斜杠 / 不需要转义，反斜杠 \\ 才需要。
数据持久化
1. 文件操作
计算机的 文件，就是存储在某种 长期储存设备 上的一段 数据
长期存储设备包括：硬盘、U 盘、移动硬盘、光盘…
文本文件和二进制文件
- 文本文件
- 可以使用 文本编辑软件 查看
- 本质上还是二进制文件
- 例如：python 的源程序
- 二进制文件
- 保存的内容 不是给人直接阅读的，而是 提供给其他软件使用的
- 例如：图片文件、音频文件、视频文件等等
- 二进制文件不能使用 文本编辑软件 查看
1.1 文件的基本操作
操作文件的函数 / 方法
在 Python 中要操作文件需要记住 1 个函数和 3 个方法
| 序号 | 函数 / 方法名 | 说明 |
|---|---|---|
| 打开函数 | open() | 内置方法，打开文件，并且返回文件操作对象 |
| 读取方法 | .read | 将文件内容读取到内存 |
| 写入方法 | .write | 将指定内容写入文件 |
| 关闭方法 | .close | 关闭文件 |
open函数负责打开文件，并且返回文件对象read/write/close三个方法都需要通过 文件对象 来调用
1.1.1 读取文件
file = open('filename'，mode, encoding, newline) //newline='\r\n' 可让文件换行写入函数的第一个参数是要打开的文件名（文件名区分大小写）
- 如果文件 存在，返回 文件操作对象，以供读写和关闭
- 如果文件 不存在，会 抛出异常
read()方法可以一次性 读入 并 返回 文件的 所有内容close()方法负责关闭文件- 如果 忘记关闭文件，会造成系统资源消耗，而且会影响到后续对文件的访问
注意：
read()方法执行后，会把 文件指针 移动到 文件的末尾
# 1. 打开 - 文件名需要注意大小写
file = open("./data.csv")
# 2. 读取
text = file.read()
print(text)
# 3. 关闭
file.close()1.1.2 打开文件的方式
open函数 默认 只读方式 打开文件，并且返回文件对象
语法如下：
f = open(" 文件名 ", " 访问方式 ")| 访问方式 | 说明 |
|---|---|
| r | 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头，这是默认模式。如果文件不存在，抛出异常 |
| w | 以只写方式打开文件。如果文件存在会被覆盖。如果文件不存在，创建新文件 |
| a | 以追加方式打开文件。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果文件不存在，创建新文件进行写入 |
| r+ | 以读写方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。如果文件不存在，抛出异常 |
| w+ | 以读写方式打开文件。如果文件存在会被覆盖。如果文件不存在，创建新文件 |
| a+ | 以读写方式打开文件。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果文件不存在，创建新文件进行写入 |
| rb | 以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。b 是二进制的意思 |
| wb | 以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件 |
| ab | 以二进制格式打开一个文件用于追加 |
提示
- 频繁的移动文件指针，会影响文件的读写效率，开发中更多的时候会以 只读、只写 的方式来操作文件
写入文件示例
# 打开文件
f = open("text.txt", "w")
f.write("hello python！\n")
f.write(" 今天天气真好 ")
# 关闭文件
f.close()1.1.3 按行读取文件内容
read 方法默认会把文件的 所有内容 一次性读取到内存
如果文件太大，对内存的占用会非常严重
readline 方法
readline 方法可以一次读取一行内容
方法执行后，会把 文件指针 移动到下一行，准备再次读取
—> 读取大文件的正确姿势!
1.1.4 with open
常用三段式的文件操作：open–>read/write–>close。这个我们操作完文件后必须 close，当然我们也可以这样做：
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f.readlines():
print(line.strip()) # 打印内容，并把行末尾的 '\n' 删掉这样就不用调用 close()方法了，可以更为简洁
1.2 目录操作
在 终端 / 文件浏览器、 中可以执行常规的 文件 / 目录 管理操作，例如：
- 创建、重命名、删除、改变路径、查看目录内容、……
在
Python中，如果希望通过程序实现上述功能，需要导入os模块
1.2.1 系统操作
1.2.2 文件操作
| 序号 | 方法名 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 01 | rename | 重命名文件 | os.rename(源文件名, 目标文件名) |
| 02 | remove | 删除文件 | os.remove(文件名) |
1.2.3 目录操作
| 序号 | 方法名 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 01 | listdir | 目录列表 | os.listdir(目录名) |
| 02 | mkdir | 创建目录 | os.mkdir(目录名) |
| 03 | rmdir | 删除目录 | os.rmdir(目录名) |
| 04 | chdir | 修改工作目录 | os.chdir(目标目录) |
| 05 | makedirs | 生成多层递归目录 | os.makedirs(目标目录) |
| 06 | path.isdir | 判断文件或目录是否存在 | os.path.isdir(文件路径) |
| 07 | path.exists | 判断文件是否存在 | os.path.exists(文件路径) |
| 08 | path.isfile | 判断是否为文件 | os.path.isfile(文件路径) |
| 09 | path.join | 连接目录与文件 | os.path.join(path,name) |
| 10 | path.getsize | 返回文件大小 | os.path.getsize(文件路径) |
| 11 | path.abspath | 返回绝对路径 | os.path.abspath(name) |
| 12 | path.dirname | 返回文件路径 | os.path.dirname(name) |
