


E/S de fichier CSV en Python
Lecture des fichiers CSV
Pour lire le Fichier CSV, vous pouvez utiliser le module csv en Python. Voici un exemple :
import csv with open('sample.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f, delimiter=',', quotechar='"') data_read = [row for row in reader]
Ce code lit le fichier CSV ligne par ligne, convertit chaque ligne en une liste de chaînes et stocke la liste résultante dans data_read.
Écriture Fichiers CSV
Pour écrire des données dans un fichier CSV, vous pouvez à nouveau utiliser le module csv. Voici un exemple :
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 ...
Ce code crée un nouveau fichier CSV avec le délimiteur et le guillemet spécifiés et y écrit des lignes.
Python 2 vers Python 3 Remarque
Veuillez noter que la version Python 2 du code ci-dessus n'est plus prise en charge. Le code fourni est compatible avec Python 3 et supérieur.
Alternatives au CSV
Le CSV est un format de fichier courant pour l'échange de données, mais il existe d'autres alternatives à considérer :
- JSON : un autre format populaire souvent utilisé pour stocker des données dans un format lisible par l'homme. manière.
- YAML : un langage de configuration couramment utilisé pour écrire des fichiers de configuration Python.
- Pickle : un format de sérialisation spécifique à Python qui est souvent utilisé pour stocker des objets Python.
- MessagePack : un format de sérialisation binaire compact et efficace.
- HDF5 : un format de données hiérarchique souvent utilisé pour stocker des données volumineuses ensembles de données.
Le choix du format à utiliser dépendra des exigences spécifiques de votre application, telles que la lisibilité, les performances ou la compatibilité avec d'autres systèmes.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages

ToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance

Les listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.

PythondoSoSnothaveBuilt-inArrays; utEtHeArrayModuleformMory-EfficientHomoGeneousDatastorage, tandis que lestiné pour les dataTypes.

ThemostComMonlyUsedModuleforCreatingArraysInpyThonisNumpy.1) numpyprovidesefficientToolsforArrayoperations, IdealFornumericalData.2) ArraysCanBecatedUsingNp.Array () For1dand2Dstructures.3)

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.


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