这里的读写文件，与导入导出数据不同，导入数据是直接连接csv或xlsx文件，将数据导入进来或导出保存出去。

这里读文件，是可迭代的，文件使用完毕后还需要关闭。

1. 读取操作

open()
可以读取csv、txt、html文件

open(file,encoding,errors)file：文件或文件路径
encoding：文件编码解码方式，常见有utf-8,gbk
errors：如果读取文件前两个参数都确认没问题，还是读取失败，可使用errors='ignore'

例子：

open('data.txt').read()  #相对路径

read()
每次读取整个文件，通常用于将文件内容放到一个字符串变量中，若文件较大，可调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容
readlines()
也是读取整个文件，但会自动将文件内容分析成一个行的列表
readline()
不同与前面，是每次只读取一行，当没有内存可以一次读取整个文件时，可以用readline()

2. 写入操作

2.1 追加保存

open(file,'a+')表示如果没有这个文件，就会新建一个
如果有这个文件，就不停往里面追加（a+）

注意写入完成后需要关闭文件

f=open(file,'a+')
f.write('内容')
f.close()

2.2 txt追加写入

直接写入

txtf='data.txt'
f=open(txtf,'a+',encoding='utf-8')
content1='A'
f.write(content1)
content2='B'
f.write(content2)
f.close()

使用for循环
尤其是爬虫时，抓取到数据后，常需要循环追加写入文件

txtf='data.txt'
f=open(txtf,'a+',encoding='utf-8')
contents=['A','B']
for content in contents:f.write(content)
f.close()

2.3 csv追加写入

csv数据格式里有列名，所以写入数据时，是一行行数据写入

直接写入

import csvfile='data.csv'
csvf=open(file,'a+',encoding='gbk',newline='')        #读取文件
writer=csv.writer(csvf)     #读取操作line1=('name','gender','age')
writer.writerow(line1)       #写入列名line2=('张三','男','19')
writer.writerow(line2)      #写入内容csvf.close()                 #关闭

使用for循环

datas=[('a','b','c'),('a1','b1','c1')]csvf=open(file,'a+',encoding='gbk',newline='')
writer=csv.writer(csvf)
writer.writerow(('name','gender','age'))for data in datas:writer.writerow(data)
csvf.close()

2.2 覆盖写入

open(file,'w+')

与上面一样，只是这里的参数是w+，表示写入的形式不是追加，而是第二次写入的内容会将第一次的覆盖

比较常用的是a+，追加写入

3. 导入数据

使用pandas包中的函数

pd.read_csv()
pd.read_excel()

4. 保存数据

数据框格式的数据可直接保存

df.to_csv()
df.to_excel()

另外，os库也很有价值，导入导出文件时，查看文件路径，更改文件路径

5. os路径库

os.getcwd() 返回当前文件路径（当前脚本运行的路径）
os.listdir(path)  列出路径中的所有文件名
os.mkdir(path)  在path路径中创建一个文件夹
os.chdir(path) 更改路径

5.1. 应用-查看全部变量，并创建

是之前搞数据时有个需求，就是需要导入50张表，每个表储存为一个变量（数据框），一个个导入并命名为新变量很浪费时间，且容易出错，可以利用循环批量导入，并命名。

1 首先50张表，放在一个文件夹下

import os
os.chdir('文件夹所在路径')
file_list=os.listdir()   #展示该文件夹下的所有csv/xlsx表的表名

2 获取全部局部变量

Or_data=locals()    #全部的局部变量

通过将全部局部变量赋一个变量名，接下来在新建变量时，就可以利用这个Or_data这个变量名。
是字典格式：

可以使用**dir()**查看局部变量名

没有自己创建的变量
3 通过for循环批量导入数据
为防止混乱，依据csv/xlsx的表名命名变量

for f in file_list:data=pd.read_excel(f,header=None)  #不需要导入列名Or_data['Or_'+f[3:9]]=data

使用以上形式，在Or_data这个集合内，新建了一批变量。**‘Or_’+f[3:9]**是新建变量的名称，根据导入的文件f 的文件名创建。
4 检查环境里是否有这些新建的变量
可以直接敲其中一个变量名，打印内容。

或者根据自己设置的命名规则，查看变量里有多少名称是符合的。如上面的命名，是**‘Or_’+f[3:9]**，变量名会是：
Or_D_2008、Or_D_2009、…

可使用正则表达式查看导入的变量有多少是上面的命名形式（当然这里的正则还不是特别精确）：

import re
Vecs=[i for i in dir() if re.search('Or_[A-Z]',i)]  #查看目前导入的变量个数
len(Vecs)

输出：50

即目前在dir()里面，有50个新创建的变量

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