提示：文件或者目录操作都支持 相对路径 和 绝对路径
// 判断目录是否存在，存在则删除
import os
file_path='images'
if os.path.exists(file_path):
os.rmdir(file_path)2. excel
openpyxl 是一个 Python 库，用于读取 / 写入 Excel 2010 xlsx / xlsm / xltx / xltm 文件。
它的诞生是因为缺少可从 Python 本地读取 / 写入 Office Open XML 格式的库。
官方文档：https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/usage.html#write-a-workbook
Excel 文件三个对象
workbook： 工作簿，一个 excel 文件包含多个 sheet。
sheet：工作表，一个 workbook 有多个，表名识别，如“sheet1”，“sheet2”等。
cell： 单元格，存储数据对象1、openpyxl 读写单元格时，单元格的坐标位置起始值是（1，1），即下标最小值为 1，否则报错！
2、openpyxl 支持直接横纵坐标访问，如 A1，B2…
2.1 创建工作簿
只需导入Workbook 对象就可以创建工作簿
from openpyxl import Workbook
# 创建工作簿
wb = Workbook()如果想写入数据就需要获取一张表
表明创建时会自动命名。它们按顺序编号（Sheet，Sheet1，Sheet2 等）。可以随时通过 Worksheet.title 属性更改此名称：
# 创建一张表
ws = wb.active
ws.title = ' 表 1'
# 创建新表
ws2 = wb.create_sheet(' 表 2')
# 通过表名获取表
ws = wb[' 表 1']2.2 写入操作
现在我们知道了如何获取工作表，可以开始修改单元格内容了。单元格可以直接作为工作表的键进行访问：
这将使单元格返回 A4，如果尚未存在，则创建一个单元格。可以直接分配值：
# 写入值
ws['A1'] = 42还有 Worksheet.cell() 方法可以更方便操作。
ws.cell(row=2, column=5).value = 99
ws.cell(row=3, column=5, value=100)逐行写
# 行内容可以直接被列表覆盖
# ws.append(iterable)
# 添加一行到当前 sheet 的最底部（即逐行追加从第一行开始）
# iterable 必须是 list,tuple,dict,range,generator 类型的。
# 1，如果是 list，将 list 从头到尾顺序添加。
# 2，如果是 dict，按照相应的键添加相应的键值。
ws.append(['This is A1'， 'This is B1'， 'This is C1'])
ws.append({'A': 'This is A1'， 'C': 'This is C1'})
ws.append({1: 'This is A1'， 3: 'This is C1'})同时可以遍历单元格
2.3 案例:
将九九乘法表写入 excel 表
# 写入九九乘法表
ws9 = wb.create_sheet(' 九九乘法表 ')
i = 1
while i < 10:
j = 1
while j <= i:
# print('{} * {} = {}'.format(j， i， j * i)， end='\t')
ws9.cell(row=i， column=j).value = '{} * {} = {}'.format(j， i， j * i)
j += 1
i += 1 2.4 读表操作
# 打开文件：
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('sample.xlsx')
# 通过表名获取获取 sheet：
table = wb[' 九九乘法表 ']
# 获取行数和列数：
rows = table.max_row
cols = table.max_column
print(rows, cols)
# 获取单元格值：
# 获取表格内容, 是从第一行第一列是从 1 开始的, 注意不要丢掉 .value
Data = table.cell(row=1, column=1).value
print(Data)
# 获取所有表名
sheet_names = wb.sheetnames
print(sheet_names[0])
ws = wb[(wb.sheetnames[0])] # index 为 0 为第一张表
# 活动表表名
print(wb.active.title)逐行读取
# 逐行读 ws9['A1:I9']: 例如('A1:C4')
# 返回一个生成器， 注意取值时要用 value，例如：
for row in table['A1:I9']:
for cell in row:
print(cell.value)显示有多少张表
print(wb.sheetnames)
# 显示表名，表行数，表列数
print(ws9.title)
print(ws9.max_row)
print(ws9.max_column)保存文件
wb.save("sample1.xlsx")2.5 操作实例
将猫眼爬虫的数据保存到 Excel 表。
3. json
目的： 将 Python 对象编码为 JSON 字符串，或将 JSON 字符串解码为 Python 对象。
json 模块提供了 API，将内存中的 Python 对象转换为 JSON 序列。JSON 具有以多种语言（尤其是 JavaScript）实现的优点。它在 REST API 中 Web 服务端和客户端之间的通信被广泛应用，同时对于应用程序间通信需求也很有用。
3.1 两个主要方法
3.1.1 json.loads()
作用：把 Json 格式字符串解码转换成 Python 字典对象 。字符串——> 字典 （称之为反序列化）
import json
json_str='{"name": "ACME","shares":"100","price" :"542.23"}' //json 数据
dict_data=json.loads(json_str)
print(type(dict_data),dict_data)
// 输出结果如下：
<class 'dict'> {'name': 'ACME', 'shares': '100', 'price': '542.23'}注意：json 中的字符串只能是双引号包围。它也是一种数据格式
注意区分：json.load()用于从 json 文件中读取数据。以下举例说明：
import json
file=open('novel.json',mode='r',encoding='utf-8')
a=json.load(file) // 注意这里 file 只能有一行才能读取
print(type(a))
