Pengaturcaraan pelayan Python: menggunakan CSV untuk penyimpanan dan pemprosesan data

Dengan kemunculan era Internet, penyimpanan dan pemprosesan data menjadi sangat penting. Dalam sains komputer moden, banyak aplikasi memerlukan pemprosesan dan penyimpanan data. Oleh itu, pengaturcaraan pelayan telah menjadi bidang yang sangat penting. Bahasa Python telah digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan bahagian pelayan Antaranya, CSV (Comma Separated Values), sebagai format fail yang mudah dan biasa digunakan, juga memainkan peranan penting dalam pengaturcaraan bahagian pelayan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan CSV untuk penyimpanan dan pemprosesan data dalam pengaturcaraan pelayan Python.

Apakah itu CSV?

CSV ialah format fail yang ringkas dan biasa Nama Inggerisnya ialah Comma Separated Values, yang diterjemahkan ke dalam bahasa Cina sebagai nilai dipisahkan koma. Fail CSV boleh dibuka, diedit dan dijana menggunakan Microsoft Excel, Helaian Google, WPS dan perisian lain, dan biasanya digunakan untuk menyimpan data jadual. Fail CSV menggunakan format teks biasa, dan data dipisahkan dengan koma Setiap baris mewakili rekod, dan setiap lajur mengandungi medan data rekod yang berbeza. Sebagai contoh, berikut ialah fail CSV yang mengandungi maklumat pelajar:

Name,Age,Gender,Grade
Tom,18,Male,Sophomore
Lily,19,Female,Freshman
Jerry,20,Male,Senior

Dalam Python, kami boleh menggunakan modul csv untuk memanipulasi fail CSV, yang menyediakan satu siri fungsi dan kelas untuk membaca dan menulis fail CSV.

Menggunakan CSV untuk penyimpanan data

Dalam pengaturcaraan pelayan Python, kami boleh menggunakan fail CSV untuk menyimpan data. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan fail CSV untuk menyimpan data maklumat pelajar. Pertama, kita perlu mencipta fail CSV yang menyimpan maklumat pelajar. Ini boleh dicapai menggunakan kod berikut:

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)

Pertama, kami mengimport modul csv. Kemudian, pengepala jadual dan kandungan jadual ditentukan. Akhir sekali, gunakan pernyataan dengan untuk membuka fail dan menulis kandungan CSV. Parameter pertama ialah nama fail dan laluannya, dan parameter kedua ialah mod di mana fail dibuka: "w" di sini bermaksud "tulis", yang bermaksud kita boleh menulis ke fail. Kaedah ini mengembalikan objek fail, yang kami gunakan untuk mencipta penulis csv.

writerow() digunakan untuk menulis satu baris data (iaitu satu rekod), dan writerows() digunakan untuk menulis berbilang baris data (iaitu berbilang rekod). Dalam kod di atas, kita mula-mula menulis pengepala jadual, kemudian menulis kandungan maklumat pelajar, dan menulis keseluruhan jadual ke dalam fail CSV.

Menggunakan CSV untuk membaca data

Dalam pengaturcaraan pelayan Python, ia juga sangat biasa untuk menggunakan fail CSV untuk membaca data. Kod berikut menunjukkan cara menggunakan modul csv dalam Python untuk membaca fail CSV:

import csv
 
with open('students.csv') as file:
    reader = csv.reader(file)
    header = next(reader)
    rows = list(reader)

print(header)
print(rows)

Dalam kod ini, kami membuka fail CSV untuk dibaca dalam data. Kami mula-mula mencipta objek pembaca CSV menggunakan fungsi csv.reader(). Objek pembaca boleh digunakan untuk lelaran pada setiap baris dalam fail CSV, mengembalikan setiap lelaran senarai yang mengandungi semua data untuk baris semasa. Fungsi next() digunakan untuk membaca baris seterusnya dalam fail. Dalam contoh ini, kami menggunakan fungsi next() untuk membaca baris pertama fail, iaitu pengepala. Seterusnya, gunakan fungsi list() untuk membaca semua baris rekod, dan akhirnya dapatkan senarai baris rekod bersarang.

Gunakan pustaka panda untuk pemprosesan fail CSV

Selain menggunakan modul csv, anda juga boleh menggunakan pustaka panda untuk pemprosesan fail CSV. Pandas ialah alat pemprosesan data yang cekap yang boleh memanipulasi set data yang besar dengan mudah. Berikut ialah contoh penggunaan pustaka panda untuk membaca dan memproses fail CSV:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('students.csv')
print(df.head())

Dalam kod ini, kami menggunakan fungsi read_csv dalam pustaka panda untuk membaca data daripada fail CSV. Apa yang dikembalikan ialah kerangka data, iaitu struktur data yang digunakan untuk mewakili data jadual. Menggunakan fungsi head(), kita boleh memaparkan beberapa baris pertama data dalam bingkai data.

Ringkasan

Menggunakan CSV untuk penyimpanan dan pemprosesan data ialah tugas penting dalam pengaturcaraan pelayan. Dalam Python, modul csv dan perpustakaan panda menyediakan kaedah dan alatan masing-masing untuk membaca, menulis, menganalisis dan memproses data dalam fail CSV. Melalui pengenalan artikel ini, kita seharusnya dapat menggunakan Python untuk menulis kod untuk menggunakan fail CSV untuk penyimpanan dan pemprosesan data.

Atas ialah kandungan terperinci Pengaturcaraan pelayan Python: menggunakan CSV untuk penyimpanan dan pemprosesan data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!