Python 中的 CSV 文件 I/O
读取 CSV 文件
读取提供的CSV文件,可以使用Python中的csv模块。下面是一个示例:
import csv with open('sample.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f, delimiter=',', quotechar='"') data_read = [row for row in reader]
此代码逐行读取 CSV 文件,将每一行转换为字符串列表,并将结果列表存储在 data_read 中。
写入CSV 文件
要将数据写入 CSV 文件,您可以再次使用 csv 模块。下面是一个示例:
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 ...
此代码使用指定的分隔符和引号字符创建一个新的 CSV 文件并向其中写入行。
Python 2 到 Python 3 注意
请注意,不再支持上述代码的 Python 2 版本。提供的代码与 Python 3 及更高版本兼容。
CSV 的替代品
CSV 是数据交换的常见文件格式,但还有其他替代方案可供考虑:
- JSON:另一种流行的格式,通常用于以人类可读的方式存储数据
- YAML:一种配置语言,常用于编写 Python 配置文件。
- Pickle:一种 Python 特定的序列化格式,常用于存储 Python 对象。
- MessagePack:一种紧凑且高效的二进制序列化格式。
- HDF5:一种分层数据格式,通常用于存储大型数据数据集。
选择使用哪种格式将取决于应用程序的具体要求,例如可读性、性能或与其他系统的兼容性。
以上是如何用Python读写CSV文件?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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