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2018年(186)

我的朋友

分类: Python/Ruby

2018-11-07 16:47:47

Python开发中,数据存储、读取是必不可少的环节,而且可以采用的存储方式也很多,常用的方法有json文件、csv文件、MySQL数据库、Redis数据库以及Mongdb数据库等。

1. json文件存储数据

json是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据,可以轻松解决py2py3的编码问题,内容结构类似于python中的字典和列表,层次结构简洁而清晰,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率。

2. csv文件

Python可以将数据存储为CSV文件格式,我们可以用excel打开CSV文档,进行数据的浏览,十分方便,以下是将数据存储到test.csv文件的相关实例:

import pandas as pd

list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

name=[‘id’,’uid’,’time’]

test=pd.DataFrame(columns=name,date=list)

test.to_csv(‘E:/test.csv’)

3. MySQL数据库

MySQL数据库存储方式是使用Python数据存储最常用的存储方式,Python标准数据库接口为Python DB-APIPython DB-API为开发人员提供了数据库应用程序接口,MySQLdb 是用于Python链接Mysql数据库的接口。MySQL数据库存储过程是引入API模块、获取与数据库的连接、执行SQL语句和存储过程,最后关闭数据库连接。

4. Redis数据库

使用Python数据存储为Redis数据库,优点是方便、速度快,但是取出的数据是二进制数据,一般需要转为字符串再操作,以下是具体实例:

import redis

client = redis.Redis(host='lcoalhost', port=8080)

client.set('nums', [6,7,8,5,4]) 

result = client.get('name') 

pipe = client.pipeline() 

pipe.set('name', 'oldboy') 

pipe.execute() 

5. Mongdb数据库

使用Python数据存储为Mongdb数据库,优点是不在乎数据结构,需要注意的是取出来的时候需要写个脚本整理一下,以下是具体实例:

import pymongo

client = pymongo.MongoClient('localhost', 8080) 

test1_db = client.test1

sheet_stu = db.stu

info = {name:'oldboy',age:30} 

info_id = stu.insert_one(info).inserted_id 

cur_list = [cur for cur in stu.find()] 

count = stu.count()

以上是使用Python进行数据储存的五种方法和使用方法的简单介绍,感兴趣的可以深入学习更多用法!
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