Файлы питон: Работа с файлами

В бинарных файлах отображение данных осуществляется в кодированной форме (применяются  лишь нули и единицы). То есть речь идет уже о последовательности битов. Как следует из подзаголовка, для хранения используется формат .bin.

Основные операции

По сути, практически любую операцию с файлом мы можем разделить на 3 главных этапа:

1. Открытие.
2. Непосредственно выполнение операции (чтение, запись).
3. Закрытие.

В «Питоне» существует встроенная функция open. Используя ее, вы сможете открыть файл на персональном компьютере. Технически, речь идет о создании на основе файла объекта.

Синтаксис относительно прост:

f = open(file_name, access_mode)

Что здесь что:

• file_name — это имя файла, который надо открыть;
• access_mode — это режим открытия файла. Это может быть чтение, запись и так далее. Если ничего не указать, будут справедливы настройки по умолчанию, те есть станет использоваться режим чтения (r).

Полный список режимов открытия смотрите в таблице ниже:

В качестве примера давайте выполним создание текстового файла test. txt с последующим сохранением его в рабочей директории.

Открыть созданный документ можно в режиме чтения из рабочей директории:

f = open('test.txt','r') 

Здесь f представляет собой переменную-указатель на файл test.txt.

Идем далее. Код ниже выведет содержимое файла и информацию об этом файле.

>>> print(*f) # вывод содержимого

Hello, Otus!

>>> print(f) # вывод объекта

<_io.TextIOWrapper name='test.txt' mode='r' encoding='cp1252'>

Учтите, что в операционной системе «Виндовс» стандартная кодировка — это cp1252, в то время как в Linux — utf-08.

Раз открыли, надо и закрыть — это высвободит ресурсы. Язык программирования Python автоматически закроет файл в том случае, если объект будет присвоен другому файлу.

Для закрытия есть несколько вариантов действий.

Вариант №1

Один из наиболее простых способов. Открытый файл закрываем с помощью метода close.

f = open('test.txt','r')

# работаем с файлом

f.close()

Все, документ закрыт (closed). Закрыв его таким образом, вы не сможете его использовать, пока не откроете по новой.

Вариант №2

Можно прописать try/finally. В результате файл закроется автоматически, если операции с ним приведут к исключениям. Закрытие произойдет до того, как остановится программа.

Синтаксис создания исключения следующий:

f = open('test.txt','r')

try:

   # работаем с файлом

finally:

   f.close()

Важно отметить, что файл следует открыть до срабатывания инструкции try.

Вариант №3

В третьем случае пригодится инструкция with, упрощающая обработку исключений посредством инкапсуляции начальных операций, а также задач по очистке и закрытию.

Тут уже инструкция close нужна не будет, так как with закроет файл автоматически.

Реализация в коде относительно проста:

with open('test.txt') as f:

    # работаем с документом

Используя соответствующие режимы, можно выполнять чтение информации и ее сохранение (save) в буфер памяти.

Применяется для чтения содержимого после открытия документа в режиме чтения (r).

Вот, как это выглядит:

file.read(size)

Что здесь что:

• file — это объект файла;
• size — это число символов, которые необходимо прочесть. Если конкретное число не указывать, документ будет прочитан полностью.

>>> f = open('test.txt','r')

>>> f.read(7)  # читаем семь символов из test.txt

Это функция обеспечивает построчное чтение (считывание) содержимого. Ее используют для работы с большими файлами, так как она позволяет получать доступ к конкретной строке, причем любой.

Для примера создадим test.txt со следующими строками:

This is Otus for developers 1.

This is Otus for developers 2.

This is Otus for developers 3.

И воспользуемся readline:

x = open('test.txt','r')

x.readline()  # читаем первую строку

This is Otus for developers 1.

>>> x.readline(2)  # читаем 2-ю строку

This is Otus for developers 2.

>>> x.readlines()  # читаем все строки сразу

['This is Otus for developers 1.','This is Otus for developers 2.','This is Otus for developers 3.']

