Python讀寫常用數(shù)據文件的示例詳解

更新時間：2025年01月26日 09:05:12 作者：請為小H留燈

Python?提供了多種強大的工具和庫,可以輕松實現(xiàn)對各種類型文件的讀寫操作,本文為大家整理了Python讀寫常用的那些數(shù)據文件的方法,希望對大家有所幫助

Python 提供了多種強大的工具和庫，可以輕松實現(xiàn)對各種類型文件的讀寫操作，滿足不同場景的數(shù)據處理需求。常見的文件類型包括文本文件（txt）、表格文件（CSV、Excel）、結構化數(shù)據文件（JSON、YAML、XML）、二進制數(shù)據文件（Parquet）、數(shù)據庫文件（SQLite），以及其他格式如日志文件（log）、壓縮文件（ZIP）和PDF文件等。通過內置的 open 函數(shù)和標準庫模塊如 csv、json、sqlite3 等，以及第三方庫如 pandas、yaml、fpdf 等，Python 能夠快速實現(xiàn)對這些文件的讀寫操作。這種靈活性和多樣性使得 Python 成為處理數(shù)據、開發(fā)應用和實現(xiàn)自動化工作的首選編程語言之一。

Python 讀寫 txt 文件

# 寫入 TXT 文件
with open('example.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
    file.write("你好，Python 文件讀寫示例！\n第二行內容。")
 
# 讀取 TXT 文件
with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    content = file.read()
    print(content)

Python 讀寫 CSV 文件

import csv
# 寫入 CSV 文件
with open('example.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["姓名", "年齡", "城市"])
    writer.writerow(["張三", 25, "北京"])
    writer.writerow(["李四", 30, "上海"])
 
# 讀取 CSV 文件
with open('example.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

Python 讀寫 Excel 文件

import pandas as pd
# 寫入 Excel 文件
data = {'姓名': ['張三', '李四'], '年齡': [25, 30], '城市': ['北京', '上海']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('example.xlsx', index=False)
 
# 讀取 Excel 文件
df_read = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df_read)

Python 讀寫 JSON 文件

import json
# 寫入 JSON 文件
data = {'name': '張三', 'age': 25, 'city': '北京'}
with open('example.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
    json.dump(data, file, ensure_ascii=False, indent=4)
 
# 讀取 JSON 文件
with open('example.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
    data_read = json.load(file)
    print(data_read)

Python 讀寫 SQLite 數(shù)據庫

import sqlite3
# 創(chuàng)建 SQLite 數(shù)據庫并寫入數(shù)據
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)")
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('張三', 25))
conn.commit()
 
# 讀取 SQLite 數(shù)據庫數(shù)據
cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
conn.close()

Python 讀寫 XML 文件

import xml.etree.ElementTree as ET
# 寫入 XML 文件
root = ET.Element("root")
user = ET.SubElement(root, "user")
ET.SubElement(user, "name").text = "張三"
ET.SubElement(user, "age").text = "25"
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write("example.xml", encoding='utf-8', xml_declaration=True)
 
# 讀取 XML 文件
tree = ET.parse('example.xml')
root = tree.getroot()
for elem in root.iter():
    print(elem.tag, elem.text)

Python 讀寫 Parquet 文件

import pandas as pd
# 寫入 Parquet 文件
data = {'姓名': ['張三', '李四'], '年齡': [25, 30], '城市': ['北京', '上海']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_parquet('example.parquet', index=False)
 
# 讀取 Parquet 文件
df_read = pd.read_parquet('example.parquet')
print(df_read)

Python 讀寫 YAML 文件

import yaml
# 寫入 YAML 文件
data = {'姓名': '張三', '年齡': 25, '城市': '北京'}
with open('example.yaml', 'w', encoding='utf-8') as file:
    yaml.dump(data, file, allow_unicode=True)
 
# 讀取 YAML 文件
with open('example.yaml', 'r', encoding='utf-8') as file:
    data_read = yaml.safe_load(file)
    print(data_read)

Python 讀寫 INI 文件

import configparser
# 寫入 INI 文件
config = configparser.ConfigParser()
config['DEFAULT'] = {'Server': 'localhost', 'Port': '8080'}
with open('example.ini', 'w', encoding='utf-8') as configfile:
    config.write(configfile)
 
# 讀取 INI 文件
config.read('example.ini', encoding='utf-8')
print(dict(config['DEFAULT']))
 Python 讀寫 PDF 文件
from fpdf import FPDF
from PyPDF2 import PdfReader
# 寫入 PDF 文件
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.set_font('Arial', size=12)
pdf.cell(200, 10, txt="Python PDF 文件", ln=True, align='C')
pdf.output("example.pdf")
 
# 讀取 PDF 文件
reader = PdfReader("example.pdf")
for page in reader.pages:
    print(page.extract_text())

Python 讀寫 ZIP 文件

import zipfile
# 寫入 ZIP 文件
with zipfile.ZipFile('example.zip', 'w') as zipf:
    zipf.write('example.txt')
 
# 解壓 ZIP 文件
with zipfile.ZipFile('example.zip', 'r') as zipf:
    zipf.extractall('output')

Python 讀寫 Log 文件

import logging
# 寫入日志
logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s')
logging.info("這是一個日志信息")
logging.warning("這是一個警告信息")
logging.error("這是一個錯誤信息")
 
# 讀取日志
with open('example.log', 'r', encoding='utf-8') as file:
    logs = file.read()
    print(logs)

到此這篇關于Python讀寫常用數(shù)據文件的示例詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python讀寫數(shù)據文件內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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