常用文件读取（python）

CSV文件

CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文本文件格式，用于存储结构化的数据。CSV文件中的数据是以逗号（或其他指定的分隔符）分隔的文本行，每一行表示一条记录，每个字段表示记录中的一个属性或值。

读CSV

import csv
import codecs
file_name = ""
with open(file_name, "r", encoding="gbk") as f_r:
    for row in csv.DictReader(f_r, skipinitialspace=True):
        data = dict(row)
        print(data["key1"], data["key2"])

写CSV

with open(file_name, mode="r+", encoding="gbk") as f_w:
    titile = ["sentence", "label"]
    writer = csv.DictWriter(f_w, fieldnames=titile)
    writer.writeheader()
    for data in dataset:
        writer.writerow({"sentence":data[0], "label":data[1]})

JSON格式数据写入文件

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，用于存储和表示结构化的数据。JSON使用键值对的形式表示数据，使用"键: 值"的结构，并使用逗号分隔不同的键值对。

with open(file_name, "w", encoding="gbk") as f_w:
    for data in dataset:
        f_w.write(json.dumps(data) + "\n")   // 注意：这个\n必须带上

PKL文件

PKL文件是一种用于Python的序列化文件格式，它被称为pickle文件。pickle提供了一种在Python中将对象转换为字节流，并在需要时将其还原回对应的对象的方法。它可以用于将Python对象序列化并保存到文件中，或者从文件中读取序列化的数据并还原回对象。
PKL文件具有以下特点和用途：

1. 序列化和反序列化：通过pickle模块，可以将Python中的对象序列化为字节流，保存为PKL文件。反之，也可以从PKL文件中读取字节流，并还原为原始的Python对象。
2. 支持多种数据类型：pickle可以序列化并还原几乎任何Python对象，包括自定义类、集合（如字典、列表、元组等）、函数、模块等。
3. 对象持久化：PKL文件能够将对象持久化保存，以便以后在需要时进行访问和使用。这在缓存数据、存储模型等场景下非常有用。
4. 跨平台使用：PKL文件可以在不同的Python环境和操作系统之间进行迁移和共享。只要Python版本一致，就可以在不同的机器上读取和使用PKL文件。
5. 注意事项：需要注意的是，pickle文件是二进制文件，因此需要以二进制模式进行读取和写入，使用'rb'（读取二进制）和'wb'（写入二进制）模式。

使用pickle保存对象到PKL文件的示例：

import pickle
data = {
    'name': 'John',
    'age': 30,
    'city': 'New York'
}
with open('data.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(data, file)

从PKL文件中加载对象示例：

import pickle
with open('data.pkl', 'rb') as file:
    loaded_data = pickle.load(file)
print(loaded_data)  # 输出: {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

数据写入xlsx类型的文件

import xlsxwriter
workbook = xlsxwriter.Workbook(file_name)
worksheet = workbook.add_worksheet(sheet_name)
worksheet.write(行, 列, value)
workbook.close()