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Methodenbeispiel, wie Python ein Wörterbuch in eine CSV-Datei schreibt

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2020-08-24 16:49:536895Durchsuche

Methodenbeispiel, wie Python ein Wörterbuch in eine CSV-Datei schreibt

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Im eigentlichen Datenanalyseprozess analysieren und verwenden wir Python, um Daten (Massendaten) zu verarbeiten, und wir alle konvertieren diese Daten in Python-Objekte, wie zum Beispiel The most gemeinsames Wörterbuch.

Zum Beispiel gibt es jetzt Hunderttausende Daten (natürlich verwenden solche großen Daten im Allgemeinen das Konzept der Datenbank und werden nicht im CPU-Speicher ausgeführt. Es ist für uns unmöglich, Funktionen zur Berechnung einiger Werte zu verwenden.) ​in Excel, oder?
Excel eignet sich nur für die Verarbeitung relativ kleiner Datenmengen und bietet den Vorteil von Komfort und Geschwindigkeit. Nehmen wir also an, dass es so viele Daten gibt. Jetzt möchte ich die Daten analysieren, konvertieren und schließlich schreiben Die Daten werden wie folgt in eine CSV-Datei geschrieben. Die Anforderungen sind erfüllt. Schauen wir uns also an, wie das Datenwörterbuch in die CSV-Datei geschrieben wird.

Lassen Sie uns dieses Projekt mit einem zuvor geschriebenen Punkteberechnungssystem verknüpfen. Ich erinnere mich, dass wir es damals als TXT-Datei geschrieben haben, die in Form eines Wörterbuchs dargestellt wurde. Lassen Sie uns es jetzt verbessern, nur um diese Daten zu analysieren werden, ist es nun beispielsweise erforderlich, diese Daten zu archivieren und zu speichern.

Zuerst haben wir eine Funktion erstellt, eine Funktion, die speziell für CSV-Dateien geschrieben wurde

def csv_writer():

Hier nehmen wir zuerst den Schlüssel (Header) unserer Daten heraus, hier verwenden wir einen Traversal-Algorithmus, dann gibt es einige, die sich meine Freunde fragen Warum füge ich nicht manuell hinzu und schreibe einfach ein paar Zeilen, aber wenn es Dutzende von Schlüsseln gibt, scheint es für uns etwas unautomatisch zu sein, Python zu kopieren. Es kann Office-Probleme nicht lösen eine Stunde, Sie brauchen nur 1 Minute.

a=[]
  dict=student_infos[0]
  for headers in sorted(dict.keys()):#把字典的键取出来
    a.append(headers)
  header=a#把列名给提取出来,用列表形式呈现

Der Header hier ist eine Liste

Hier habe ich diese Datei geöffnet und mich darauf vorbereitet, die darin enthaltenen Parameter einzeln zu erklären.

** a bedeutet das Schreiben in der Form „anhängen“. Wenn es „w“ ist, bedeutet dies, dass die Daten in der Originaldatei vor dem Schreiben gelöscht werden.

newline bedeutet, dass zwischen den Daten keine Leerzeilen eingefügt werden Encoding='utf-8' bedeutet, dass das Codierungsformat utf-8 ist. Wenn Sie nicht möchten, dass beim Öffnen der CSV-Datei in Excel verstümmelte chinesische Zeichen angezeigt werden, können Sie sie entfernen, ohne sie zu schreiben.
Um zu verhindern, dass die CSV-Datei in Pycharm verstümmelt wird, verwenden wir hier die Parameterkodierung utf-8. Das Kodierungsformat der Excel-Datei ist gbk. Es wird empfohlen, das Kodierungsformat „utf“ hinzuzufügen -8'-Parameter.
Wenn Sie nicht möchten, dass die CSV-Datei in Excel verstümmelt wird, wird empfohlen, die CSV-Datei im Editor zu öffnen und im ANSI-Format zu speichern. **

with open('成绩更新.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=header) # 提前预览列名,当下面代码写入数据时,会将其一一对应。
    writer.writeheader() # 写入列名
    writer.writerows(student_infos) # 写入数据
  print("数据已经写入成功!!!")

Die Wörterbuchdaten hier sind die Daten, die wir zuvor im Speicherbereich analysiert und verarbeitet haben. Ich schreibe die letzte Zeile hier direkt mit .writerows (Wörterbuch), schreibe sie einfach mit writeheader(). )

Tatsächlich ist Schreiben so einfach und löst alle unsere Probleme!


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