Чтобы выполнить сохранение, нужно использовать функцию write. Сохранение в буфер памяти возможно только в те документы, которые открыты для записи (их можно сохранять, когда они находятся в соответствующем режиме).

Синтаксис несложен:

file.write(string)

Если вы попытаетесь открыть в данном режиме файл, несуществующий в буфере, будет создан новый. Представим, что файла supertest.txt у нас нет. Однако при попытке его открыть в режиме чтения, он появится:

f = open('supertest.txt','w')  # открываем в режиме записи

f.write('Hello \n Otus')  # пишем Hello Otus в документ

Hello

Otus

f.close()  # закрываем документ

Может возникнуть необходимость в переименовании имен файлов (filenames). Вопрос можно решить посредством функции rename. Но чтобы это сделать, сначала надо импортировать модуль os.

Синтаксис:

import os

os.rename(src,dest)

Что здесь что:

• src — это файловый документ, которому надо изменить name;
• dest — это новое имя.

Вот, как это выглядит в коде:

import os

# переименовываем otus1.txt в otus2.txt

>>> os. rename("otus1.txt","otus2.txt")

В таблице ниже вы увидите основные методы, которые используются при работе с файлами (files) в «Пайтон»:

Источник

Файлы и исключения в Python

Разрабатывая приложения вам придется работать с файлами, анализировать большие объемы данных, сохранять пользовательские данные, чтобы они не терялись по завершению работы программы. Также при работе с файлами важно научиться обрабатывать ошибки, чтобы они не привели к аварийному завершению программы. Для этого в Python существуют специальные объекты — исключения, которые создаются для управления ошибок.

Содержание страницы:
1. Чтение файла
1.2. Чтение больших файлов и работа с ними
1.3. Анализ текста из файла
2. Запись в файл
2. 1. Запись в пустой файл
2.2. Многострочная запись в файл
2.3. Присоединение данных к файлу
3. Исключения
3.1. Блоки try-except
3.2. Блоки try-except-else
3.3. Блоки try-except с текстовыми файлами
3.4. Ошибки без уведомления пользователя

1. Чтение файла в Python

В файлах может содержаться любой объем данных, начиная от небольшого рассказа и до сохранения истории погоды за столетия. Чтение файлов особенно актуально для приложений, предназначенных для анализа данных. Приведем пример простой программы, которая открывает файл и выводит его содержимое на экран. В примере я буду использовать файл с числом «Пи» с точностью до 10 знаков после запятой. Скачать этот файл можно прямо здесь ( pi_10.

with open(‘pi_10.txt’) as file_pi:
    digits = file_pi.read()
print(digits)

Код начинается с ключевого слова with. При использование ключевого слова with используемый файл открывается с помощью функции open(), а закрывается автоматически после завершения блока with и вам не придется в конце вызывать функцию close(). Файлы можно открывать и закрывать явными вызовами open() и close(). Функция open() получает один аргумент — имя открываемого файла, в нашем случае ‘pi_10.txt’. Python ищет указанный файл в каталоге, где хранится файл текущей программы. Функция open() возвращает объект, представляющий файл ‘pi_10.txt’. Python сохраняет этот объект в переменной file_pi .  

После появления объекта, представляющего файл ‘pi_10.txt’, используется метод read(), который читает все содержимое файла и сохраняет его в одной строке в переменной contents.

3.1415926535

В случае, если файл расположен не в одном каталоге с файлом программы, необходимо указать путь, чтобы Python искал файлы в конкретном месте. Существует два пути как прописать расположение файла:

Относительный путь приказывает Python искать файлы в каталоге, который задается относительно каталога, в котором находится текущий файл программы

with open(‘files/имя_файла.txt’) as file:

• Абсолютный путь. 

Местонахождение файла не зависит от того, где находится ваша программа. Абсолютные пути обычно длиннее относительных, поэтому их лучше

file_path = ‘/Users/Desktop/files/имя_файла.txt’
with open(file_path) as file:

С абсолютными путями можно читать файлы из любого каталога вашей системы.  

