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Python常用庫(kù)

 imelee 2016-12-10
csv可以比較方便的在不同應(yīng)用之間遷移數(shù)據(jù),??梢詫?shù)據(jù)批量導(dǎo)出為csv格式,,然后倒入到其他應(yīng)用程序中。很多應(yīng)用中需要導(dǎo)出報(bào)表,,也通常用csv格式導(dǎo)出,,然后用Excel工具進(jìn)行后續(xù)編輯。
import csv 
  # dialect是訪問(wèn)csv文件時(shí)需要指定的參數(shù)之一,,用來(lái)確定csv文件的數(shù)據(jù)格式
# 下面這個(gè)函數(shù)列舉系統(tǒng)支持的dialect有哪些,,默認(rèn)值是'excel',用戶也可 
# 以從Dialect派生一個(gè)類,,使用該類的實(shí)例作為dialect參數(shù),。 print csv.list_dialects() 


  def test_writer():
           # csv文件必須以二進(jìn)制方式open
          with open('eggs.csv', 'wb') as csvfile:
                 spamwriter = csv.writer(csvfile) 
                  spamwriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans']) 
                   spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam']) 


  def test_reader(): 
            with open('eggs.csv', 'rb') as csvfile: 
                   spamreader = csv.reader(csvfile) 
                   for row in spamreader: 
                            print row
# sniffer 用來(lái)推斷csv文件的格式,不是很準(zhǔn)確 
def test_sniffer():
         with open('eggs.csv', 'wb') as csvfile: 
                  spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ')  
                  spamwriter.writerow(['Spam'] * 2 + ['Baked Beans'])   
                   spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam']) 


       # 通常你需要指定與寫(xiě)入者相同的文件格式才能正確的讀取數(shù)據(jù) 
  with open('eggs.csv', 'rb') as csvfile: 
            spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ') 
           for row in spamreader: print ', '.join(row)

        # 如果不知道文件格式,,sniffer就可以派上用場(chǎng)了 
        with open('eggs.csv', 'rb') as csvfile:
               # 用sniffer推斷文件格式,,從而得到dialect 
                       dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))                         print dialect.delimiter, dialect.quotechar
 
                         # 文件重新移動(dòng)到頭部 
                          csvfile.seek(0) 

                         # 用推斷出來(lái)的dialect創(chuàng)建reader
                        reader = csv.reader(csvfile, dialect) for row in reader:  
                          print ', '.join(row)

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