计算机二级Python考点解析12

当下 ║ 2018.09.11

人生苦短，我们都要用Python,大家要经常回看大纲~

１． 文件的使用：文件打开、读写和关闭。

２． 数据组织的维度：一维数据和二维数据。

３． 一维数据的处理：表示、存储和处理。

４． 二维数据的处理：表示、存储和处理。

５． 采用ＣＳＶ格式对一二维数据文件的读写。

知识点

第一部分：文件的使用：文件打开、读写和关闭。

读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。

要以读文件的模式打开一个文件对象，使用Python内置的open()函数，传入文件名和标示符：

>>> f = open('/Users/a/test.txt', 'r')

标示符'r'表示读，这样，我们就成功地打开了一个文件。

如果文件打开成功，接下来，调用read()方法可以一次读取文件的全部内容，Python把内容读到内存，用一个str对象表示：

>>> f.read()'Hello, world!'

最后一步是调用close()方法关闭文件。文件使用完毕后必须关闭，因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的：

>>> f.close()

但是每次都这么写实在太繁琐，所以，Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法：

with open('/path/to/file', 'r') as f:

print(f.read())

不必调用f.close()方法。

调用read()会一次性读取文件的全部内容，如果文件有10G，内存就爆了，所以，要保险起见，可以反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。另外，调用readline()可以每次读取一行内容，调用readlines()一次读取所有内容并按行返回list。因此，要根据需要决定怎么调用。

如果文件很小，read()一次性读取最方便；如果不能确定文件大小，反复调用read(size)比较保险；如果是配置文件，调用readlines()最方便：

for line in f.readlines():

print(line.strip()) # 把末尾的'\n'删掉

写文件

写文件和读文件是一样的，唯一区别是调用open()函数时，传入标识符'w'或者'wb'表示写文本文件或写二进制文件：

>>> f = open('/Users/a/test.txt', 'w')>>> f.write('Hello, world!')>>> f.close()

你可以反复调用write()来写入文件，但是务必要调用f.close()来关闭文件。当我们写文件时，操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘，而是放到内存缓存起来，空闲的时候再慢慢写入。只有调用close()方法时，操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。忘记调用close()的后果是数据可能只写了一部分到磁盘，剩下的丢失了。所以，还是用with语句来得保险：

with open('/Users/a/test.txt', 'w') as f:

f.write('Hello, world!')

要写入特定编码的文本文件，请给open()函数传入encoding参数，将字符串自动转换成指定编码。

细心的童鞋会发现，以'w'模式写入文件时，如果文件已存在，会直接覆盖（相当于删掉后新写入一个文件）。如果我们希望追加到文件末尾怎么办？可以传入'a'以追加（append）模式写入。

第二部分：数据组织的维度：一维数据和二维数据。

数据的维度是数据的组织形式：

一维形式，就是之前说的三种数据组合类型了

二维数据，是一维数据的组合形式，由多个一维数据组合形成

多维数据，由一维数据或者二维数据在新维度上形成的

高维数据，仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构

[ [3, 2, 1],

[1, 2, 3] ] ###二维数据

[1, 2, 3, 4, 5 ] #一维数据

第三部分：一维数据的处理：表示、存储和处理。

如果数据有序：使用列表类型，列表类型可以表达一维有序数据

for循环可以遍历数据，进而对每一个数据进行处理

如果无序：使用集合类型，集合类型可以表达一维无序数据

for循环可以遍历集合，进而对每一个数据进行处理

一维数据的存储

空格分开，不换行。缺点是数据中不能存在空格

逗号分隔，不换行。缺点是数据中不能存在逗号

其他方式，可以利用特殊符号或者特殊符号组合进行分隔例如’$’，缺点：需要根据数据特点进行定义，通用性比较差

一维数据的操作

指的是数据存储格式和表达方式之间的转换，将存储的数据读入程序，将程序表示的数据写入文件

举例

data.txt内容：中国$美国$日本$法国$罗斯$越南

txt=f.open(data.txt).read()

ls=txt.split("$")

f.close()

ls内容：中国 美国 日本 法国 罗斯 越南

ls=['英国','印度']

f=open(fname,'w')

f.write(' '.join(ls))

f.close()

第四部分：二维数据的处理：表示、存储和处理。

二维数据的表示:

列表类型可以表达二维数据

使用的列表是二维列表

使用两层for循环遍历列表的每一个元素

外层列表中的每一个元素可以对应表格的一行或者一列

使用二维列表

[ [3.1, 3.2, 3.3],

[3.4, 3.5, 3.6] ]

二维数据的存储

- 按行存或者按列存都可以，具体由程序决定

- 一般索引习惯： ls[row][column]，先行后列

- 根据一般习惯，外层列表每个元素是一行，按行存

二维数据的存储和处理我们放到第五部分一起介绍。

第五部分：采用 ＣＳＶ 格式对一二维数据文件的读写。

CSV(Comma-Separated Values)即逗号分隔值，可以用Excel打开查看。由于是纯文本，任何编辑器也都可打开。与Excel文件不同，CSV文件中：

值没有类型，所有值都是字符串

不能指定字体颜色等样式

不能指定单元格的宽高，不能合并单元格

没有多个工作表

不能嵌入图像图表

在CSV文件中，以,作为分隔符，分隔两个单元格。像这样a,,c表示单元格a和单元格c之间有个空白的单元格。依此类推。

不是每个逗号都表示单元格之间的分界。所以即使CSV是纯文本文件，也坚持使用专门的模块进行处理。Python内置了csv模块。

从csv文件中读入数据

fo=open(fname)

ls=[]for line in fo:

line=line.replace('\n','')

ls.append(line.split(','))

fo.close()

把文件写入到csv文件中

ls=[[],[],[]]

f=open(fnam,'w')for item in ls:

f.write(','.join(item)+'\n')

f.close()

# join()函数的参数可以不是字符串，也可以是列表

处理每一个二维数据

for row in ls:

for column in row:

print(ls[row][column])

该来的终究会来，没有任何例外和奇迹。

E

N

D