1.2. Чтение больших файлов на Python и работа с ними

В первом примере был файл с 10 знаками после запятой. Теперь давайте проанализируем файл с миллионом знаков числа «Пи» после запятой. Скачать число «Пи» с миллионом знаков после запятой можно отсюда( ‘pi_1000000.txt’ ). Изменять код из первого примера не придется, просто заменим файл, который должен читать Python. 

with open(‘pi_1000000.txt’) as file_pi:
    digits = file_pi.read()
print(digits[:102])
print(len(digits))

Выведем на экран первые 100 знаков после запятой. Добавим в конец функцию len, чтобы узнать длину файла

1000002

Из выходных данных видно, что строка содержит значение «Пи» с точностью до 1 000 000 знаков после запятой. В Python нет никаких ограничений на длину данных, с которыми можно работать, единственное ограничение это объем памяти вашей системы.  

После сохранения данных в переменной можно делать с ними все что угодно. Давайте проверим, входит ли в число «Пи» дата вашего дня рождения. Напишем небольшую программу, которая будет читать файл и проверять входит ли дата день рождения в первый миллион числа «Пи»:

with open(‘pi_1000000.txt’) as file_pi:
    digits = file_pi.read()
birthday = input(«Введите дату дня рождения: «)
if birthday  in digits:
    print(«Ваш день рождение входит в число ‘Пи'»)

Начало программы не изменилось, читаем файл и сохраняем данные в переменной digits. Далее запрашиваем данные от пользователя с помощью функции input и сохраняем в переменную birstday. Затем проверяем вхождение birstday в digits с помощью команды if-else. Запустив несколько раз программу, получим результат:

Введите дату дня рождения: 260786
Ваш день рождение не входит в число ‘Пи’

Введите дату дня рождения: 260884
Ваш день рождение входит в число ‘Пи’

В зависимости от введенных данных мы получили результат вхождения или не вхождения дня рождения в число «Пи»

Важно: Читая данные из текстового файла, Python интерпретирует весь текст как строку.

1.3. Анализ текста из файла на Python

Python может анализировать текстовые файлы, содержащие целые книги. Возьмем книгу «Алиса в стране чудес» и попробуем подсчитать количество слов в книге. Текстовый файл с книгой можете скачать здесь(‘ alice ‘) или загрузить любое другое произведение. Напишем простую программу, которая подсчитает количество слов в книге и сколько раз повторяется имя Алиса в книге.

filename = ‘alice.txt’

with open(filename, encoding=’utf-8′) as file:
    contents = file.read()
n_alice = contents.lower().count(‘алиса’)
words = contents.split()
n_words = len(words)

print(f»Книга ‘Алиса в стране чудес’ содержит {n_words} слов.»)
print(f»Имя Алиса повторяется {n_alice} раз.»)

При открытии файла добавился аргумент encoding=’utf-8′.

Для подсчета вхождения слова или выражений в строке можно воспользоваться методом count(), но прежде привести все слова к нижнему регистру функцией lower(). Количество вхождений сохраним в переменной n_alice. 

Чтобы подсчитать количество слов в тексе, воспользуемся методом split(), предназначенный для построения списка слов на основе строки. Метод split() разделяет строку на части, где обнаружит пробел и сохраняет все части строки в элементах списка. Пример метода split():

title = ‘Алиса в стране чудес’
print(title.split())

[‘Алиса’, ‘в’, ‘стране’, ‘чудес’]

После использования метода split(), сохраним список в переменной

Книга ‘Алиса в стране чудес’ содержит 28389 слов.
Имя Алиса повторяется 419 раз.

