codegeex编写python代码可导出为csv、excel、json、txt等格式：一用csv模块写入二维列表；二用openpyxl写入.xlsx并支持样式；三用json模块序列化嵌套结构；四用pandas处理dataframe；五用format自定义txt格式。
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如果您使用CodeGeeX编写Python代码时需要将处理结果导出为常见数据格式（如CSV、Excel、JSON），可通过调用标准库或第三方库实现。以下是几种直接可用的数据导出方法：
一、导出为CSV文件（使用csv模块）
该方法不依赖外部包，适用于结构化列表数据，将二维数据逐行写入纯文本CSV文件，兼容性高且轻量。
1、准备一个包含字典或元组的列表，例如：data = [['姓名', '年龄'], ['张三', 25], ['李四', 30]]
2、使用open()以写入模式打开文件，传入newline=''避免空行：
3、创建csv.writer对象，并调用writerows()一次性写入全部行：
4、确保文件对象被正确关闭，建议使用with语句自动管理：
二、导出为Excel文件（使用openpyxl）
该方法支持.xlsx格式，可写入多工作表、设置单元格样式，适合需后续人工编辑或含格式要求的场景。
1、安装库：pip install openpyxl
2、导入模块并创建工作簿与活动工作表：from openpyxl import Workbook; wb = Workbook(); ws = wb.active
3、遍历数据列表，用ws.append(row)逐行写入：
4、调用wb.save("output.xlsx")保存文件：
三、导出为JSON文件（使用json模块）
该方法适用于嵌套结构、字典或列表形式的数据，保留原始Python对象语义，便于程序间交换。
1、准备待导出的Python对象，例如：result = {"users": [{"name": "张三", "score": 95}], "total": 1}
2、使用json.dump()将对象序列化并写入文件，添加indent=2提升可读性：
3、指定文件编码为utf-8，防止中文乱码：
四、导出为CSV文件（使用pandas）
该方法适合已有DataFrame对象或需批量处理数值/字符串混合列的场景，自动处理类型转换与缺失值。
1、安装库：pip install pandas
2、构造DataFrame：import pandas as pd; df = pd.DataFrame([{"姓名": "张三", "分数": 88}])
3、调用to_csv()方法，设置index=False去除行索引列：
4、可选参数encoding="utf_8_sig"确保Excel能正常识别中文标题：
五、导出为TXT纯文本（格式化写入）
该方法适用于日志记录、简单报告或需自定义分隔符与换行逻辑的输出需求，完全可控。
1、准备格式化字符串模板，例如：line_fmt = "{}\t{}\t{:.2f}\n"
2、以写入模式打开TXT文件：with open("report.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
3、循环遍历数据，对每条记录调用f.write(line_fmt.format(...))：
4、每条记录末尾已含\n，无需额外换行操作：
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