Programmation serveur Python : utilisation de CSV pour le stockage et le traitement des données

Avec l'avènement de l'ère Internet, le stockage et le traitement des données sont devenus très importants. Dans l’informatique moderne, de nombreuses applications nécessitent le traitement et le stockage de données. La programmation serveur est donc devenue un domaine très important. Le langage Python a été largement utilisé dans la programmation côté serveur, parmi lesquels CSV (Comma Separated Values), en tant que format de fichier simple et couramment utilisé, joue également un rôle important dans la programmation côté serveur. Cet article explique comment utiliser CSV pour le stockage et le traitement des données dans la programmation serveur Python.

Qu'est-ce que le CSV ?

CSV est un format de fichier simple et courant. Son nom anglais est Comma Separated Values, qui est traduit en chinois par valeurs séparées par des virgules. Les fichiers CSV peuvent être ouverts, modifiés et générés à l'aide de Microsoft Excel, Google Sheets, WPS et d'autres logiciels, et sont généralement utilisés pour stocker des données tabulaires. Le fichier CSV utilise le format texte brut et les données sont séparées par des virgules. Chaque ligne représente un enregistrement et chaque colonne contient différents champs de données de l'enregistrement. Par exemple, ce qui suit est un fichier CSV contenant des informations sur un étudiant :

Name,Age,Gender,Grade
Tom,18,Male,Sophomore
Lily,19,Female,Freshman
Jerry,20,Male,Senior

En Python, nous pouvons utiliser le module csv pour manipuler les fichiers CSV, qui fournit une série de fonctions pour lire et écrire des fichiers CSV et type .

Utiliser CSV pour le stockage de données

Dans la programmation serveur Python, nous pouvons utiliser des fichiers CSV pour stocker des données. Par exemple, nous pouvons utiliser des fichiers CSV pour stocker des données concernant les informations sur les étudiants. Tout d’abord, nous devons créer un fichier CSV qui stocke les informations sur les étudiants. Cela peut être réalisé en utilisant le code suivant :

import csv

header = ['Name', 'Age', 'Gender', 'Grade']
rows = [
        ['Tom', '18', 'Male', 'Sophomore'],
        ['Lily', '19', 'Female', 'Freshman'],
        ['Jerry', '20', 'Male', 'Senior']
]

with open('students.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(header)
    writer.writerows(rows)

Tout d'abord, nous importons le module csv. Ensuite, l'en-tête et le contenu du tableau sont définis. Enfin, utilisez l'instruction with pour ouvrir le fichier et écrire le contenu CSV. Le premier paramètre est le nom du fichier et son chemin, et le deuxième paramètre est le mode dans lequel le fichier est ouvert : « w » signifie ici « écrire », ce qui signifie que l'on peut écrire dans le fichier. Cette méthode renvoie un objet fichier, que nous utilisons pour créer un graveur CSV.

writerow() est utilisé pour écrire une ligne de données (c'est-à-dire un enregistrement), et writerows() est utilisé pour écrire plusieurs lignes de données (c'est-à-dire plusieurs enregistrements). Dans le code ci-dessus, nous écrivons d'abord l'en-tête du tableau, puis écrivons le contenu des informations sur l'étudiant et écrivons le tableau entier dans le fichier CSV.

Utiliser CSV pour la lecture des données

Dans la programmation serveur Python, il est également très courant d'utiliser des fichiers CSV pour la lecture des données. Le code suivant montre comment utiliser le module csv en Python pour lire un fichier CSV :

import csv
 
with open('students.csv') as file:
    reader = csv.reader(file)
    header = next(reader)
    rows = list(reader)

print(header)
print(rows)

Dans ce code, nous ouvrons un fichier CSV pour lire les données. Nous créons d’abord un objet lecteur CSV à l’aide de la fonction csv.reader(). L'objet lecteur peut être utilisé pour parcourir chaque ligne du fichier CSV, renvoyant à chaque itération une liste contenant toutes les données de la ligne actuelle. La fonction next() est utilisée pour lire la ligne suivante du fichier. Dans cet exemple, nous utilisons la fonction next() pour lire la première ligne du fichier, qui est l'en-tête. Ensuite, utilisez la fonction list() pour lire toutes les lignes d'enregistrement et enfin obtenir une liste imbriquée de lignes d'enregistrement.

Utilisez la bibliothèque pandas pour le traitement des fichiers CSV

En plus d'utiliser le module csv, vous pouvez également utiliser la bibliothèque pandas pour le traitement des fichiers CSV. Pandas est un outil de traitement de données efficace qui peut facilement manipuler de grands ensembles de données. Voici un exemple d'utilisation de la bibliothèque pandas pour lire et traiter des fichiers CSV :

import pandas as pd

df = pd.read_csv('students.csv')
print(df.head())

Dans ce code, nous utilisons la fonction read_csv de la bibliothèque pandas pour lire les données du fichier CSV. Ce qui est renvoyé est une trame de données, qui est une structure de données utilisée pour représenter des données tabulaires. En utilisant la fonction head(), nous pouvons afficher les premières lignes de données dans le bloc de données.

Résumé

L'utilisation de CSV pour le stockage et le traitement des données est une tâche importante dans la programmation serveur. En Python, le module csv et la bibliothèque pandas fournissent respectivement des méthodes et des outils pour lire, écrire, analyser et traiter les données dans des fichiers CSV. Grâce à l'introduction de cet article, nous devrions pouvoir utiliser Python pour écrire du code afin d'utiliser des fichiers CSV pour le stockage et le traitement des données.

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