2.1. Запись в пустой файл в Python

Самый простой способ сохранения данных, это записать их в файл. Чтобы записать текс в файл, требуется вызвать open() со вторым аргументом, который сообщит Python что требуется записать файл. Пример программы записи простого сообщения в файл на Python:

filename = ‘memory.txt’

with open(filename, ‘w’) as file:
    file.write(«Язык программирования Python»)

Для начала определим название и тип будущего файла и сохраним в переменную filename. Затем при вызове функции open() передадим два аргумента. Первый аргумент содержит имя открываемого файла. Второй аргумент ‘ w ‘ сообщает Python, что файл должен быть открыт в режиме записи. Во второй строчке метод write() используется для записи строки в файл. Открыв файл ‘

Язык программирования Python

Получившийся файл ничем не отличается от любых других текстовых файлах на компьютере, с ним можно делать все что угодно.  

Важно: Открывая файл в режиме записи ‘ w ‘, если файл уже существует, то Python уничтожит его данные перед возвращением объекта файла.

Файлы можно открывать в режимах:

• чтение ‘ r ‘
• запись ‘ w ‘
• присоединение ‘ a ‘
• режим как чтения, так и записи ‘ r+ ‘

2.2. Многострочная запись в файл на Python

При использовании функции write() символы новой строки не добавляются в записываемый файл:

filename = ‘memory.txt’

with open(filename, ‘w’) as file:
    file.write(«Язык программирования Python»)
    file.write(«Язык программирования Java»)
    file.write(«Язык программирования Perl»)

В результате открыв файл мы увидим что все строки склеились:

Язык программирования PythonЯзык программирования JavaЯзык программирования Perl

Для написания каждого сообщения с новой строки используйте символ новой строки \n

filename = ‘memory. txt’

with open(filename, ‘w’) as file:
    file.write(«Язык программирования Python\n»)
    file.write(«Язык программирования Java\n»)
    file.write(«Язык программирования Perl\n»)

Результат будет выглядеть так:

Язык программирования Python
Язык программирования Java
Язык программирования Perl

2.3. Присоединение данных к файлу на Python 

Для добавления новых данных в файл, вместо того чтобы постоянно перезаписывать файл, откройте файл в режиме присоединения ‘ a ‘. Все новые строки добавятся в конец файла. Возьмем созданный файл из раздела 2.2 ‘memory.txt’. Добавим в него еще пару строк.

filename = ‘memory.txt’

with open(filename, ‘a’) as file:
    file.write(«Hello world\n»)
    file.write(«Полет на луну\n»)

В результате к нашему файлу добавятся две строки:

Язык программирования Python
Язык программирования Java
Язык программирования Perl
Hello world
Полет на луну

3.

При выполнении программ могут возникать ошибки, для управления ими Python использует специальные объекты, называемые исключениями. Когда в программу включен код обработки исключения, ваша программа продолжится, а если нет, то программа остановится и выведет трассировку с отчетом об исключении. Исключения обрабатываются в блоках try-except. С блоками try-except программы будут работать даже в том случае, если что-то пошло не так.

3.1. Блоки try-except на Python

Приведем пример простой ошибки деления на ноль:

print(7/0)

Traceback (most recent call last):
  File «example.py», line 1, in <module>
    print(7/0)
ZeroDivisionError: division by zero

Если в вашей программе возможно появление ошибки, то вы можете заранее написать блок try-except для обработки данного исключения. Приведем пример обработки ошибки ZeroDivisionError с помощью блока try-except:

try:
    print(7/0)
except ZeroDivisionError:
    print(«Деление на ноль запрещено»)

Команда print(7/0) помещена в блок try. Если код в блоке try выполняется успешно, то Python пропускает блок except.  Если же код в блоке try создал ошибку, то Python ищет блок except и запускает код в этом блоке. В нашем случае в блоке except выводится сообщение «Деление на ноль запрещено». При выполнение этого кода пользователь увидит понятное сообщение:

Деление на ноль запрещено

Если за кодом try-except следует другой код, то Python продолжит выполнение программы. 

