Python文件和数据格式化数据编辑.pptx

Python文件和数据格式化数据编辑汇报人：XX2024-01-11

Python文件基本操作数据格式化基础文本数据处理技巧CSV数据处理实战JSON数据处理实战XML数据处理实战综合案例：Python实现数据格式化编辑应用

Python文件基本操作01

使用`open()`函数打开文件，需要指定文件路径和打开模式。打开文件使用`close()`方法关闭文件，释放资源。关闭文件文件打开与关闭

写入模式以写入方式打开文件，使用`write()`方法向文件中写入内容。如果文件不存在，则创建新文件；如果文件已存在，则覆盖原有内容。读取模式以只读方式打开文件，使用`read()`方法读取文件内容。追加模式以追加方式打开文件，使用`write()`方法向文件中追加内容。如果文件不存在，则创建新文件；如果文件已存在，则在文件末尾追加内容。文件读写模式

使用`readlines()`方法读取文件所有行，返回列表；或者使用`readline()`方法逐行读取文件内容。使用`for`循环遍历文件对象，每次迭代返回一行内容。文件内容遍历文件迭代器按行读取

当尝试打开不存在的文件时，会抛出`FileNotFoundError`异常。文件不存在异常在读写文件过程中可能出现`IOError`异常，例如磁盘空间不足、文件权限问题等。文件读写异常文件异常处理

数据格式化基础02

JSON（JavaScriptObjectNotation）：一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写。JSON采用键值对的形式表示数据，常用于Web开发和API接口数据传输。CSV（Comma-SeparatedValues）：一种简单的文件格式，用于存储表格数据。CSV文件中的数据以逗号分隔，每行表示一条记录，每个字段用逗号分隔。YAML（YAMLAintMarkupLanguage）：一种人类可读的数据序列化格式，易于阅读和编辑。YAML常用于配置文件和数据交换，支持多种数据类型和结构。XML（ExtensibleMarkupLanguage）：一种标记语言，用于描述和传输数据。XML具有可扩展性，允许用户自定义标签，适用于复杂数据的表示和交换。常用数据格式介绍

json模块Python内置的json模块提供了将Python对象转换为JSON格式的方法（如json.dumps()）和将JSON格式数据转换为Python对象的方法（如json.loads()）。Python内置的xml模块提供了处理XML数据的功能，包括解析XML文档、创建XML文档、修改XML文档等。Python内置的csv模块提供了读写CSV文件的功能，支持多种CSV文件格式和数据类型。Python的第三方库PyYAML提供了处理YAML格式数据的功能，包括将Python对象转换为YAML格式的方法（如yaml.dump()）和将YAML格式数据转换为Python对象的方法（如yaml.load()）。xml模块csv模块PyYAML库数据转换方法

f-stringPython3.6及以上版本引入的一种格式化字符串方法，通过在字符串前加上字母f或F，可以在字符串中嵌入表达式，并使用花括号{}将表达式括起来。例如：name=Alice;age=30;print(fMynameis{name}andIm{age}yearsold.)format()方法Python内置的字符串方法format()用于格式化字符串输出。它使用占位符（如{}或{n}）表示需要替换的字段，并通过参数传递相应的值。例如：print(Mynameis{}andIm{}yearsold..format(Alice,30))格式化字符串

编码将字符数据转换为字节数据的过程称为编码。在Python中，可以使用encode()方法将字符串编码为字节数据。例如：text=Hello,World!;bytes_data=text.encode(utf-8)解码将字节数据转换为字符数据的过程称为解码。在Python中，可以使用decode()方法将字节数据解码为字符串。例如：bytes_data=bHello,World!;text=bytes_data.decode(utf-8)编码与解码操作

文本数据处理技巧03

利用分词工具对文本进行分词处理，提取出单词、词组等关键信息。分词技术去除文本中的停用词（如“的”、“是”等常用词），减少干扰信息。停用词过滤去除文本中的标点符号、特殊字符、数字等无关信息，提高数据质量。文本清洗文本内容提取与清洗

使用正则表达式匹配文本中的特定模式，如电话号码、邮箱地址等。匹配特定模式提取关键信息文本替换通过正则表达式提取文本中的关键信