IO（Input/Output）是指計(jì)算機(jī)與外部環(huán)境之間的數(shù)據(jù)交換。Python中的IO操作分為文件IO和網(wǎng)絡(luò)IO兩種。

文件IO：Python提供了內(nèi)置的文件對(duì)象來(lái)實(shí)現(xiàn)文件IO操作。文件對(duì)象是通過(guò)內(nèi)置的open()函數(shù)創(chuàng)建的，它可以用于讀取、寫(xiě)入、修改文件。

網(wǎng)絡(luò)IO：Python中通過(guò)socket模塊支持網(wǎng)絡(luò)IO操作。使用socket模塊，可以創(chuàng)建TCP/UDP套接字來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信。

Python中還提供了許多高級(jí)IO庫(kù)，如：io、pickle、json等，它們能夠方便地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行序列化和反序列化。

此外，Python還支持標(biāo)準(zhǔn)輸入輸出（stdin/stdout），可以與操作系統(tǒng)進(jìn)行交互，實(shí)現(xiàn)命令行輸入輸出操作。

方法一：open函數(shù)

open函數(shù)是Python內(nèi)置函數(shù)之一，用于打開(kāi)文件并返回文件對(duì)象，可以用于讀取或?qū)懭胛募?/p>

它的常用語(yǔ)法是：

open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

參數(shù)解析：

• file表示要打開(kāi)的文件名（包括路徑），
• mode表示打開(kāi)文件的模式，默認(rèn)為只讀模式（‘r’）。對(duì)于寫(xiě)入模式，可以使用’w’、‘x’、'a’等方式，分別表示覆蓋寫(xiě)入、創(chuàng)建新文件并寫(xiě)入、在文件末尾添加內(nèi)容等。
• buffering表示緩沖策略，默認(rèn)為使用系統(tǒng)默認(rèn)緩沖機(jī)制，
• encoding表示文件編碼方式，
• errors表示編碼錯(cuò)誤時(shí)的處理方式。
• newline表示換行符的轉(zhuǎn)換策略，
• closefd表示是否在文件關(guān)閉時(shí)同時(shí)關(guān)閉文件描述符，
• opener表示自定義開(kāi)啟文件的方式。

#使用with open()新建對(duì)象f
with open('file.txt','w',encoding='utf-8') as f:
    for i in comments:
        #寫(xiě)入數(shù)據(jù)，文件保存在上面指定的目錄，加\n為了換行更方便閱讀  
        f.write(i+'\n')

方法二：numpy

NumPy是Python科學(xué)計(jì)算中最重要的模塊之一。

它提供了一個(gè)非常靈活的數(shù)組對(duì)象，可以方便地處理數(shù)值數(shù)據(jù)。

NumPy還提供了高效的矩陣運(yùn)算、快速的傅里葉變換等等。

# 導(dǎo)入NumPy模塊
import numpy as np

# 創(chuàng)建NumPy數(shù)組對(duì)象并填充數(shù)據(jù)
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 調(diào)用NumPy提供的savetxt()函數(shù)將數(shù)組數(shù)據(jù)寫(xiě)入文件中
np.savetxt('output.txt', arr)
# savetxt()函數(shù)有很多可選參數(shù)來(lái)控制格式、精度等選項(xiàng)。例如，可以使用delimiter參數(shù)設(shè)置分隔符，使用fmt參數(shù)設(shè)置輸出格式
np.savetxt('output.txt', arr, delimiter=',', fmt='%d')

方法三：csv

Python的csv模塊是一個(gè)用于讀寫(xiě)CSV（Comma-Separated Values）格式文件的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)。

CSV格式常用于大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和交換，例如計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)、表格數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等等。

import csv

# 打開(kāi)文件
with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
    # 創(chuàng)建writer對(duì)象
    writer = csv.writer(file)
    
    # 寫(xiě)入一行數(shù)據(jù)
    writer.writerow(['姓名', '年齡', '性別'])
    
    # 寫(xiě)入多行數(shù)據(jù)
    rows = [
        ['張三', 20, '男'],
        ['李四', 22, '女'],
        ['王五', 18, '男'],
    ]
    writer.writerows(rows)

方法四：DataFrame

pandas是一個(gè)用于數(shù)據(jù)分析的Python庫(kù)，其中最主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是DataFrame。

DataFrame類(lèi)中提供了多個(gè)方法用于寫(xiě)入數(shù)據(jù)到文件中， to_csv()將DataFrame寫(xiě)入CSV文件、to_excel()DataFrame寫(xiě)入Excel文件、to_json()方法將DataFrame轉(zhuǎn)換為JSON格式數(shù)據(jù)，這些方法均提供多個(gè)參數(shù)可供使用，如控制輸出格式、數(shù)據(jù)類(lèi)型、缺失值處理等，詳見(jiàn)pandas官方文檔。

to_csv()方法：將DataFrame寫(xiě)入CSV文件

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)DataFrame
data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'age':[28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

# 將DataFrame寫(xiě)入CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

to_excel()方法：將DataFrame寫(xiě)入Excel文件

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)DataFrame
data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'age':[28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

# 將DataFrame寫(xiě)入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

方法五：codecs

Python中的codecs模塊提供了一些編碼和解碼功能，可以幫助我們?cè)谧x寫(xiě)文件時(shí)處理不同字符集的問(wèn)題。

codecs模塊還提供了許多其他的函數(shù)，如open()、encode()、decode()、lookup()等等，可用于處理各種常見(jiàn)的編碼方式，如UTF-8、ASCII等等。

import codecs #或者io，使用哪種包無(wú)所謂

# 代碼使用`codecs.open()`函數(shù)打開(kāi)文件，第一個(gè)參數(shù)是文件路徑，第二個(gè)參數(shù)指定文件打開(kāi)模式，`w`表示寫(xiě)入，`r`表示讀取。第三個(gè)參數(shù)是指定文件編碼，這里是UTF-8編碼。
with codecs.open('your_file.txt', 'r', 'utf-8') as f:
    f.write('This method is prior')

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

最新評(píng)論