3.2. Блок try-except-else на Python

Напишем простой калькулятор, который запрашивает данные у пользователя, а затем результат деления выводит на экран. Сразу заключим возможную ошибку деления на ноль  ZeroDivisionError и добавим блок else при успешном выполнение блока try.

while True:
    first_number = input(«Введите первое число: «)
    if first_number == ‘q’:
        break
    second_number = input(«Введите второе число: «)
    if second_number == ‘q’:
        break
    try:
        a = int(first_number) / int(second_number)
    except ZeroDivisionError:
        print(«Деление на ноль запрещено»)
    else:
        print(f»Частное двух чисел равно {a}»)

Программа запрашивает у пользователя первое число (first_number), затем второе (second_number). Если пользователь не ввел » q « для завершения работы программа продолжается. В блок try помещаем код, в котором возможно появление ошибки. В случае отсутствия ошибки деления, выполняется код else и Python выводит результат на экран. В случае ошибки ZeroDivisionError выполняется блок except и выводится сообщение о запрете деления на ноль, а программа продолжит свое выполнение. Запустив код получим такие результаты:

Введите первое число: 30
Введите второе число: 5
Частное двух чисел равно 6.0
Введите первое число: 7
Введите второе число: 0
Деление на ноль запрещено
Введите первое число:  q

В результате действие программы при появлении ошибки не прервалось.

3.3. Блок  try-except с текстовыми файлами на Python

Одна из стандартных проблем при работе с файлами, это отсутствие необходимого файла, или файл находится в другом месте и Python не может его найти. Попробуем прочитать не существующий файл:

filename = ‘alice_2.txt’

with open(filename, encoding=’utf-8′) as file:
    contents = file.read()

Так как такого файла не существует, Python выдает исключение:

Traceback (most recent call last):
  File «example.py», line 3, in <module>
    with open(filename, encoding=’utf-8′) as file:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘alice_2.txt’

FileNotFoundError — это ошибка отсутствия запрашиваемого файла. С помощью блока try-except обработаем ее:

filename = ‘alice_2.txt’

try:
    with open(filename, encoding=’utf-8′) as file:
        contents = file.read()
except FileNotFoundError:
    print(f»Запрашиваемый файл {filename } не найден»)

В результате при отсутствии файла мы получим:

Запрашиваемый файл alice_2.txt не найден

3.4. Ошибки без уведомления пользователя

В предыдущих примерах мы сообщали пользователю об ошибках. В Python есть возможность обработать ошибку и не сообщать пользователю о ней и продолжить выполнение программы дальше. Для этого блок try пишется, как и обычно, а в блоке except вы прописываете Python не предпринимать никаких действий с помощью команды pass. Приведем пример ошибки без уведомления:

ilename = ‘alice_2.txt’

try:
    with open(filename, encoding=’utf-8′) as file:
        contents = file.read()
except FileNotFoundError:
    pass

В результате при запуске этой программы и отсутствия запрашиваемого файла ничего не произойдет.

Далее: Функции json. Сохранение данных Python

Назад: Классы в Python

Please enable JavaScript to view the comments powered by Disqus.

Управление каталогами и файлами Python (с примерами)

В этом руководстве мы узнаем об управлении файлами и каталогами в Python с помощью примеров.

Каталог — это набор файлов и подкаталогов. Каталог внутри каталога называется подкаталогом.

Python имеет модуль os , который предоставляет нам множество полезных методов для работы с каталогами (а также с файлами).

Получить текущий каталог в Python

Мы можем получить текущий рабочий каталог, используя метод getcwd() модуля os .

Этот метод возвращает текущий рабочий каталог в виде строки. Например,

 импорт ОС
печать (os.getcwd())
# Вывод: C:\Program Files\PyScripter 

Здесь getcwd() возвращает текущий каталог в виде строки.

Изменение каталога в Python

В Python мы можем изменить текущий рабочий каталог, используя метод chdir() .

Новый путь, который мы хотим изменить, должен быть предоставлен этому методу в виде строки. И мы можем использовать как прямую косую черту /, так и обратную косую черту \ для разделения элементов пути.

Давайте посмотрим пример,

 import os
# изменить каталог
os.chdir('C:\\Python33')
печать (os.getcwd())
Вывод: C:\Python33 

Здесь мы использовали метод chdir() для изменения текущего рабочего каталога и передали новый путь в виде строки на чдир() .

