python文件读写：

读文件：

文件内容如右图：

file.read()方法返回的是整个文件的内容，type是str类型

file.readline()方法返回的是文件一行的内容(首行)，type也是str类型

file.readlines()返回的是list类型, 并且文件的每一行是list中元素，每行最后都有一个'\n'换行符。list类型可遍历(Iterator)

逐行读取 for line in file:  返回的line是字符串类型，file 来自 with open(filename ) as file 这里的file

filename = 'C:\\users\\CaptainT\\Desktop\\word.txt'
with open(filename) as ff:
    contents = ff.read()
# .rstrip() 删除字符串尾部的空白, 包括空格和换行，rstrip 是剥去，去除的意思
print(contents.rstrip())

输出如右图

注意：下面的形式与上面的写法等价。但是with open( )会在操作完成之后自动close文件，免得下面这种方式每次都是手动close。

filename = 'C:\\users\\CaptainT\\Desktop\\word.txt'
file = open(filename)
contents = file.read()
print(contents.rstrip())
file.close()

写文件：

file.write(str) 写一行。

file.writelines(list) 写多行，list中元素的需要时str，否则报错。并且每写一个元素需要换行的话，需要添加换行符。

ss = "I love python"
ask = 'And what about you?'
pardon = 'You must be also love Python.^_^'
filename = 'C:\\users\\CaptainT\\Desktop\\word.txt'
with open(filename, "w") as fo:  # 'w'覆盖写
    fo.write(ss + '\n')
with open(filename, "a") as fo:  # 'a'追加写，只能写文件
    fo.write(ask + '\n')
with open(filename, "a+") as fo:  # 'a+'追加读写的方式打开文件，即这种方式也可以读文件
    fo.write(pardon + '\n')

此时文件内容为：

 

CSV模块：

                持续更新....

 

pandas文件操作：

read_csv： 从文件，URL，文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分割符为逗号

read_table：从文件，URL，文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为制表符（"\t"）

源文件由于该文件以逗号分隔，可以使用read_csv将其读入一个DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('C:\\Users\\CaptainT\\Desktop\\ex1.csv')
df

	a	b	c	d	message
0	1	2	3	4	hello
1	5	6	7	8	world
2	9	10	11	12	foo

#也可以用read_table，但是需要制定分隔符为逗号
df2 = pd.read_table('C:\\Users\\CaptainT\\Desktop\\ex1.csv', sep=',') # 指定分隔符
df2

	a	b	c	d	message
0	1	2	3	4	hello
1	5	6	7	8	world
2	9	10	11	12	foo

若文件没有标题行（表头），读入方法有两个：1）让pandas分配默认列名，2）自己定义列名。内容如图

pd.read_csv("C:\\Users\\CaptainT\\Desktop\\en4.csv", header=None)

	0	1	2
0	1	jin	yuz
1	2	meng	wei
2	3	dong	yanl
3	4	sun	lu
4	5	deng	xingw

pd.read_csv("C:\\Users\\CaptainT\\Desktop\\en4.csv", names=['id', 'first_name', 'name'])

	id	first_name	name
0	1	jin	yuz
1	2	meng	wei
2	3	dong	yanl
3	4	sun	lu
4	5	deng	xingw

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。

我们可以使用 list() 转换来输出列表。

如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。

zip([iterable, ...]) # 一个或多个迭代器([iterable, ...]) # 一个或多个迭代器

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [4,5,6,7,8]
zipped =zip(a,b)     # 打包为元组的列表 ,zipped为可迭代的对象
print([_ for _ in zipped])  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
print(list(zip(a,b)))  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
zip(a,c)              # 元素个数与最短的列表一致
print([_ for _ in zip(a,c)])  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
print(list(zip(a,c)))  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
ss1, ss2 = zip(*zip(a,b))          # 与 zip 相反，*zipped 可理解为解压，返回二维矩阵式
print(tuple(ss1))  # (1, 2, 3)
print(list(ss2))   # [4, 5, 6]

