔符和引用符，以適應(yīng)不同格式的CSV文件。指定分隔符和引用符使用`csv.writer`寫入CSV文件通過創(chuàng)建`csv.writer`對(duì)象，可以將數(shù)據(jù)寫入CSV文件。寫入單行和多行數(shù)據(jù)可以使用`writerow()`方法寫入單行數(shù)據(jù)，使用`writerows()`方法寫入多行數(shù)據(jù)。指定分隔符和引用符在創(chuàng)建`csv.writer`對(duì)象時(shí)，可以指定分隔符和引用符，以適應(yīng)不同格式的CSV文件。寫入CSV文件數(shù)據(jù)處理特殊字符和空值對(duì)于包含特殊字符或空值的字段，可以使用引用符將其括起來，以避免解析錯(cuò)誤。讀取和寫入帶標(biāo)題的CSV文件可以使用`csv.DictReader`和`csv.DictWriter`類來處理帶標(biāo)題的CSV文件，它們將每行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字典格式，方便數(shù)據(jù)處理。使用pandas庫(kù)處理CSV文件pandas是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，提供了豐富的功能來處理CSV文件，包括讀取、寫入、篩選、排序等操作。010203CSV文件高級(jí)操作JSON文件處理實(shí)戰(zhàn)04JSON數(shù)據(jù)格式JSON（JavaScriptObjectNotation）是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式，易于閱讀和編寫。它基于JavaScript的子集，采用鍵值對(duì)的形式表示數(shù)據(jù)。Python中的JSON庫(kù)Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的`json`模塊提供了對(duì)JSON數(shù)據(jù)的支持，包括將Python對(duì)象轉(zhuǎn)換為JSON格式以及從JSON格式數(shù)據(jù)中讀取Python對(duì)象。JSON數(shù)據(jù)格式概述及庫(kù)介紹該方法可以將Python對(duì)象轉(zhuǎn)換為JSON格式的字符串。例如，`json.dumps({'name':'John','age':30})`將返回一個(gè)表示該字典的JSON字符串。使用`json.dumps()`方法通過`indent`參數(shù)可以設(shè)置輸出的JSON字符串的縮進(jìn)量，使其更易于閱讀。例如，`json.dumps({'name':'John','age':30},indent=4)`將返回一個(gè)縮進(jìn)量為4的JSON字符串。設(shè)置輸出格式將Python對(duì)象轉(zhuǎn)換為JSON格式使用`json.loads()`方法該方法可以將JSON格式的字符串轉(zhuǎn)換為Python對(duì)象。例如，`data=json.loads('{"name":"John","age":30}')`將返回一個(gè)表示該JSON數(shù)據(jù)的Python字典。處理文件輸入可以使用`json.load()`方法從文件中讀取JSON數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為Python對(duì)象。例如，`withopen('data.json','r')asf:data=json.load(f)`將從名為"data.json"的文件中讀取JSON數(shù)據(jù)并返回相應(yīng)的Python對(duì)象。從JSON格式數(shù)據(jù)中讀取Python對(duì)象010203寫入JSON文件使用`json.dump()`方法可以將Python對(duì)象寫入JSON文件。例如，`withopen('data.json','w')asf:json.dump(data,f)`將把Python對(duì)象`data`寫入名為"data.json"的文件中。讀取JSON文件使用`json.load()`方法可以從JSON文件中讀取數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為Python對(duì)象。例如，`withopen('data.json','r')asf:data=json.load(f)`將從名為"data.json"的文件中讀取JSON數(shù)據(jù)并返回相應(yīng)的Python對(duì)象。處理大型JSON文件對(duì)于大型JSON文件，可以使用流式處理（streaming）來逐行讀取和解析數(shù)據(jù)，以減少內(nèi)存占用。