Python 서버 프로그래밍: 데이터 저장 및 처리에 CSV 사용

인터넷 시대가 도래하면서 데이터의 저장과 처리가 매우 중요해졌습니다. 현대 컴퓨터 과학에서는 많은 응용 프로그램에서 데이터 처리 및 저장이 필요합니다. 따라서 서버 프로그래밍은 매우 중요한 분야가 되었습니다. Python 언어는 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용되었습니다. 그 중 간단하고 일반적으로 사용되는 파일 형식인 CSV(Comma Separated Values)도 서버 측 프로그래밍에서 중요한 역할을 합니다. 이 기사에서는 Python 서버 프로그래밍에서 데이터 저장 및 처리에 CSV를 사용하는 방법을 소개합니다.

CSV란 무엇인가요?

CSV는 간단하고 일반적인 파일 형식입니다. 영어 이름은 Comma Separated Values이며 중국어로 쉼표 구분 값으로 번역됩니다. CSV 파일은 Microsoft Excel, Google Sheets, WPS 및 기타 소프트웨어를 사용하여 열고 편집하고 생성할 수 있으며 일반적으로 표 형식 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. CSV 파일은 일반 텍스트 형식을 사용하며 데이터는 쉼표로 구분됩니다. 각 행은 레코드를 나타내고 각 열에는 레코드의 다양한 데이터 필드가 포함됩니다. 예를 들어, 학생 정보가 포함된 CSV 파일은 다음과 같습니다.

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

Python에서는 csv 모듈을 사용하여 CSV 파일을 조작할 수 있습니다. 이 모듈은 CSV 파일을 읽고 쓰기 위한 일련의 함수와 클래스를 제공합니다.

데이터 저장에 CSV 사용

Python 서버 프로그래밍에서는 CSV 파일을 사용하여 데이터를 저장할 수 있습니다. 예를 들어, CSV 파일을 사용하여 학생 정보 데이터를 저장할 수 있습니다. 먼저 학생 정보를 저장하는 CSV 파일을 만들어야 합니다. 이는 다음 코드를 사용하여 달성할 수 있습니다:

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)

먼저 csv 모듈을 가져옵니다. 그런 다음 테이블 헤더와 테이블 내용이 정의됩니다. 마지막으로 with 문을 사용하여 파일을 열고 CSV 콘텐츠를 작성합니다. 첫 번째 매개변수는 파일 이름과 경로이고, 두 번째 매개변수는 파일이 열리는 모드입니다. 여기서 "w"는 "쓰기"를 의미하며, 이는 파일에 쓸 수 있음을 의미합니다. 이 메소드는 csv 기록기를 생성하는 데 사용되는 파일 객체를 반환합니다.

writerow()는 한 행의 데이터(예: 하나의 레코드)를 쓰는 데 사용되며 writerows()는 여러 행의 데이터(예: 여러 레코드)를 쓰는 데 사용됩니다. 위 코드에서는 먼저 테이블 헤더를 작성한 후, 학생 정보의 내용을 작성하고, 전체 테이블을 CSV 파일에 작성합니다.

데이터 읽기에 CSV 사용

Python 서버 프로그래밍에서는 데이터 읽기에 CSV 파일을 사용하는 것도 매우 일반적입니다. 다음 코드는 Python에서 csv 모듈을 사용하여 CSV 파일을 읽는 방법을 보여줍니다.

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

print(header)
print(rows)

이 코드에서는 CSV 파일을 열어 데이터를 읽습니다. 먼저 csv.reader() 함수를 사용하여 CSV 리더 개체를 만듭니다. reader 개체를 사용하면 CSV 파일의 각 행을 반복하여 각 반복을 현재 행의 모든 ​​데이터가 포함된 목록으로 반환할 수 있습니다. next() 함수는 파일의 다음 줄을 읽는 데 사용됩니다. 이 예에서는 next() 함수를 사용하여 헤더인 파일의 첫 번째 줄을 읽습니다. 다음으로 list() 함수를 사용하여 모든 레코드 라인을 읽고 마지막으로 레코드 라인의 중첩된 목록을 가져옵니다.

CSV 파일 처리에 팬더 라이브러리 사용

csv 모듈을 사용하는 것 외에도 CSV 파일 처리에 팬더 라이브러리를 사용할 수도 있습니다. Pandas는 대규모 데이터 세트를 쉽게 조작할 수 있는 효율적인 데이터 처리 도구입니다. 다음은 pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일을 읽고 처리하는 예입니다.

import pandas as pd

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

이 코드에서는 pandas 라이브러리의 read_csv 함수를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 읽습니다. 반환되는 것은 테이블 형식 데이터를 나타내는 데 사용되는 데이터 구조인 데이터 프레임입니다. head() 함수를 사용하면 데이터 프레임에 있는 데이터의 처음 몇 행을 표시할 수 있습니다.

요약

CSV를 데이터 저장 및 처리에 사용하는 것은 서버 프로그래밍에서 중요한 작업입니다. Python에서 csv 모듈과 pandas 라이브러리는 각각 CSV 파일의 데이터를 읽고, 쓰고, 분석하고 처리하는 방법과 도구를 제공합니다. 이 기사의 소개를 통해 우리는 Python을 사용하여 데이터 저장 및 처리에 CSV 파일을 사용하는 코드를 작성할 수 있어야 합니다.

위 내용은 Python 서버 프로그래밍: 데이터 저장 및 처리에 CSV 사용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!