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在Python編程語(yǔ)言中，使用文件作為數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)已經(jīng)成為一個(gè)常見(jiàn)的做法。Python提供了許多方便的文件讀寫(xiě)函數(shù)和模塊，可以實(shí)現(xiàn)文件創(chuàng)建、寫(xiě)入、更新和查詢等操作。在這篇文章中，我們將學(xué)習(xí)如何使用Python以文件數(shù)據(jù)庫(kù)的形式進(jìn)行讀取操作。
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1.準(zhǔn)備工作
在Python中使用文件作為數(shù)據(jù)庫(kù)，我們需要首先創(chuàng)建一個(gè)文件。文件可以使用Python內(nèi)置的open()函數(shù)打開(kāi)并創(chuàng)建；當(dāng)文件不存在時(shí)，使用“w”參數(shù)來(lái)創(chuàng)建一個(gè)新文件。
f = open(‘example.txt’, ‘w’) # 在當(dāng)前目錄下創(chuàng)建一個(gè)名為example.txt的文件
2.寫(xiě)入數(shù)據(jù)
在創(chuàng)建了文件數(shù)據(jù)庫(kù)之后，我們可以使用Python的文件寫(xiě)入函數(shù)write()，將數(shù)據(jù)寫(xiě)入文件。在寫(xiě)文件前，我們需要先將數(shù)據(jù)格式化為字典類型。
data = {‘name’: ‘John Smith’, ‘a(chǎn)ge’: 25, ‘a(chǎn)ddress’: ‘New York’}
按以下方式將數(shù)據(jù)寫(xiě)入文件：
f.write(str(data)) # 將data字典轉(zhuǎn)成字符串并寫(xiě)入文件
3.查詢數(shù)據(jù)
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢數(shù)據(jù)是我們經(jīng)常進(jìn)行的操作之一。在Python中讀取文件將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字典類型，我們可以使用eval()函數(shù)、json.load()函數(shù)或pickle.load()函數(shù)。
使用eval()函數(shù)進(jìn)行文件讀?。?/p>
f = open(‘example.txt’, ‘r’)
data = eval(f.read())
print(data[‘name’]) # 輸出結(jié)果為John Smith
使用json.load()函數(shù)進(jìn)行文件讀?。?/p>
import json
f = open(‘example.txt’, ‘r’)
data = json.load(f)
print(data[‘name’]) # 輸出結(jié)果為John Smith
使用pickle.load()函數(shù)進(jìn)行文件讀取：
import pickle
f = open(‘example.txt’, ‘rb’)
data = pickle.load(f)
print(data[‘name’]) # 輸出結(jié)果為John Smith
4.更新數(shù)據(jù)
在數(shù)據(jù)庫(kù)中，我們經(jīng)常需要更新已有數(shù)據(jù)。在Python中，更新數(shù)據(jù)需要首先讀取文件，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為字典類型，然后使用字典操作函數(shù)或者直接修改字典，最后將修改后的字典寫(xiě)入文件。
更新字典操作方式：
f = open(‘example.txt’, ‘r’)
data = eval(f.read())
data[‘a(chǎn)ge’] = 30 # 將年齡從25更新為30
f.close()
f = open(‘example.txt’, ‘w’)
f.write(str(data))
f.close()
5.刪除數(shù)據(jù)
刪除數(shù)據(jù)的方法與更新數(shù)據(jù)類似，可以直接使用字典操作函數(shù)或者直接刪除字典中的元素，最后將修改后的字典寫(xiě)入文件即可。
刪除字典操作方式：
f = open(‘example.txt’, ‘r’)
data = eval(f.read())
del data[‘a(chǎn)ddress’] # 刪除地址鍵值對(duì)
f.close()
f = open(‘example.txt’, ‘w’)
f.write(str(data))
f.close()
6.結(jié)論
在Python中，使用文件作為數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行讀取操作，能夠滿足許多小型項(xiàng)目的需求。雖然Python通過(guò)其豐富的內(nèi)置函數(shù)和第三方模塊，可以實(shí)現(xiàn)許多高效的數(shù)據(jù)操作，但是如果您想要實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的數(shù)據(jù)查詢或者在數(shù)據(jù)并發(fā)處理方面有更高的要求，建議考慮使用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。
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說(shuō)明：先要安裝openpyxl模昌燃?jí)K（專門(mén)處理鎮(zhèn)升excel文件的模塊），方法：在visual studio code下方耐旅虛 >后 輸入： pip install openpyxl，直到出現(xiàn)successfully installed，再運(yùn)行上述代碼
python 怎么實(shí)現(xiàn)從csv文件中讀取數(shù)據(jù) 插入到mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中
你好，csv格式的和Excel格式的都是差不多的，
下面是讀取Excel的一些函數(shù)，伏纖中希望幫到你：
# -*- coding: cp936 -*-
import xlrd3
def getAllRowsBySheetIndex(sheetIndex, xlsFilePath):
workBook = xlrd3.open_workbook(xlsFilePath)
table = workBook.sheets()
rows =
rowNum = table.nrows # 總共行數(shù)
rowList = table.row_values
for i in range(rowNum):
rows.append(rowList(i)) # 等價(jià)于rows.append(i, 缺山rowLists(i))
return rows
def getRow(sheetIndex, rowIndex, xlsFilePath):
rows = getAllRowsBySheetIndex(sheetIndex, xlsFilePath)
return rows
def getAllColsBySheetIndex(sheetIndex, xlsFilePath):
workBook = xlrd3.open_workbook(xlsFilePath)
table = workBook.sheets()
cols =
colNum = table.ncols # 總共列數(shù)
colList = table.col_values
for i in range(colNum):
cols.append(colList(i))
return cols
def getCol(sheetIndex, colIndex, xlsFilePath):
cols = getAllColsBySheetIndex(sheetIndex, xlsFilePath)
return cols
def getCellValue(sheetIndex, rowIndex, colIndex, xlsFilePath):
workBook = xlrd3.open_workbook(xlsFilePath)
豎友table = workBook.sheets()
return table.cell(rowIndex, colIndex).value # 或者table.row(0).value或者table.col(0).value
if __name__==’__main__’:
rowsInFirstSheet = getAllRowsBySheetIndex(0, ‘./產(chǎn)品.xls’)
print(rowsInFirstSheet)
colsInFirstSheet = getAllColsBySheetIndex(0, ‘./產(chǎn)品.xls’)
print(colsInFirstSheet)
print(getRow(0, 0, ‘./產(chǎn)品.xls’)) # 獲取之一個(gè)sheet之一行的數(shù)據(jù)
print(getCol(0, 0, ‘./產(chǎn)品.xls’)) # 獲取之一個(gè)sheet之一列的數(shù)據(jù)
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