【python基础教程】使用python读写各种格式的文件

引言

今天，小哥给大家提供了丰富的文件读写功能，可应用于各种文件格式。本篇博客将总结Python中读写各类文件的方法，包括文本文件、CSV文件、JSON文件、Excel文件等。无论你是初学者还是有经验的开发者，这里都将为你提供一份全面的文件操作指南。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-824336.html

1. 文本文件

读取文本文件

file_path = 'example.txt'
with open(file_path, 'r') as file:
    content = file.read()
    print(content)

逐行读取文本文件

file_path = 'example.txt'
with open(file_path, 'r') as file:
    lines = file.readlines()
    for line in lines:
        print(line.strip())

写入文本文件

file_path = 'output.txt'
with open(file_path, 'w') as file:
    file.write('Hello, Python!\n')
    file.write('This is a guide to file operations in Python.')

2. CSV文件

读取CSV文件

import csv

file_path = 'example.csv'
with open(file_path, 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

写入CSV文件

import csv

file_path = 'output.csv'
data = [['Name', 'Age'], ['Alice', 25], ['Bob', 30]]

with open(file_path, 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

写入csv带标题行

import csv

# 数据
data = [
    {'Name': '小米', 'Age': 25, 'City': '北京'},
    {'Name': '苹果', 'Age': 30, 'City': '加州'},
    {'Name': '华为', 'Age': 28, 'City': '深圳'}
]

# CSV文件路径
file_path = 'output.csv'

# 写入CSV文件
with open(file_path, 'w', newline='') as file:
    # 提取标题行
    fieldnames = data[0].keys()

    # 创建CSV写入对象
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)

    # 写入标题行
    writer.writeheader()

    # 写入数据
    writer.writerows(data)

print(f'CSV文件已成功写入：{file_path}')

3. JSON文件

读取JSON文件

import json

file_path = 'example.json'
with open(file_path, 'r') as file:
    data = json.load(file)
    print(data)

写入JSON文件

import json

file_path = 'output.json'
data = {'name': 'John', 'age': 28}

with open(file_path, 'w') as file:
    json.dump(data, file)

4. Excel文件

使用pandas库读取Excel文件

import pandas as pd

file_path = 'example.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)
print(df)

使用pandas库写入Excel文件

import pandas as pd

file_path = 'output.xlsx'
data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

df.to_excel(file_path, index=False)

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