python通过解释器内置的open_Python 之 文件读写的学习
文件是一个存储在辅助存储器上的数据序列，可以包含任何数据内容，其中包括两种类型：文本文件和二进制文件。文件读写是Python代码调用电脑文件的主要功能，能被用于读取和写入文本记录、音频片段、Excel文档、保存邮件以及任何保存在电脑上的东西。
文件读写
一、文件的打开(Python对文本文件和二进制文件采用统一的操作步骤，即“打开-操作-关闭”。)
(1)通过解释器内置的open()函数打开一个文件，并实现该文件与一个程序变量的关联，open()函数格式如下：
= open(, )
可以看到，open()函数有两个参数：
文件的保存地址：文件的地址有两种，绝对路径和相对路径。
绝对路径就是文件最完整的路径，相对路径就是相对于当前文件夹的路径，当前文件夹就是你编写的这个py文件所放的文件夹。如果你要打开的文件和open.py在同一个文件夹里，这时只要使用相对路径就行了，而要使用其他文件夹的文件则需使用绝对路径。
不过需要注意的是：\在Python中是转义字符，所以时常会有冲突。为了避坑，Windows的绝对路径通常要稍作处理，写成以下两种形式：
1 open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\test\\abc.txt')
2 #将'\'替换成'\\'
3
4 open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\test\abc.txt')
5 #在路径前加上字母r
打开文件时的模式：open()函数提供7种基本的打开模式。
如果想要读取或者写入的数据不是文本内容，而是音频和图片，可以使用‘rb’模式或者‘wb’模式，因为图片和音频是以二进制的形式保存的。
(2)为了避免打开文件后忘记关闭，占用资源或当不能确定关闭文件的恰当时机的时候，我们可以用到关键字with，例如：
1 #使用open()函数
2 f = open('abc.txt', 'a')
3 f.write('abc')
4 f.close()
5
6 #使用关键字with
7 #with open('文件地址','读写模式') as 变量名:
8
9 with open('abc.txt', 'a') as: #注意冒号:不能丢, 而且对文件进行操作时需要缩进
10 f.write('abc')
11
12 #无需用close()关闭
二、文件的读取
Python提供4个常用的文件内容读取方法：
对文件的读取操作需要将文件中的数据加载到内存中，而上面所用到的read()方法会一次性把文件中所有的内容全部加载到内存中，当遇到一个非常大的文件时，会很容易把内存消耗完，显然是不合理的。所以在读取文件时，通常采用下面两种方法，对文件内容进行逐行处理：
1 #使用readlines()函数
2 f = open('abc.txt', 'r')
3 for line in f.readlines():
4 #处理一行数据
5 f.close()
6
7 #直接遍历文件
8 f = open('abc.txt', 'r')
9 for line in f:
10 #处理一行数据
11 f.close()
三、文件的写入
Python提供3个与文件内容写入有关的方法：
例子如下：
1 ls = ['a', 'b','c']
2 with open('abc.txt', 'w+') as f:
3 f.writelines(ls) #使用writelines()函数后,文件指针会指在写入内容的后面
4 f.seek(0) #使用seek()函数,将文件指针返回文件开头.如果把这行代码注释掉,后面将不会打印出写入的内容
5 for line in f:
6 print(line)
读取excel文件,修改并存为csv文件
需要读入上面的Excel表格，并且将优秀改为90分，良好80分，合格60，不合格0分，最后存为csv文件。如图可以看到这个表格的数据不是很整齐，下面我会使用pandas库处理这个Excel表格。(pandas库的简单使用)
(1)将原表格处理一下
1 import pandas as pd
2 df = pd.read_excel("Python成绩登记信计.xlsx", header=1) #读入excel文件,创建DataFrame实例
3 df.columns = ['序号','一','二','三','四'] #人为设置columns,就是每一列的名字
4 df.set_index('序号', inplace = True) #因为DataFrame有自己的默认索引,这里设置'序号'作为索引
5 df.to_excel("newexcel.xlsx") #保存为新的Excel文件
得到的新表格如下：
(2)修改excel数据，并存为csv文件
1 import pandas as pd
2 df = pd.read_excel("newexcel.xlsx")
3 chg = {'优秀':'90','良好':'80','合格':'60','不合格':'0'} #创建一个对应成绩的字典
4 Grade = df.columns.values[1:] #取出每一列数据的列名
5 for col in Grade:
6 for i in chg:
7 df[col][df[col] == i] = chg[i] #找到col表示的列名的那一列,在该列进行比较
8 df.to_csv("newcsv.csv", index = False, header = True) #保存为csv文件
得到的csv文件如下：
将csv格式文件转换成html文件
pandas库的DataFrame类提供了比较简单的保存为html文件的方法，如下：
1 import pandas as pd
2 df = pd.read_csv("newcsv.csv") #读入csv文件,创建一个DataFrame实例
3 df.to_html("newhtml.html", index = False, header = True) #保存为html格式文件
打开该html文件后，效果如：
运用Python CGI将上面的csv格式文件在网页上显示
由于接下来需要用到CGI的知识，所以我这里给出简单学习CGI的链接。(Python CGI安装教程及简单使用、修改httpd.conf文件参考教程)
安装以及配置完Apache之后，我将我完成的html文件放入文件夹Apache24/htdocs中，用记事本的形式打开这个html文件，得到：
1
2
3
4
序号
5
一
6
二
7
三
8
四
9
10
11
12
13
1
14
0.0
15
90.0
16
80.0
17
80.0
18
19
20
2
21
90.0
22
90.0
23
90.0
24
90.0
25
26
27
3
28
60.0
29
90.0
30
80.0
31
80.0
32
33
34
4
35
0.0
36
90.0
37
90.0
38
80.0
39
40
41
5
42
90.0
43
90.0
44
80.0
45
90.0
46
47
48
6
49
90.0
50
90.0
51
90.0
52
80.0
53
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55
7
56
90.0
57
90.0
58
80.0
59
90.0
60
61
62
8
63
90.0
64
90.0
65
80.0
66
80.0
67
68
69
9
70
90.0
71
90.0
72
80.0
73
90.0
74
75
76
10
77
90.0
78
90.0
79
90.0
80
90.0
81
82
83
11
84
90.0
85
90.0
86
90.0
87
90.0
88
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90.0
92
90.0
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95
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97
13
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80.0
99
60.0
100
90.0
101
90.0
102
103
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14
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60.0
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90.0