Список каталогов и файлов в Python

Все файлы и подкаталоги внутри каталога можно получить с помощью метода listdir() .

Этот метод принимает путь и возвращает список подкаталогов и файлов по этому пути.

Если путь не указан, возвращает список подкаталогов и файлов из текущего рабочего каталога.

 импорт ОС
печать (os.getcwd())
C:\Питон33
# список всех подкаталогов
os.listdir()
['DLL',
'Док',
'включать',
'Либ',
'библиотеки',
'ЛИЦЕНЗИЯ.txt',
'НОВОСТИ.txt',
'python.exe',
'pythonw.exe',
'README.txt',
'Скрипты',
'ткл',
'Инструменты']
os.listdir('G:\\')
['$RECYCLE.BIN',
'Кино',
'Музыка',
'Фото',
'Ряд',
«Информация о системном томе»] 

Создание нового каталога в Python

В Python мы можем создать новый каталог, используя метод mkdir() .

Этот метод принимает путь к новому каталогу. Если полный путь не указан, новый каталог создается в текущем рабочем каталоге.

 os.mkdir('тест')
os.listdir()
['test'] 

Переименование каталога или файла

Метод rename() может переименовать каталог или файл.

Для переименования любого каталога или файла, rename() принимает два основных аргумента:

• старое имя в качестве первого аргумента
• новое имя в качестве второго аргумента.

Давайте посмотрим пример,

 import os
os.listdir()
['контрольная работа']
# переименовать каталог
os.rename('тест','new_one')
os.listdir()
['new_one'] 

Здесь каталог 'test ‘ переименовывается в 'new_one' с использованием метода rename() .

Удаление каталога или файла в Python

В Python мы можем использовать метод remove() или метод rmdir() для удаления файла или каталога.

Сначала воспользуемся remove() для удаления файла,

 import os
# удалить файл "myfile.txt"
os.remove("myfile.txt") 

Здесь мы использовали метод remove() для удаления файла "myfile.txt" .

Теперь воспользуемся rmdir() для удаления пустого каталога,

 import os
# удалить пустой каталог "mydir"
os.rmdir("mydir") 

Чтобы удалить непустой каталог, мы можем использовать метод rmtree() внутри модуля Shutil . Например,

 импортный шатил
# удалить каталог "mydir" и все его содержимое
Shutil.rmtree("mydir") 

Важно отметить, что эти функции безвозвратно удаляют файлы или каталоги, поэтому мы должны быть осторожны при их использовании.

Чтение и запись файлов CSV

В этом руководстве мы научимся читать и записывать файлы CSV в Python с помощью примеров.

Формат CSV (значения, разделенные запятыми) — один из самых простых и распространенных способов хранения табличных данных. Чтобы представить файл CSV, он должен быть сохранен с расширением .csv .

Возьмем пример:

Если вы откроете указанный выше файл CSV с помощью текстового редактора, такого как возвышенный текст, вы увидите:

  Серийный номер, Имя, Город
1, Майкл, Нью-Джерси
2, Джек, Калифорния
  

Как видите, элементы файла CSV разделены запятыми. Здесь, , — это разделитель.

Вы можете использовать любой символ в качестве разделителя в соответствии с вашими потребностями.

Примечание: Модуль csv также можно использовать для файлов с другими расширениями (например: .txt ), если их содержимое имеет правильную структуру.

Работа с файлами CSV в Python

Хотя мы могли бы использовать встроенную функцию open() для работы с файлами CSV в Python, существует специальный модуль csv , который значительно упрощает работу с файлами CSV.

Прежде чем мы сможем использовать методы модуля csv , нам нужно сначала импортировать модуль, используя:

 import csv
 

Чтение CSV-файлов с помощью csv.

Чтобы прочитать CSV-файл в Python, мы можем использовать функцию csv.reader() . Предположим, у нас есть файл csv с именем people.csv в текущем каталоге со следующими записями.

