CSV全称为“Comma Separated Values”,是一种格式化的文件,由行和列组成,分隔符可以根据需要来变化。
如下面为一csv文件:
Title,Release Date,Director And Now For Something Completely Different,1971,Ian MacNaughton Monty Python And The Holy Grail,1975,Terry Gilliam and Terry Jones Monty Python's Life Of Brian,1979,Terry Jones Monty Python Live At The Hollywood Bowl,1982,Terry Hughes Monty Python's The Meaning Of Life,1983,Terry Jones
csv可以比较方便的在不同应用之间迁移数据。可以将数据批量导出为csv格式,然后倒入到其他应用程序中。很多应用中需要导出报表,也通常用csv格式导出,然后用Excel工具进行后续编辑。
打印发行日期及标题,逐行处理:
for line in open("samples/sample.csv"): title, year, director = line.split(",") print year, title
使用csv模块处理:
import csv reader = csv.reader(open("samples/sample.csv")) for title, year, director in reader: print year, title
改变分隔符
创建一csv.excel的子类,并修改分隔符为”;”
# File: csv-example-2.py import csv class SKV(csv.excel): # like excel, but uses semicolons delimiter = ";" csv.register_dialect("SKV", SKV) reader = csv.reader(open("samples/sample.skv"), "SKV") for title, year, director in reader: print year, title
如果仅仅仅是改变一两个参数,则可以直接在reader参数中设置,如下:
# File: csv-example-3.py import csv reader = csv.reader(open("samples/sample.skv"), delimiter=";") for title, year, director in reader: print year, title
将数据存为CSV格式
通过csv.writer来生成一csv文件。
# File: csv-example-4.py import csv import sys data = [ ("And Now For Something Completely Different", 1971, "Ian MacNaughton"), ("Monty Python And The Holy Grail", 1975, "Terry Gilliam, Terry Jones"), ("Monty Python's Life Of Brian", 1979, "Terry Jones"), ("Monty Python Live At The Hollywood Bowl", 1982, "Terry Hughes"), ("Monty Python's The Meaning Of Life", 1983, "Terry Jones") ] writer = csv.writer(sys.stdout) for item in data: writer.writerow(item)
实例
下面我们来看一个比较完整的例子,代码说明在注释中:
import csv # dialect是访问csv文件时需要指定的参数之一,用来确定csv文件的数据格式 # 下面这个函数列举系统支持的dialect有哪些,默认值是'excel',用户也可 # 以从Dialect派生一个类,使用该类的实例作为dialect参数。 print csv.list_dialects() def test_writer(): # csv文件必须以二进制方式open with open('eggs.csv', 'wb') as csvfile: spamwriter = csv.writer(csvfile) spamwriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans']) spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam']) def test_reader(): with open('eggs.csv', 'rb') as csvfile: spamreader = csv.reader(csvfile) for row in spamreader: print row # sniffer 用来推断csv文件的格式,不是很准确 def test_sniffer(): with open('eggs.csv', 'wb') as csvfile: spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ') spamwriter.writerow(['Spam'] * 2 + ['Baked Beans']) spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam']) # 通常你需要指定与写入者相同的文件格式才能正确的读取数据 with open('eggs.csv', 'rb') as csvfile: spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ') for row in spamreader: print ', '.join(row) # 如果不知道文件格式,sniffer就可以派上用场了 with open('eggs.csv', 'rb') as csvfile: # 用sniffer推断文件格式,从而得到dialect dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024)) print dialect.delimiter, dialect.quotechar # 文件重新移动到头部 csvfile.seek(0) # 用推断出来的dialect创建reader reader = csv.reader(csvfile, dialect) for row in reader: print ', '.join(row)

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

mPDF
mPDF は、UTF-8 でエンコードされた HTML から PDF ファイルを生成できる PHP ライブラリです。オリジナルの作者である Ian Back は、Web サイトから「オンザフライ」で PDF ファイルを出力し、さまざまな言語を処理するために mPDF を作成しました。 HTML2FPDF などのオリジナルのスクリプトよりも遅く、Unicode フォントを使用すると生成されるファイルが大きくなりますが、CSS スタイルなどをサポートし、多くの機能強化が施されています。 RTL (アラビア語とヘブライ語) や CJK (中国語、日本語、韓国語) を含むほぼすべての言語をサポートします。ネストされたブロックレベル要素 (P、DIV など) をサポートします。

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター
