计算机二级python 知识点篇(文件和数据格式化)
计算机二级python 知识点篇(文件和数据格式化)
考纲考点
- 文件的使用: 文件打开、 关闭和读写
- 数据组织的维度: 一维数据和二维数据
- 一维数据的处理: 表示、 存储和处理
- 二维数据的处理: 表示、 存储和处理
- 采用CSV格式对一二维数据文件的读写
知识点1
文件包括两种类型: 文本文件和二进制文件。
二进制文件和文本文件最主要的区别在于是否有统一的字符编码
- 文本文件一般由单一特定编码的字符组成, 如UTF-8编码, 内容容易统一展示和阅读。
- 二进制文件直接由比特0和比特1组成, 文件内部数据的组织格式与文件用途有关。 二进制是信息按照非字符但特定格式形成的文件, 例如, png格式的图片文件、 avi格式的视频文件
f = open("a.txt","rt") #t表示文本文件方式
print(f.readline())
f.close()
>>>
全国计算机等级考试
f = open(“a.txt”,“rb”) #b表示二进制文件方式
print(f.readline())
f.close()
>>>
b'\xc8\xab\xb9\xfa\xbc\xc6\xcb\xe3\xbb\xfa\xb5\xc8\xbc\xb6
\xbf\xbc\xca\xd4'
采用文本方式读入文件, 文件经过编码形成字符串, 打印出有含义的字符;
采用二进制方式打开文件, 文件被解析为字节流
文件的打开与关闭
Python通过open()函数打开一个文件, 并返回一个操作这个文件的变量, 语法形式如下:
<变量名> = open(<文件路径及文件名>, <打开模式>)
打开模式 | 含义 |
---|---|
'r' | 只读模式, 如果文件不存在, 返回异常FileNotFoundError, 默认值 |
'w' | 覆盖写模式, 文件不存在则创建, 存在则完全覆盖源文件 |
'x' | 创建写模式, 文件不存在则创建, 存在则返回异常FileExistsError |
'a' | 追加写模式, 文件不存在则创建, 存在则在原文件最后追加内容 |
'b' | 二进制文件模式 |
't' | 文本文件模式, 默认值 |
'+' | 与r/w/x/a一同使用, 在原功能基础上增加同时读写功能 |
打开模式使用字符串方式表示, 根据字符串定义,单引号或者双引号均可。 上述打开模式中, 'r'、'w'、 'x'、 'b'可以和'b'、 't'、 '+'组合使用, 形成既表达读写又表达文件模式的方式。
例 新建一个文本文件a.txt, 其内容为“全国计算机等级考试” , 保存在目录PATH中, 假设此时路径PATH是Windows系统的D盘根目录。 打开并关闭该文件的操作过程如下。
>>>PATH = "D:\\"
>>>f = open(PATH + "a.txt", "rt")
>>>print(f.readline())
国家计算机等级考试
>>>f.close()
>>>print(f.readline())
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#81>", line 1, in <module>
print(f.readline())
ValueError: I/O operation on closed file.
文件的读写
根据打开方式不同, 文件读写也会根据文本文件或二进制打开方式有所不同。
方法 | 含义 |
---|---|
f.read(size=-1) | 从文件中读入整个文件内容。 参数可选, 如果给出, 读入前size长度的字符串或字节流 |
f.readline(size = -1) | 从文件中读入一行内容。 参数可选, 如果给出, 读入该行前size长度的字符串或字节流 |
f.readlines(hint=-1) | 从文件中读入所有行, 以每行为元素形成一个列表。 参数可选, 如果给出, 读入hint行 |
f.seek(offset) | 改变当前文件操作指针的位置, offset的值:0: 文件开头; 2: 文件结尾 |
一次性读入内存 read() & readlines()
- f.read()是最常用的一次性读入文件的函数, 其结果是一个字符串。
- f.readlines()也是一次性读入文件的函数, 其结果是一个列表, 每个元素是文件的一行。
>>>f = open("D://b.txt", "r")
>>>s = f.read()
>>>print(s)
新年都未有芳华, 二月初惊见草芽。
白雪却嫌春色晚, 故穿庭树作飞花。
>>>f.close()
>>>f = open("D://b.txt", "r")
>>>ls = f.readlines()
>>>print(ls)
['新年都未有芳华, 二月初惊见草芽。 \n', '白雪却嫌春色晚, 故穿
庭树作飞花。 \n']
>>>f.close()
文件指针
文件打开后, 对文件的读写有一个读取指针, 当从文件中读入内容后, 读取指针将向前进, 再次读取的内容将
从指针的新位置开始。
>>>f = open("D://b.txt", "r")
>>>s = f.read()
>>>print(s)
新年都未有芳华, 二月初惊见草芽。
白雪却嫌春色晚, 故穿庭树作飞花。
>>>ls = f.readlines()
>>>print(ls)
[]
>>>f.close()
结合读取指针理解, 上述代码中ls返回值为空,因为之前f.read()方法已经读取了文件全部内容,读取指针在文件末尾, 再次调用f.readlines()方法已经无法从当前读取指针读入内容, 因此返回结果为空。f.seek()
方法能够移动读取指针的位置, f.seek(0)
将读取指针移动到文件开头f.seek(2)
将读取指针移动到文件结尾。
>>>f = open("D://b.txt", "r")
>>>s = f.read()
>>>print(s)
新年都未有芳华, 二月初惊见草芽。
白雪却嫌春色晚, 故穿庭树作飞花。
>>>f.seek(0) # 将读取指针重置到文件开头
>>>ls = f.readlines()
>>>print(ls)
['新年都未有芳华, 二月初惊见草芽。 \n', '白雪却嫌春色晚, 故穿庭树作飞花。 \n']
>>>f.close()
逐行读入
文本文件可以看成是由行组成的组合类型,因此, 可以使用遍历循环逐行遍历文件, 使用方法如下:
f = open(<文件路径及名称>, "r")
