提升Python文件和数据格式化技能的实用方法与技巧.pptx

提升Python文件和数据格式化技能的实用方法与技巧

CATALOGUE目录Python文件基本操作与读写数据格式化基础处理JSON数据处理XML数据处理CSV数据综合应用与实战案例

Python文件基本操作与读写CATALOGUE01

使用`open()`函数打开文件open()函数用于打开一个文件，并返回一个文件对象。可以指定文件名和打开模式（如读取、写入、追加等）。使用`with`语句自动关闭文件使用`with`语句可以确保文件在使用完毕后自动关闭，无需手动调用`close()`方法。打开与关闭文件

123使用`read()`方法可以一次性读取整个文件的内容。读取整个文件使用`readlines()`方法或循环遍历文件对象可以逐行读取文件内容。逐行读取文件使用`read(size)`方法可以指定读取的字节数。指定读取字节数读取文件内容

写入字符串使用`write()`方法可以将字符串写入文件。写入多行数据使用`writelines()`方法可以一次性写入多行数据。追加写入在打开文件时使用追加模式（`a`），可以将数据追加到文件末尾，而不是覆盖原有内容。写入文件内容

使用`os.getcwd()`方法可以获取当前工作目录的路径。获取当前工作目录使用`os.path.join()`方法可以将多个路径片段拼接成一个完整的路径。拼接路径使用`os.path.split()`或`os.path.splitext()`方法可以分解路径，获取文件名、扩展名等信息。分解路径使用`os.path.exists()`方法可以判断指定路径是否存在。判断路径是否存在文件路径处理

数据格式化基础CATALOGUE02

JSONJavaScriptObjectNotation，轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写。XMLExtensibleMarkupLanguage，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言。CSVComma-SeparatedValues，逗号分隔值，纯文本形式存储表格数据。YAMLYAMLAintMarkupLanguage，人类可读的数据序列化标准。常用数据格式介绍

Python标准库中的`json`模块提供了JSON数据的编码和解码功能。json模块xml模块csv模块yaml库Python标准库中的`xml`模块支持XML文档的解析和生成。Python标准库中的`csv`模块用于读写CSV文件。第三方库`PyYAML`或`ruamel.yaml`可用于处理YAML格式数据。数据转换与格式化方法

03%操作符较旧的字符串格式化方法，使用`%`操作符进行格式化。01f-stringPython3.6引入的格式化字符串字面值，允许在字符串中嵌入表达式。02format()方法使用字符串的`format()`方法进行格式化，支持多种格式化选项。格式化字符串使用

编码将Python对象转换为可存储或传输的格式，如将字典转换为JSON字符串。解码将从文件或网络接收的数据转换回Python对象，如将JSON字符串解析为字典。注意事项在处理不同数据格式时，要注意编码和解码过程中可能出现的错误和异常，并进行适当的错误处理。编码与解码

处理JSON数据CATALOGUE03

JSON数据以键值对的形式组织，方便数据的存储和查询。键值对结构数据类型丰富可读性强JSON支持字符串、数字、布尔值、数组、对象等数据类型，满足复杂数据表示需求。JSON数据格式简洁明了，易于阅读和理解。030201JSON数据结构及特点

json模块Python标准库中的json模块提供了对JSON数据的解析和序列化功能。读取JSON文件使用`json.load()`方法从文件中读取JSON数据。写入JSON文件使用`json.dump()`方法将数据写入JSON文件。Python中处理JSON数据方法030201

使用`json.dumps()`方法将Python对象转换为JSON字符串。Python对象转JSON使用`json.loads()`方法将JSON字符串转换为Python对象。JSON转Python对象JSON数据格式转换

JSON数据验证与清洗数据验证使用JSONSchema进行数据验证，确保数据符合预期的格式和要求。数据清洗对JSON数据进行清洗和处理，如删除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等。

处理XML数据CATALOGUE04

XML数据以树形结构组织，包括元素、属性和文本内容。树形结构每个XML元素由开始标签和结束标签组成，标签之间可以包含数据或子元素。标签对XML是一种自描述语言，允许用户自定义标签，具有良好的可扩展性。可扩展性XML数据结构及特点

Python中处理XML数据方法Python标准库中的ElementT