操作json文件  -- 注意中文的编码问题

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。

JSON在python中分别由list和dict组成。

json 和 pickle -- 用于序列化的两个模块：

• json: 用于字符串和python数据类型间进行转换
• pickle： 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

json dumps把数据类型转换成字符串 dump把数据类型转换成字符串并存储在文件中  loads把字符串转换成数据类型  load把文件打开从字符串转换成数据类型

json是可以在不同语言之间交换数据的，而pickle只在python之间使用。json只能序列化最基本的数据类型，josn只能把常用的数据类型序列化（列表、字典、列表、字符串、数字、），比如日期格式、类对象！josn就不行了。而pickle可以序列化所有的数据类型，包括类，函数都可以序列化。

事例：

dumps：将python中的 字典 转换为 字符串

import json

test_dict = {'希尔排序': {'实体描述': 'null', '实体概念': [], '实体关系': []}}
print(test_dict)
print(type(test_dict))
# dumps 将数据转换成字符串
# 加上ensure_ascii=False是防止显示的不是中文，而是中文编码
json_str = json.dumps(test_dict, ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str))

返回结果如下：

{'希尔排序': {'实体描述': 'null', '实体概念': [], '实体关系': []}}
<class 'dict'>
{'希尔排序': {'实体描述': 'null', '实体概念': [], '实体关系': []}}
<class 'str'>

loads: 将 字符串 转换为 字典

new_dict = json.loads(json_str)
print(new_dict)
print(type(new_dict))
#返回结果如下: 
# {'希尔排序': {'实体描述': 'null', '实体概念': [], '实体关系': []}}
# <class 'dict'>

dump: 将 python字典（dict）类型 写入json文件中

with open('E:\\EduKG\\test.json', 'w', encoding='UTF-8') as f:
    json.dump(new_dict, f, ensure_ascii=False)  # 同理，此处是避免编码问题
    print('Writing done...')

结果如下：

load: 读取文件内容，并转换成 dict类型

with open('E:\\EduKG\\test.json', 'r', encoding='UTF-8') as f:
    load_dict = json.load(f)
    print(load_dict)
    print(type(load_dict))

xlrd模块 -- python操作Excel

excel原内容：

import xlrd
import json


def handle():
    data_dict = {}
    file = 'E:\\课程知识图谱\\知识图谱测试题.xls'
    data = xlrd.open_workbook(file)  # 打开xls文件
    table = data.sheets()[1]  # 打开第二张表
    rows = table.nrows  # 获取表的行数
    line = table.ncols  # 获取表的列数 -- column
    table_list = data.sheet_names()  # 返回所有的sheet表单的名字, list形式
    sheet2 = data.sheet_by_name('数据结构')  # 此处的sheet2和上面第7行的table是同一个表单
    sheet3 = data.sheet_by_index(1)  # sheet2 sheet3 和 table 均是同一个表单
    print(sheet2.row_values(0))  # 返回第一行的内容
    print(sheet3.col_values(0))  # 返回第一列的内容
    print(table_list)
    print(line)
    print(rows)

    for i in range(rows):
        mid = table.row_values(i)
        for j in range(len(mid)):
            mid[j] = mid[j].strip()
        if mid[0] not in data_dict.keys():
            data_dict[mid[0]] = []  # 字典的value是个list，下面往list里面添加内容用append
            data_dict[mid[0]].append(mid[1:4])
        else:
            data_dict[mid[0]].append(mid[1:4])
        # print('<br>'.join(mid[1:]))
        # print(mid[1:4])
    # for k, v in data_dict.items():
    #     print(k, v)
    # print(len(data_dict))
    with open('E:\\EduKG\\exercise.json', 'w', encoding='UTF-8') as f:  # 写成json文件
        json.dump(data_dict, f, ensure_ascii=False)
        print('Write done...')


if __name__ == '__main__':
    print('...')
    handle()

 

 

 

持续更新...