for line in f:
# 处理一行数据
f.close()
f = open("D://b.txt", "r")
for line in f:
print(line)
f.close()
>>
新年都未有芳华, 二月初惊见草芽。
白雪却嫌春色晚, 故穿庭树作飞花。
写
方法 | 含义 |
---|---|
f.write(s) | 向文件写入一个字符串或字节流 |
f.writelines(lines) | 将一个元素为字符串的列表写入文件 |
- f.write(s)向文件写入字符串s, 每次写入后, 将会记录一个写入指针。 该方法可以反复调用, 将在写入指针后分批写入内容, 直至文件被关闭。
- 使用f.write(s)时, 要显式的使用'\n'对写入文本进行分行, 如果不进行分行, 每次写入的字符串会被连接起来。
>>>f = open("D://c.txt", "w")
>>>f.write('新年都未有芳华\n')
>>>f.write('二月初惊见草芽\n')
>>>f.write('白雪却嫌春色晚\n')
>>>f.write('故穿庭树作飞花\n')
>>>f.close()
新年都未有芳华
二月初惊见草芽
白雪却嫌春色晚
故穿庭树作飞花
- f.writelines(lines)直接将列表类型的各元素连接起来写入文件f
>>>ls = ['新年都未有芳华\n', '二月初惊见草芽\n','白雪却嫌春色晚\n','故穿庭树作飞花\n']
>>>f = open("D://c.txt", "w")
>>>f.writelines(ls)
>>>f.close()
数据组合的维度
- 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成, 采用线性方式组织, 对应于数学中数组的概念。
- 二维数据, 也称表格数据, 由关联关系数据构成,采用二维表格方式组织, 对应于数学中的矩阵
- 高维数据由键值对类型的数据构成, 采用对象方式组织, 可以多层嵌套
一维数据的处理
- 一维数据是最简单的数据组织类型, 由于是线性结构, 在Python语言中主要采用列表形式表示
- 逗号分割的存储格式叫做CSV格式(Comma-SeparatedValues, 即逗号分隔值)
- 一维数据保存成CSV格式后, 各元素采用逗号分隔, 形成一行。 从Python表示到数据存储, 需要将列表对象输出为CSV格式以及将CSV格式读入成列表对象
- 列表对象输出为CSV格式文件方法如下, 采用字符串的join()方法最为方便
ls = ['北京', '上海', '天津', '重庆']
f = open("city.csv", "w")
f.write(",".join(ls)+ "\n")
f.close()
北京,上海,天津,重庆
- 对一维数据进行处理首先需要从CSV格式文件读入一维数据, 并将其表示为列表对象
f = open("city.csv", "r")
ls = f.read().strip('\n').split(",")
f.close()
print(ls)
>>>
['北京', '上海', '天津', '重庆']
二维数据的处理
- 维数据由多条一维数据构成, 可以看成是一维数据的组合形式。 因此, 二维数据可以采用二维列表来表示, 即列表的每个元素对应二维数据的一行, 这个元素本身也是列表类型, 其内部各元素对应这行中的各列值
ls = [
['指标', '2014年', '2015年', '2016年'],
['居民消费价格指数', '102', '101.4', '102'],
['食品', '103.1', '102.3', '104.6'],
['烟酒及用品', '994', '102.1', '101.5'],
['衣着', '102.4', '102.7', '101.4'],
['家庭设备用品', '101.2', '101', '100.5'],
['医疗保健和个人用品', '101.3', '102', '101.1'],
['交通和通信', '99.9', '98.3', '98.7'],
['娱乐教育文化', '101.9', '101.4', '101.6'],
['居住', '102', '100.7', '101.6'],
]
- 二维列表对象输出为CSV格式文件方法如下, 采用遍历循环和字符串的join()方法相结合
# ls代表二维列表, 此处省略
f = open("cpi.csv", "w")
for row in ls:
f.write(",".join(row)+ "\n")
f.close()
- 对二维数据进行处理首先需要从CSV格式文件读入二维数据, 并将其表示为二维列表对象。 借鉴一维数据读取方法, 从CSV文件读入数据的方法如下。
f = open("cpi.csv", "r")
ls = []
for line in f:
ls.append(line.strip('\n').split(","))
f.close()
print(ls)
>>>
[['指标', '2014年', '2015年', '2016年'], ['居民消费价格指数', '102', '101.4', '102'], ['食品', '103.1', '102.3','104.6'], ['烟酒及用品', '994', '102.1', '101.5'], ['衣着', '102.4', '102.7', '101.4'], ['家庭设备用品', '101.2','101', '100.5'], ['医疗保健和个人用品', '101.3', '102','101.1'], ['交通和通信', '99.9', '98.3', '98.7'], ['娱乐教育文化', '101.9', '101.4', '101.6'], ['居住', '102','100.7', '101.6']]
- 二维数据的处理
二维列表一般需要借助循环遍历实现对每个数据的处理, 基本代码格式如下:
for row in ls:
for item in row:
<对第row行第item列元素进行处理>
# 此处略去从CSV获取数据到二维列表ls
for row in ls:
line = ""
for item in row:
line += "{:10}\t".format(item)
print(line)
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