Wie kann ich CSV-Dateien in Python lesen und schreiben?

CSV-Datei-I/O in Python

Lesen von CSV-Dateien

Zum Lesen der bereitgestellten Informationen CSV-Datei, Sie können das CSV-Modul in Python verwenden. Hier ist ein Beispiel:

import csv

with open('sample.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=',', quotechar='"')
    data_read = [row for row in reader]

Dieser Code liest die CSV-Datei Zeile für Zeile, wandelt jede Zeile in eine Liste von Zeichenfolgen um und speichert die resultierende Liste in data_read.

Schreiben CSV-Dateien

Um Daten in eine CSV-Datei zu schreiben, können Sie wiederum das CSV-Modul verwenden. Hier ist ein Beispiel:

import csv

with open('sample.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f, delimiter=',', quotechar='"')
    writer.writerow(['1', 'A towel', '1.0'])
    writer.writerow(['42', ' it says, ', '2.0'])
    # ... continue writing data ...

Dieser Code erstellt eine neue CSV-Datei mit dem angegebenen Trennzeichen und Anführungszeichen und schreibt Zeilen hinein.

Python 2 bis Python 3 Hinweis

Bitte beachten Sie, dass die Python 2-Version des oben genannten Codes nicht mehr unterstützt wird. Der bereitgestellte Code ist mit Python 3 und höher kompatibel.

Alternativen zu CSV

CSV ist ein gängiges Dateiformat für den Datenaustausch, es gibt jedoch auch andere Alternativen, die in Betracht gezogen werden sollten:

• JSON: Ein weiteres beliebtes Format, das häufig zum Speichern von Daten in einer für Menschen lesbaren Form verwendet wird
• YAML: Eine Konfigurationssprache, die häufig zum Schreiben von Python-Konfigurationsdateien verwendet wird.
• Pickle: Ein Python-spezifisches Serialisierungsformat, das häufig zum Speichern von Python-Objekten verwendet wird.
• MessagePack: Ein binäres Serialisierungsformat, das kompakt und effizient ist.
• HDF5: Ein hierarchisches Datenformat, das häufig zum Speichern großer Datenmengen verwendet wird Datensätze.

Die Wahl des zu verwendenden Formats hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung ab, wie z. B. Lesbarkeit, Leistung oder Kompatibilität mit anderen Systemen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich CSV-Dateien in Python lesen und schreiben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!