python读取文件内容-Python读取文件内容与存储
Python读取与存储文件内容
一、.csv文件
读取：
importpandas as pd
souce_data= pd.read_csv(File_Path)
其中File_path是文件的路径
储存：
importpandas as pd
souce_data.to_csv(file_path)
其中，souce_data格式应该为series或者Dataframe格式
二、Excel文件
读取：
importxlrd as xl
data_excel=xlrd.open_workbook(file_path)
souce_data=data_excel.sheet_by_name(sheet)
row_len=souce_data.nrows
col_len=souce_data.ncolsfor i inrange(row_len):for j inrange(col_len):print(souce_data.cell_value(i,j))
其中，open_workbook（file_path）函数是打开文件file_path，data_excel.sheet_by_name(sheet)函数是打开sheet中的文件并赋值给souce_data。souce_data.nrows与souce_data.ncols是分别计算表格的行数与列数。
三、txt文件
读取：
Python对txt的内容读取有三类方法：read()、readline()、readlines()，这三种方法各有利弊，下面逐一介绍其使用方法和利弊。
1.read()：
read()函数通过一次性读取文件的所有内容放在一个大字符串中，即存在内存中
with open(file_path) as f:
souce_data=f.read()print(souce_data)
read()的优势：方便、简单；一次性独读出文件放在一个大字符串中，速度最快。
read()的弊端：文件过大的时候，占用内存会过大
2.readline()：
readline()逐行读取文本，结果是一个list
1 with open(file_path) as f:2 line =f.readline()3 whileline:4 print(line)5 line = f.readline()
readline()的优势：占用内存小，逐行读取。
readline()的弊端：由于是逐行读取，读取速度比较慢
3.readlines()：
readlines()一次性读取文本的所有内容，结果是一个list
with open(file) as f:for line inf.readlines():print line
这种方法读取的文本内容，每行文本末尾都会带一个" "换行符 (可以使用L.rstrip(" ")去掉换行符
readlines()的利端：一次性读取文本内容，速度比较快
readlines()的弊端：随着文本的增大，占用内存会越来越多
储存:
with open(file_path,"w") as f:
f.write(souce_data)
四、储存与读取json文件
存储：
importjson
with open(file_path,"w") as cf:
cf.write(json.dumps(souce_data))
读取：
importjson
with open(file_path,"r") as rf:
souce_data=rf.read()
souce_data= eval(souce_data)
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