// 输出结果如下：
<class 'dict'>总结，json.loads 读取内存里的数据，json.load 读取文件中的数据。都是把数据反序列化。
3.1.2 json.dumps()
作用：把 Python 字典对象解码转换成 Json 格式字符串。字典——> 字符串 （称之为序列化）
import json
dict_data={'name': 'ACME','shares':100,'price' :542.23}
json_str=json.dumps(dict_data)
print(type(json_str),json_str)
// 输出结果如下：
<class 'str'> {"name": "ACME", "shares": 100, "price": 542.23}注意区分： json.dump()作用是将 dict 类型的数据转成 str，并写入到 json 文件中，以下举例说明：
import json
dict_data={'name': " 马克 ","shares":100,"price" :542.23}
json.dump(dict_data,open('file.json','w'),ensure_ascii=False)
// 结果：将 dict_data 写入到本地3.2 保存为 Json
以 json 格式保存文件
import json
data = {
'name': ' 青灯 ',
'shares': 100,
'price': 542.23
}
json_str = json.dumps(data) // 将字典序列化为 json
// 写入 json 数据
with open('data.json', mode='w', encoding='utf-8') as f:
f.write(json_str)输出结果如下：
// 本地的 data.json 文件打开如下
{"name": "\u9752\u706f", "shares": 100, "price": 542.23}解决办法: json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
4. CSV 模块简介
csv 文件格式是一种通用的电子表格和数据库导入导出格式。最近我调用 RPC 处理服务器数据时，经常需要将数据做个存档便使用了这一方便的格式。
python 中有一个读写 csv 文件的包，直接 import csv 即可。利用这个 python 包可以很方便对 csv 文件进行操作，一些简单的用法如下。
4.1 写入文件
我们把需要写入的数据放到列表中，写文件时会把列表中的元素写入到 csv 文件中。
import csv
ll = [[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[5, 6, 7, 8]]
with open('example1.csv', 'w', newline='') as csvfile:
"""
delimiter: 分割符
"""
spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=',')
for l in ll:
spamwriter.writerow([1, 2, 3, 4])可能遇到的问题：直接使用这种写法会导致文件每一行后面会多一个空行。使用
newline=''解决
使用 open 直接写入
with open('example2.csv', 'w') as csvfile:
"""
delimiter: 分割符
"""
for l in ll:
csvfile.write(",".join(map(str, l)))
csvfile.write('\n')4.2 读取文件
import csv
with open('example.csv', encoding='utf-8') as f:
csv_reader = csv.reader(f)
for row in csv_reader:
print(row)file:example.csv csv 数据
['1', '2', '3', '4']
['1', '2', '3', '4']
['1', '2', '3', '4']
['1', '2', '3', '4']默认的情况下， 读和写使用逗号做分隔符(delimiter)，当遇到特殊情况是，可以根据需要手动指定字符， 例如:
with open('example.csv', encoding='utf-8') as f:
reader = csv.reader(f, delimiter=',')
for row in reader:
print(row)上述示例指定冒号作为分隔符
有点需要注意的是，当用 writer 写数据时， None 会被写成空字符串，浮点类型会被调用 repr() 方法转化成字符串。所以非字符串类型的数据会被 str() 成字符串存储。所以当涉及到 unicode 字符串时，可以自己手动编码后存储或者使用 csv 提供的 UnicodeWriter。
4.3 写入与读取字典
csv 还提供了一种类似于字典方式的读写，方式如下:
class csv.DictReader(csvfile， fieldnames=None， restkey=None， restval=None， dialect='excel'， *args， **kwds)
class csv.DictWriter(csvfile， fieldnames， restval=''， extrasaction='raise'， dialect='excel'， *args， **kwds)其中 fieldnames 指定字典的 key 值，如果 reader 里没有指定那么默认第一行的元素，在 writer 里一定要指定这个。
# %% 写
import csv
with open('names.csv', 'w') as csvfile:
fieldnames = ['first_name', 'last_name']
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
writer.writerow({'first_name': 'Baked', 'last_name': 'Beans'})
writer.writerow({'first_name': 'Lovely'})
writer.writerow({'first_name': 'Wonderful', 'last_name': 'Spam'})
# %% 读
import csv
with open('names.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
for row in reader:
print(row['first_name'], row['last_name'])欢迎各位看官及技术大佬前来交流指导呀，可以邮件至 jqiange@yeah.net