在Python编程中，文件I/O操作是常见的任务。本文将介绍一些关于Python文件I/O操作的常见问题及其解决方案，并提供详细的代码示例。
前 言 如果你是数据行业的一份子，那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂！噢！我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说，和不同的格式打交道都乏味透顶！但现实情况是，人们很少能得到整齐的列表数据。因此，熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳／最高效的方法，对于任何一个数据科学家（或者数据工程师）而言都必不可少。 在本篇文章中，你会了解到数据科学家
JSON（JavaScript对象表示法的缩写）是一种开放标准。虽然它的名字并不意味着这样，但它是一种独立于语言的数据格式。JSON 用于存储和交换数据。它是一种流行的数据格式，因为它也很容易为人类读写。在 Python 中使用 JSON 非常简单！Python 有两种数据类型，它们组成了在 Python 中使用 JSON 的完美工具: dictionary 和 lists。
记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
python处理数据文件的途径有很多种，可以操作的文件类型主要包括文本文件（csv、txt、json等）、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。
还是先来介绍一下我的背景：昨天突然接到了这样的活，需要用python解析Excel中多个sheet文件的内容，并最终展示成格式化的json。一想，这个我拿手啊，记得shigen之前有一篇这样的文章：如何在终端查看excel内容，岂不是可以直接派上场了。然而事实是我大意了，我没有考虑到excel中存在的部分单元格是函数计算出来的情况。为了更好的说明问题，我先来模拟一个表格看看：
＃1）Python可以用于Web客户端和Web服务器端编程吗？哪一个最适合Python？
在上一篇Python接口自动化测试系列文章：Python接口自动化之logging日志，主要介绍日志相关概念及logging日志模块的操作流程。
注意代码中 分别代表 kfb 与 对应 json 文件 file1 = “pos_1/”+sample+".kfb" label1 = “labels/”+sample+".json" 请根据自己文件位置定义
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在各种python的项目中，我们时常要持久化的在系统中存储各式各样的python的数据结构，常用的比如字典等。尤其是在云服务类型中的python项目中，要持久化或者临时的在缓存中储存一些用户认证信息和日志信息等，最典型的比如在数据库中存储用户的token信息。在本文中我们将针对三种类型的python持久化存储方案进行介绍，分别是json、pickle和python自带的数据库sqlite3。
设计软件时，我们通常要花费很多精力编写高质量代码。但这还不够，一个好的软件还应关注它的生态系统，例如测试，部署，网络等，这其中最重要的一方面就是配置管理。
在文中，我们将研习如何用Python读取文件，然后，向文件写入内容并再次保存它。使用Python读写某种特别类型的文件，例如：JSON、CSV、Excel等，一般会有专门的模块。但是，在这里，我们将用Python打开文本文件(.txt)。
大家对yaml文件还处于比较陌生的阶段，yaml 和 json 文件本质上是一样的，都是静态的文件，当然不能直接引用 python 的函数。 那这时候就有人问到了，那为什么 httprunner 框架可以在yaml文件中引用函数呢？
本文翻译自How to read and write a JSON object to a file in Node.js
專 欄 ❈丁果，Python中文社区作者。对django、pyqt、opencv、tornado感兴趣。 GitHub：https://github.com/lidingke ❈ 一、模块 or global 很多初学者有个误区，就是在Python中需要配置一个全局的参数时，首先想到的是global关键字，而实际上global不是干这个事的，global的功能是在将局部作用域的变量声明为全局的，这样可以在局部修改全局的变量。 但这种用法其实非常不好，按照函数式的规范而言，纯函数的输入应该只有输入参数确定，
本文以一款阿里云市场历史天气查询产品为例，为你逐步介绍如何用 Python 调用 API 收集、分析与可视化数据。希望你举一反三，轻松应对今后的 API 数据收集与分析任务。
这就导致在首次打开小程序，进入年度总结页面时，肉眼可见的要等一会儿才能加载出数据，体验不太好
在当今软件开发领域，人工智能技术正逐渐渗透到各个方面，为程序员们提供了更多的工具和资源来提高工作效率。其中，像ChatGPT-4这样的自然语言处理模型，为程序员在查询高效代码案例和解决问题时提供了全新的途径。本文将介绍如何高效地利用ChatGPT-4来查询高效的代码案例，以及一些实际案例分享。
本文介绍的是利用Plotly绘制一种相对少见的可视化图形：桑基图，这个图形可以说是展现数据流动的利器。
虚幻引擎已经拥有了蓝图和C++进行开发，为什么还需要Python呢？python相对蓝图和C++有什么优势呢？我认为有以下几点原因： 1、python语言入门简单 2、在虚幻中引入python，可以把海量python生态的库引入到虚幻，这大大加快了开发效率 3、python可以实现虚幻编辑器中自动化工作流程 4、Python目前已经成为制作流程和3D应用程序之间的互操作性的首选语言
大量数据，里面有多行多列，出现类似标题报错 raise JSONDecodeError(“Extra data”, s, end) json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 104)
最近在做模型的时候发现工程实时落盘的样本是Protobuf序列化后的数据，为了读取这些数据，简单的了解了一下Protobuf。
随着生成的数据量继续呈指数级增长，数据质量测试变得越来越重要。数据质量测试是确保数据准确、完整、一致并符合预期标准的过程。本文探讨了Python中的数据质量测试，包括它是什么，为什么它很重要，以及如何实现它。
