python数据数据存储-Python存储数据的方式
在Python开发中,数据存储、读取是必不可少的环节,而且可以采用的存储方式也很多,常用的方法有json文件、csv文件、MySQL数据库、Redis数据库以及Mongdb数据库等。
1. json文件存储数据
json是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据,可以轻松解决py2和py3的编码问题,内容结构类似于python中的字典和列表,层次结构简洁而清晰,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率。
2. csv文件
Python可以将数据存储为CSV文件格式,我们可以用excel打开CSV文档,进行数据的浏览,十分方便,以下是将数据存储到test.csv文件的相关实例:
importpandas as pd
list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
name=["id’,’uid’,’time’]
test=pd.DataFrame(columns=name,date=list)
test.to_csv("E:/test.csv’)
3. MySQL数据库
MySQL数据库存储方式是使用Python数据存储最常用的存储方式,Python标准数据库接口为Python DB-API,Python DB-API为开发人员提供了数据库应用程序接口,MySQLdb 是用于Python链接Mysql数据库的接口。MySQL数据库存储过程是引入API模块、获取与数据库的连接、执行SQL语句和存储过程,最后关闭数据库连接。
4. Redis数据库
使用Python数据存储为Redis数据库,优点是方便、速度快,但是取出的数据是二进制数据,一般需要转为字符串再操作,以下是具体实例:
importredis
client= redis.Redis(host='lcoalhost', port=8080)
client.set('nums', [6,7,8,5,4])
result= client.get('name')
pipe=client.pipeline()
pipe.set('name', 'oldboy')
pipe.execute()
5. Mongdb数据库
使用Python数据存储为Mongdb数据库,优点是不在乎数据结构,需要注意的是取出来的时候需要写个脚本整理一下,以下是具体实例:
importpymongo
client= pymongo.MongoClient('localhost', 8080)
test1_db=client.test1
sheet_stu=db.stu
info= {name:'oldboy',age:30}
info_id=stu.insert_one(info).inserted_id
cur_list= [cur for cur instu.find()]
count= stu.count()
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