python保存数据到本地文件_python保存数据到本地文件的方法

python保存数据到本地文件的方法

1、保存列表为.txt文件

#1/list写入txt

ipTable = ['158.59.194.213', '18.9.14.13', '58.59.14.21']

fileObject = open('sampleList.txt', 'w')

for ip in ipTable:

fileObject.write(ip)

fileObject.write('\n')

fileObject.close()

2、字典保存

#2/dict写入json

import json

dictObj = {

'andy':{

'age': 23,

'city': 'shanghai',

'skill': 'python'

'william': {

'age': 33,

'city': 'hangzhou',

'skill': 'js'

}

jsObj = json.dumps(dictObj)

fileObject = open('jsonFile.json', 'w')

fileObject.write(jsObj)

fileObject.close()

以上这篇python保存数据到本地文件的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2018-06-22

写入txt文件 def text_save(filename, data):#filename为写入CSV文件的路径,data为要写入数据列表. file = open(filename,'a') for i in range(len(data)): s = str(data[i]).replace('[','').replace(']','')#去除[],这两行按数据不同,可以选择 s = s.replace("'",'').replace(',','') +'\n' #去除单引号,

在HeadFirstPython网站中下载所有文件,解压后以chapter 3中的"sketch.txt"为例: 新建IDLE会话,首先导入os模块,并将工作目录却换到包含文件"sketch.txt"的文件夹,如C:\\Python33\\HeadFirstPython\\chapter3 复制代码代码如下: >>> import os>>> os.getcwd() #查看当前工作目录'C:\\Python33'>&

的天气数据可以在ftp://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa下载,在网上看到这个数据好开心,打开ftp发现个问题,呀呀,这么多文件啊,我一个个去点另存为,得点到啥时候啊,迅雷应该有批量下载,只是我没找到,估计是我浏览器把迅雷禁掉了,干脆自己用python写一个实现下载好了,网上早了一下,发现很简单啊复制代码代码如下: #!/usr/bin/python#-*- coding: utf-8 -*- from ftplib import

使用Python 分析Nginx access 日志,根据Nginx日志格式进行分割并存入MySQL数据库.一.Nginx access日志格式如下: 复制代码代码如下: $remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $status $body_bytes_sent "$http_referer" "$http_user_agent" "$http_x_forwarded_f

python提供一个库 xlwt ,可以将一些数据写入excel表格中,十分的方便.贴使用事例如下. #引入xlwt模块(提前pip下载好) import xlwt #使用workbook方法,创建一个新的工作簿 book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8',style_compression=0) #添加一个sheet,名字为mysheet,参数overwrite就是说可不可以重复写入值,就是当单元格已经非空,你还要写入 sheet = book.add_she

编码问题因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了.问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢?Unicode是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到计算机上,并不用这种编码,可以说它起着一个中间人的作用.你可以再把Unicode编码(encode)为UTF-8,或者GB,再存储到计算机

菜鸟笔记首先读取的txt文件如下: AAAAF110 0003E818 0003E1FC 0003E770 0003FFFC 90 AAAAF110 0003E824 0003E208 0003E76C 0003FFFC A5 AAAAF110 0003E814 0003E204 0003E760 0003FFFC 85 AAAAF110 0003E7F0 0003E208 0003E764 0003FFFC 68 AAAAF110 0003E7CC 0003E1FC 0003E758 000

Python3将数据保存为txt文件的方法,具体内容如下所示: f = open("data/model_Weight.txt",'a') #若文件不存在,系统自动创建.'a'表示可连续写入到文件,保留原内容,在原 #内容之后写入.可修改该模式('w+','w','wb'等) f.write("hello,sha") #将字符串写入文件中 f.write("\n") #换行 if __name__=='__main__': fw = open(&

接触pytorch一天,发现pytorch上手的确比TensorFlow更快.可以更方便地实现用预训练的网络提特征. 以下是提取一张jpg图像的特征的程序: # -*- coding: utf-8 -*- import os.path import torch import torch.nn as nn from torchvision import models, transforms from torch.autograd import Variable import numpy as np

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CSV means Comma Separated Values. It is plain text (ansi). The CSV ("Comma Separated Value") file format is often used to exchange data between disparate applications. The file format, as it is used in Microsoft Excel, has become a pseudo standa

如下所示: public static void stringTxt(String str){ try { FileWriter fw = new FileWriter("/sdcard/aaa" + "/cmd.txt");//SD卡中的路径 fw.flush(); fw.write(str); fw.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 以上这篇Android将String保存为SD卡

本文实例讲述了C#简单读写txt文件的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: //write txt StringBuilder builder = new StringBuilder(); FileStream fs = new FileStream(saveFileName, FileMode.Create); StreamWriter sw = new StreamWriter(fs, Encoding.Default); for (int i = 0; i < ds.Tables[0].

方法一: #read txt method one f = open("./image/abc.txt") line = f.readline() while line: print line line = f.readline() f.close() 方法二: #read txt method two f = open("./image/abc.txt&q

python将数据换为txt的方法有很多,可以用xlrd库实现.本人比较懒,不想按太多用的少的插件,利用已有库pandas将excel文件转换为txt文件. 直接上代码: ''' function:将excel文件转换为text author:Nstock date:2018/3/1 ''' import pandas as pd import re import codecs #将excel转化为txt文件 def exceltotxt(excel_dir, txt_dir): with co

接触pandas之后感觉它的很多功能似乎跟numpy有一定的重复,尤其是各种运算.不过,简单的了解之后发现在数据管理上pandas有着更为丰富的管理方式,其中一个很大的优点就是多出了对数据文件的管理. 如果想保存numpy中的数组元素到一个文件中,通过纯Python的文件写入当然是可以实现的,但是总觉得是少了一点便捷性.在这方面,pandas工具的使用就会让工作方便很多.下面通过一个简单的小例子来演示一下. 首先,创建numpy中的数组. In [18]: arr1 = np.arange(10

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