有很多时候你会想用Python从PDF中提取数据，然后将其导出成其他格式。不幸的是，并没有多少Python包可以很好的执行这部分工作。在这篇贴子中，我们将探讨多个不同的Python包，并学习如何从PDF中提取某些图片。尽管在Python中没有一个完整的解决方案，你还是应该能够运用这里的技能开始上手。提取出想要的数据之后，我们还将研究如何将数据导出成其他格式。
在这个周末我安装了Windows 10 Spring Update，最令我期待的就是它的内置OpenSSH工具，这意味着Windows管理员不再需要使用Putty和PPK格式的密钥了。随后，我花了些时间来探索并了解该版本所支持的特性。最终没有令我失望，我惊喜地看到ssh-agent.exe也被包含在内。在MSDN的一篇关于使用新Windows ssh-agent文章的以下部分，引起了我的注意：
公众号：FunTester，原创分享爱好者，腾讯云、掘金社区、开源中国推荐，知乎八级原创作者，主要方向接口功能、自动化、性能测试，兼顾白盒测试，框架开发，业务开发。工作语言Java和Groovy，欢迎关注。 GitHub地址 测开笔记 我的开发日记（一） 我的开发日记（二） 我的开发日记（三） 我的开发日记（四） 我的开发日记（五） 我的开发日记（六） 我的开发日记（七） 我的开发日记（八） 我的开发日记（九） 我的开发日记（十） 我的开发日记（十一） 我的开发日记（十二） 我的开发日记（十三） 我的开发日
json.load()和json.loads()都是Python标准库json模块中用于处理JSON数据的方法，二者的作用都是将JSON数据转换为Python数据类型，它们之间的区别如下：
SQLite 是非常优秀的数据库，能够在真实的生产环境中完成一些真正的工作。本文将列出五个我认为在2016年应当选用 SQLite 的原因。 便于管理 不知你是否管理过 Postgres 数据库？想要
本文由CDA作者库成员HarryZhu原创，并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 介绍 现代化数据科学中的 DataFrame 概念源起R语言，而 Python Pandas
3.定义一个函数，输入任意三个学生的姓名，然后写入到D盘根目录下的test.txt
在本文中，我们将学习什么是 .data 文件以及如何在 python 中读取 .data 文件。
之前在某乎上看见一篇关于《为什么很多程序员都建议使用 Linux》的文章，结合我自身关于Linux的使用经验。心血来潮得写了一段关于我在Linux系统部署爬虫程序的心得，希望结识更多的爬虫技术大佬，一起游弋在代码世界中。
在.NET桌面程序中，通常使用setting文件来保存程序的配置信息。使用setting文件的方法很简单，只需在项目中添加一个setting文件，然后通过Properties.Settings.Default来获取和保存设置即可。
日志模块在一个完整项目中必不可少，平时在工作中遇到系统报错等，也是首先到服务器查看报错日志(ps.即使看不懂，也会把报错部分copy出来当做bug附件)
系统：Windows 7 VsCode：1.48.2 Node.js：12.8.1
在使用Python编程时，有时候我们可能会遇到ModuleNotFoundError异常，错误信息显示为No module named 'config'。这种错误通常发生在我们尝试导入一个指定的模块时，但Python解释器无法找到该模块。
Python 这门语言有个很大的用途就是使用它来进行文件处理，学会处理文件和保存数据可以让你的程序使用起来更加容易和方便，因此小编为大家准备了几个处理文件常用的几个小知识，快来一起学习吧！
YAML是一种数据序列化语言，它允许您以紧凑且可读的格式存储复杂数据。这对于DevOps和虚拟化非常有用，因为它对于实现高效的数据管理系统和自动化至关重要。
此前我们已经见过了不同的Python数据类型。通常也会将我们的数据存储在不同的格式的文件中。在这章节中我们将学习如何处理这些不同的类型的文件（.txt, .json, .xml, .csv, .tsv, .excel）。首先，让我们从最熟悉的txt类型文件开始。
json文件是一种常见的数据存储文件，比txt看着高级点，比xml看着人性化一点。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript（Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999）的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(网络传输速度快)。
Python优越的灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是对数据科学家而言。这在很大程度上是因为使用Python处理大型数据集是很简单的一件事情。
本文[1]演示如何使用 Python 的 json.load() 和 json.loads() 方法从文件和字符串中读取 JSON 数据。使用 json.load() 和 json.loads() 方法，您可以将 JSON 格式的数据转换为 Python 类型，这个过程称为 JSON 解析。Python 内置模块 json 提供了以下两种解析 JSON 数据的方法。
JSON是用于数据交换的轻量级数据格式，可以很容易地被人类读取和写入，也可以由机器轻松解析和生成。它是一种完全独立于语言的文本格式。为了处理JSON数据，Python有一个名为的内置包json。
常用配件文件的处理方式，包含：JSON、ini / config、YAML、XML 等
这次将介绍有关文件和异常的处理，包括读写文本文件、二进制文件、JSON 文件，异常处理，以及 pathlib 模块的介绍。
实际开发中常常会遇到对数据进行持久化操作的场景，而实现数据持久化最直接简单的方式就是将数据保存到文件中。说到“文件”这个词，可能需要先科普一下关于文件系统的知识，但是这里我们并不浪费笔墨介绍这个概念，请大家自行通过维基百科进行了解。
当一个用例用到多组测试数据的时候，我们必然会用到参数化，接下来看下如何在yaml文件中实现参数化
在实际开发中，常常需要对程序中的数据进行持久化操作，而实现数据持久化最直接简单的方式就是将数据保存到文件中。说到“文件”这个词，可能需要先科普一下关于文件系统的知识，对于这个概念，维基百科上给出了很好的诠释，这里不再浪费笔墨。
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