Mit dem Aufkommen des Internetzeitalters sind Datenspeicherung und -verarbeitung sehr wichtig geworden. In der modernen Informatik erfordern viele Anwendungen die Verarbeitung und Speicherung von Daten. Daher ist die Serverprogrammierung zu einem sehr wichtigen Bereich geworden. Die Python-Sprache ist in der serverseitigen Programmierung weit verbreitet. Dabei spielt CSV (Comma Separated Values) als einfaches und häufig verwendetes Dateiformat auch eine wichtige Rolle in der serverseitigen Programmierung. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie CSV zur Datenspeicherung und -verarbeitung in der Python-Serverprogrammierung verwenden.
Was ist CSV?
CSV ist ein einfaches und gebräuchliches Dateiformat. Sein englischer Name ist Comma Separated Values, was ins Chinesische als durch Kommas getrennte Werte übersetzt wird. CSV-Dateien können mit Microsoft Excel, Google Sheets, WPS und anderer Software geöffnet, bearbeitet und generiert werden und werden im Allgemeinen zum Speichern tabellarischer Daten verwendet. Die CSV-Datei verwendet ein Nur-Text-Format und die Daten werden durch Kommas getrennt. Jede Zeile stellt einen Datensatz dar und jede Spalte enthält verschiedene Datenfelder des Datensatzes. Hier ist zum Beispiel eine CSV-Datei mit Studenteninformationen:
Name,Age,Gender,Grade
Tom,18,Male,Sophomore
Lily,19,Female,Freshman
Jerry,20,Male,Senior
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In Python können wir das CSV-Modul zum Bearbeiten von CSV-Dateien verwenden, das eine Reihe von Funktionen und Klassen zum Lesen und Schreiben von CSV-Dateien bereitstellt.
CSV zur Datenspeicherung verwenden
Bei der Python-Serverprogrammierung können wir CSV-Dateien zum Speichern von Daten verwenden. Beispielsweise können wir CSV-Dateien verwenden, um Daten zu Studenteninformationen zu speichern. Zuerst müssen wir eine CSV-Datei erstellen, die Schülerinformationen speichert. Dies kann mit folgendem Code erreicht werden:
import csv
header = ['Name', 'Age', 'Gender', 'Grade']
rows = [
['Tom', '18', 'Male', 'Sophomore'],
['Lily', '19', 'Female', 'Freshman'],
['Jerry', '20', 'Male', 'Senior']
]
with open('students.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(header)
writer.writerows(rows)Nach dem Login kopieren
Zuerst importieren wir das CSV-Modul. Anschließend werden der Tabellenkopf und der Tabelleninhalt definiert. Verwenden Sie abschließend die with-Anweisung, um die Datei zu öffnen und den CSV-Inhalt zu schreiben. Der erste Parameter ist der Name der Datei und ihr Pfad, und der zweite Parameter ist der Modus, in dem die Datei geöffnet wird: „w“ bedeutet hier „schreiben“, was bedeutet, dass wir in die Datei schreiben können. Diese Methode gibt ein Dateiobjekt zurück, das wir zum Erstellen eines CSV-Writers verwenden.
writerow() wird verwendet, um eine Datenzeile (d. h. einen Datensatz) zu schreiben, und writerows() wird verwendet, um mehrere Datenzeilen (d. h. mehrere Datensätze) zu schreiben. Im obigen Code schreiben wir zuerst den Tabellenkopf, dann den Inhalt der Schülerinformationen und schreiben die gesamte Tabelle in die CSV-Datei.
CSV zum Lesen von Daten verwenden
In der Python-Serverprogrammierung ist es auch sehr üblich, CSV-Dateien zum Lesen von Daten zu verwenden. Der folgende Code zeigt, wie Sie das CSV-Modul in Python verwenden, um eine CSV-Datei zu lesen:
import csv
with open('students.csv') as file:
reader = csv.reader(file)
header = next(reader)
rows = list(reader)
print(header)
print(rows)Nach dem Login kopieren
In diesem Code öffnen wir eine CSV-Datei, um die Daten einzulesen. Wir erstellen zunächst ein CSV-Reader-Objekt mit der Funktion csv.reader(). Das Reader-Objekt kann verwendet werden, um jede Zeile in einer CSV-Datei zu durchlaufen und bei jeder Iteration eine Liste mit allen Daten für die aktuelle Zeile zurückzugeben. Mit der Funktion next() wird die nächste Zeile in der Datei gelesen. In diesem Beispiel verwenden wir die Funktion next(), um die erste Zeile der Datei zu lesen, die den Header darstellt. Verwenden Sie als Nächstes die Funktion list(), um alle Datensatzzeilen zu lesen und schließlich eine verschachtelte Liste von Datensatzzeilen zu erhalten.
Verwenden Sie die Pandas-Bibliothek für die CSV-Dateiverarbeitung.
Zusätzlich zur Verwendung des CSV-Moduls können Sie auch die Pandas-Bibliothek für die CSV-Dateiverarbeitung verwenden. Pandas ist ein effizientes Datenverarbeitungstool, mit dem große Datenmengen problemlos bearbeitet werden können. Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung der Pandas-Bibliothek zum Lesen und Verarbeiten von CSV-Dateien:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('students.csv')
print(df.head())Nach dem Login kopieren
In diesem Code verwenden wir die Funktion read_csv in der Pandas-Bibliothek, um Daten aus der CSV-Datei zu lesen. Zurückgegeben wird ein Datenrahmen, eine Datenstruktur zur Darstellung tabellarischer Daten. Mit der Funktion head() können wir die ersten Datenzeilen im Datenrahmen anzeigen.
Zusammenfassung
Die Verwendung von CSV zur Datenspeicherung und -verarbeitung ist eine wichtige Aufgabe bei der Serverprogrammierung. In Python stellen das CSV-Modul und die Pandas-Bibliothek Methoden und Tools zum Lesen, Schreiben, Analysieren und Verarbeiten von Daten in CSV-Dateien bereit. Durch die Einleitung dieses Artikels sollten wir in der Lage sein, mit Python Code zu schreiben, der CSV-Dateien für die Datenspeicherung und -verarbeitung verwendet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Serverprogrammierung: Verwendung von CSV zur Datenspeicherung und -verarbeitung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