107
80.0
108
80.0
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15
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80.0
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90.0
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80.0
115
80.0
116
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16
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0.0
120
0.0
121
0.0
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0.0
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17
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90.0
127
90.0
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90.0
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18
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90.0
134
90.0
135
90.0
136
90.0
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19
140
90.0
141
90.0
142
90.0
143
90.0
144
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20
147
90.0
148
60.0
149
90.0
150
80.0
151
152
153
21
154
60.0
155
60.0
156
90.0
157
80.0
158
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160
22
161
60.0
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90.0
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90.0
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90.0
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24
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90.0
176
90.0
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178
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179
180
181
25
182
80.0
183
90.0
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90.0
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90.0
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187
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26
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80.0
190
90.0
191
90.0
192
90.0
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90.0
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90.0
200
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202
28
203
90.0
204
0.0
205
90.0
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80.0
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29
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90.0
211
90.0
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90.0
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90.0
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90.0
226
90.0
227
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90.0
232
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33
238
90.0
239
60.0
240
90.0
241
0.0
242
243
244
34
245
90.0
246
90.0
247
90.0
248
80.0
249
250
251
35
252
90.0
253
90.0
254
90.0
255
80.0
256
257
258
36
259
80.0
260
90.0
261
90.0
262
90.0
263
264
265
37
266
60.0
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39
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292
293
View Code
打开网页，输入http://localhost/newhtml.html，发现网页出现中文乱码，如下：
接着我在百度找到了解决方法，并且对这个html进行了修改，修改为：
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2
2017中国最好大学排名
3
2017中国最好大学排名
4
5
6
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序号
8
一
9
二
10
三
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四
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13
14
15
16
1
17
0.0
18
90.0
19
80.0
20
80.0
21
22
23
2
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90.0
25
90.0
26
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27
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28
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60.0
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77
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0.0
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View Code
最后结果为：
标签：文件,80.0,Python,90.0,读写,NaN,0.0,60.0
来源： https://www.cnblogs.com/Lincoln-Wong/p/12954914.html
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