Давайте прочитаем этот файл, используя csv.reader() :

Пример 1: Чтение CSV с разделителем-запятой

 import csv
с open('people.csv', 'r') в виде файла:
    читатель = csv.reader (файл)
    для строки в читателе:
        печать (строка)
 

Выход

  ['Имя', 'Возраст', 'Профессия']
['Джек', '23', 'Доктор']
['Миллер', '22', 'Инженер']
  

Здесь мы открыли файл people.csv в режиме чтения, используя:

 с open('people. csv', 'r') в качестве файла:
    .. .. ...
 

Чтобы узнать больше об открытии файлов в Python, посетите: Python File Input/Output

Затем csv.reader() используется для чтения файла, который возвращает повторяемый объект reader .

9Затем объект 0007 reader повторяется с использованием цикла for для печати содержимого каждой строки.

В приведенном выше примере мы используем функцию csv.reader() в режиме по умолчанию для файлов CSV с разделителем-запятой.

Однако эта функция гораздо более настраиваема.

Предположим, что наш CSV-файл использует в качестве разделителя вкладку . Чтобы прочитать такие файлы, мы можем передать необязательные параметры функции csv.reader() . Возьмем пример.

Пример 2. Чтение CSV-файла с разделителем табуляции

 Импорт csv
с open('people.csv', 'r',) в виде файла:
    читатель = csv.reader (файл, разделитель = '\ t')
    для строки в читателе:
        печать (строка)
 

Обратите внимание на необязательный параметр delimiter = '\t' в приведенном выше примере.

Полный синтаксис функции csv.reader() :

Как видно из синтаксиса, мы также можем передать параметр диалекта в функция csv.reader() . Параметр диалект позволяет сделать функцию более гибкой. Чтобы узнать больше, посетите: Чтение файлов CSV в Python.

Запись CSV-файлов с помощью csv.writer()

Для записи в CSV-файл в Python мы можем использовать функцию csv.writer() .

Функция csv.writer() возвращает объект Writer , который преобразует данные пользователя в строку с разделителями. Позже эту строку можно будет использовать для записи в CSV-файлы с помощью функция writerow() . Возьмем пример.

Пример 3: запись в файл CSV

 импорт csv
с open('protagonist.csv', 'w', newline='') в виде файла:
    писатель = csv.writer (файл)
    Writer.writerow(["SN", "Фильм", "Главный герой"])
    author.writerow([1, "Властелин колец", "Фродо Бэггинс"])
    author. writerow([2, "Гарри Поттер", "Гарри Поттер"])
 

Когда мы запускаем указанную выше программу, создается файл protagonist.csv со следующим содержимым:

  SN, фильм, главный герой
1, Властелин колец, Фродо Бэггинс
2, Гарри Поттер, Гарри Поттер
  

В приведенной выше программе мы открыли файл в режиме записи.

Затем мы передали каждую строку как список. Эти списки преобразуются в строку с разделителями и записываются в файл CSV.

Пример 4: Запись нескольких строк с помощью writerows()

Если нам нужно записать содержимое двумерного списка в файл CSV, вот как мы можем это сделать.

 импорт CSV
csv_rowlist = [["SN", "Фильм", "Главный герой"], [1, "Властелин колец", "Фродо Бэггинс"],
               [2, «Гарри Поттер», «Гарри Поттер»]]
с open('protagonist.csv', 'w') в виде файла:
    писатель = csv.writer (файл)
    писатель.writerows (csv_rowlist)
 

Вывод программы такой же, как и в Пример 3 .

Здесь наш двумерный список передается методу write.writerows() для записи содержимого списка в файл CSV.

Пример 5: Запись в файл CSV с разделителем табуляции

 import csv
с open('protagonist.csv', 'w') в виде файла:
    писатель = csv.writer (файл, разделитель = '\ t')
    Writer.writerow(["SN", "Фильм", "Главный герой"])
    author.writerow([1, "Властелин колец", "Фродо Бэггинс"])
    author.writerow([2, "Гарри Поттер", "Гарри Поттер"])
 

Обратите внимание на необязательный параметр delimiter = '\t' в функции csv.writer() .