例如，可以使用`ijson`庫(kù)來實(shí)現(xiàn)流式處理。JSON文件高級(jí)操作XML文件處理實(shí)戰(zhàn)05XML數(shù)據(jù)格式概述及庫(kù)介紹XML數(shù)據(jù)格式XML（ExtensibleMarkupLanguage）是一種用于存儲(chǔ)和傳輸數(shù)據(jù)的標(biāo)記語(yǔ)言，具有自描述性和可擴(kuò)展性。Python庫(kù)介紹Python中處理XML文件的常用庫(kù)有`xml.etree.ElementTree`、`lxml`等，其中`lxml`庫(kù)功能更強(qiáng)大，支持XPath等高級(jí)功能。讀取XML文件使用`lxml`庫(kù)的`parse`方法讀取XML文件，返回一個(gè)`ElementTree`對(duì)象。遍歷XML樹通過`ElementTree`對(duì)象的`iter`或`findall`等方法遍歷XML樹，獲取指定元素及其屬性。提取數(shù)據(jù)通過元素的`text`屬性獲取元素文本內(nèi)容，通過元素的`attrib`屬性獲取元素屬性。解析XML文件和讀取數(shù)據(jù)123使用`lxml`庫(kù)的`Element`方法創(chuàng)建XML元素，可以設(shè)置元素名稱、屬性和文本內(nèi)容。創(chuàng)建XML元素通過嵌套創(chuàng)建元素的方式構(gòu)建XML樹，可以使用`SubElement`方法創(chuàng)建子元素。構(gòu)建XML樹使用`lxml`庫(kù)的`ElementTree`對(duì)象和`write`方法將XML樹寫入文件，可以設(shè)置輸出格式和編碼方式。寫入XML文件生成和寫入XML文件XPath查詢使用XPath語(yǔ)法在XML文件中進(jìn)行復(fù)雜查詢，可以使用`lxml`庫(kù)的`xpath`方法執(zhí)行XPath查詢。修改XML內(nèi)容通過修改元素的屬性或文本內(nèi)容來修改XML文件內(nèi)容，可以使用`set`方法設(shè)置元素屬性，使用賦值操作修改元素文本內(nèi)容。刪除XML元素使用元素的`remove`方法刪除指定元素及其子元素。轉(zhuǎn)換XML格式將XML文件轉(zhuǎn)換為其他格式（如JSON、CSV等），可以使用第三方庫(kù)（如`xmltodict`、`pandas`等）實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換。XML文件高級(jí)操作Excel文件處理實(shí)戰(zhàn)06Excel文件格式概述及庫(kù)介紹Excel文件通常采用`.xlsx`或`.xls`格式，其中`.xlsx`是較新的文件格式，支持更多的功能和更大的數(shù)據(jù)量。Excel文件格式Python有多個(gè)庫(kù)可以處理Excel文件，如`openpyxl`、`xlrd`、`xlwt`、`pandas`等。其中，`openpyxl`專門用于處理`.xlsx`格式的文件，而`xlrd`和`xlwt`則分別用于讀取和寫入`.xls`格式的文件。`pandas`庫(kù)則提供了更為強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能。Python處理Excel的庫(kù)使用`openpyxl`讀取數(shù)據(jù)通過`openpyxl.load_workbook()`函數(shù)加載Excel文件，然后使用`workbook.active`獲取當(dāng)前活動(dòng)工作表，或者使用工作表名稱選擇特定工作表。使用工作表的`cell()`方法或迭代行和列的方式來讀取單元格數(shù)據(jù)。要點(diǎn)一要點(diǎn)二使用`pandas`讀取數(shù)據(jù)使用`pandas.read_excel()`函數(shù)可以直接將Excel文件讀取為DataFrame對(duì)象，便于進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。讀取Excel表格數(shù)據(jù)使用`openpyxl`寫入數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)新的工作簿對(duì)象，添加一個(gè)工作表，然后可以使用工作表的`cell()`方法或迭代行和列的方式來寫入數(shù)據(jù)。最后，使用`workbook.save()`方法保存文件。使用`pandas`寫入數(shù)據(jù)將DataFrame對(duì)象轉(zhuǎn)換為Excel文件，可以使用`pandas.DataFrame.to_excel()`方法。該方法支持將數(shù)據(jù)寫入新的Excel文