Python 中的CSV 檔案I/O
讀取CSV 檔案
此程式碼逐行讀取 CSV 文件,將每一行轉換為字串列表,並將結果列表儲存在 data_read 中。import csv with open('sample.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f, delimiter=',', quotechar='"') data_read = [row for row in reader]寫入CSV 檔案
要將資料寫入 CSV 文件,您可以再次使用 csv 模組。以下是一個範例:
此程式碼使用指定的分隔符號和引號字元建立一個新的 CSV 檔案並向其中寫入行。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 ...Python 2 到 Python 3 注意
請注意,不再支援上述程式碼的 Python 2 版本。提供的程式碼與 Python 3 及更高版本相容。
CSV 的替代品CSV 是資料交換的常見檔案格式,但還有其他替代方案可供考慮:
JSON:另一種流行的格式,通常用於以人類可讀的方式儲存資料- YAML:一種設定語言,常用於編寫 Python 設定檔。
- Pickle:一種 Python 特定的序列化格式,常用於儲存 Python 物件。
- MessagePack:一種緊湊且高效的二進位序列化格式。
- HDF5:一種分層資料格式,通常用於儲存大型資料資料集。
- 選擇使用哪種格式將取決於應用程式的特定要求,例如可讀性、效能或與其他系統的相容性。
以上是如何用Python讀寫CSV檔?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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