Полный синтаксис csv.writer () функция:

 csv.writer (csvfile, диалект = 'excel', ** необязательные_параметры)
 

Подобно csv.reader() , вы также можете передать диалектный параметр функции csv.writer() , чтобы сделать функцию более настраиваемой. Чтобы узнать больше, посетите: Написание CSV-файлов в Python

Python csv.

Объекты класса csv.DictReader() можно использовать для чтения CSV-файла в качестве словаря.

Пример 6: Python csv.DictReader()

Предположим, у нас есть тот же файл people.csv , что и в Пример 1 .

Давайте посмотрим, как можно использовать csv.DictReader() .

 импорт CSV
с open("people.csv", 'r') в виде файла:
    csv_file = csv.DictReader(файл)
    для строки в csv_file:
        печать (дикт (строка))
 

Выход

  {'Имя': 'Джек', 'Возраст': '23', 'Профессия': 'Доктор'}
{'Имя': 'Миллер', 'Возраст': '22', 'Профессия': 'Инженер'}
  

Как мы видим, записи первой строки являются ключами словаря. И записи в других строках являются значениями словаря.

Здесь csv_file — это объект csv.DictReader() . Объект можно перебирать с помощью цикла for . csv.DictReader() вернул тип OrderedDict для каждой строки. Вот почему мы использовали dict() для преобразования каждой строки в словарь.

Обратите внимание, что мы явно использовали метод dict() для создания словарей внутри цикла for .

 печать (дикт (строка))
 

Примечание . Начиная с Python 3.8, csv.DictReader() возвращает словарь для каждой строки, и нам не нужно явно использовать dict() .

Полный синтаксис csv.DictReader() класс:

 csv.DictReader(файл, имена полей=Нет, restkey=Нет, restval=Нет, диалект='excel', *args, **kwds)
 

Чтобы узнать больше об этом, посетите: Python csv.DictReader() class

Python csv.DictWriter() Class

Объекты класса csv. DictWriter() можно использовать для записи в CSV файл из словаря Python.

Минимальный синтаксис класса csv.DictWriter() :

 csv.DictWriter(file, fieldnames)
 

Здесь,

• файл — CSV файл куда мы хотим записать
• имена полей — объект списка , который должен содержать заголовки столбцов, определяющие порядок, в котором данные должны быть записаны в файл CSV

Пример 7: Python csv.DictWriter()

 импорт csv
с open('players.csv', 'w', newline='') в виде файла:
    fieldnames = ['player_name', 'fide_rating']
    писатель = csv.DictWriter (файл, имена полей = имена полей)
    писатель.writeheader()
    Writer.writerow({'player_name': 'Магнус Карлсен', 'fide_rating': 2870})
    Writer.writerow({'player_name': 'Фабиано Каруана', 'fide_rating': 2822})
    Writer.writerow({'player_name': 'Дин Лижэнь', 'fide_rating': 2801})
 

Программа создает файл player. csv со следующими записями:

  player_name,fide_rating
Магнус Карлсен, 2870
Фабиано Каруана, 2822 г.
Дин Лижэнь, 2801
  

Полный синтаксис класса csv.DictWriter() :

 csv.DictWriter(f, имена полей, restval='', extrasaction='raise', диалект='excel', *args, * *kwds)
 

Чтобы узнать больше об этом, посетите: Python csv.DictWriter() class

Использование библиотеки Pandas для обработки файлов CSV

Pandas — это популярная библиотека данных на Python для обработки и анализа данных. Если мы работаем с огромными объемами данных, для простоты и эффективности лучше использовать pandas для обработки CSV-файлов.

Прежде чем мы сможем использовать pandas, нам нужно установить его. Чтобы узнать больше, посетите: Как установить Pandas?

После установки мы можем импортировать Pandas как:

 импортировать pandas как pd
 

Чтобы прочитать файл CSV с помощью pandas, мы можем использовать read_csv() 9Функция 0008.