python将数据写入本地txt文件

简介: python将数据写入本地txt文件


  • 写入文件
'''
 w 只能操作写入 r 只能读取 a 向文件追加
 w+ 可读可写 r+可读可写 a+可读可追加
 wb+写入进制数据
 w模式打开文件,如果而文件中有数据,再次写入内容,会把原来的覆盖掉
'''
# 打开txt文件
file_handle=open('123.txt',mode='w')
#  第一种: write 写入 \n 换行符
file_handle.write('hello word 你好 \n')
# 第二种: writelines()函数 写入文件,但不会自动换行 
# file_handle.writelines(['hello\n','world\n','你好\n','智游\n','郑州\n'])
# 关闭文件
file_handle.close()
# 覆盖写入
with open("text.txt","w") as file:
    file.write("I am learning Python!\n")
# 追加写入    
with open("text.txt","a") as file:
  file.write("\n")
    file.write("What I want to add on goes here")
  • 读取txt文件
# 打开txt文件
file_handle=open('123.txt',mode='r')
# 第一种读取方式
# read(int)函数, 读取文件内容。如果指定读取长度,会按照长度去读取,不指定默认读取所有数据
# content=file_handle.read(20)
# print(content)
# 第二种读取方式
# readline(int)函数 默认读取文件一行数据
# content=file_handle.readline(20)
# print(content)
# 第三种读取方式
# readlines() 会把每一行的数据作为一个元素放在列表中返回,读取所有行的数据
contents=file_handle.readlines()
print(contents)
# 关闭文件
file_handle.close()
# 读取文件
with open('text.txt','r') as file:
    print(file.read())
# 读取文件
with open("text.txt","r") as file:
    for line in file:
        print(line)


相关文章
|
25天前
|
数据采集 JSON 数据处理
抓取和分析JSON数据:使用Python构建数据处理管道
在大数据时代,电商网站如亚马逊、京东等成为数据采集的重要来源。本文介绍如何使用Python结合代理IP、多线程等技术,高效、隐秘地抓取并处理电商网站的JSON数据。通过爬虫代理服务,模拟真实用户行为,提升抓取效率和稳定性。示例代码展示了如何抓取亚马逊商品信息并进行解析。
抓取和分析JSON数据:使用Python构建数据处理管道
|
9天前
|
图形学 Python
SciPy 空间数据2
凸包(Convex Hull)是计算几何中的概念,指包含给定点集的所有凸集的交集。可以通过 `ConvexHull()` 方法创建凸包。示例代码展示了如何使用 `scipy` 库和 `matplotlib` 绘制给定点集的凸包。
19 1
|
10天前
|
JSON 数据格式 索引
Python中序列化/反序列化JSON格式的数据
【11月更文挑战第4天】本文介绍了 Python 中使用 `json` 模块进行序列化和反序列化的操作。序列化是指将 Python 对象(如字典、列表)转换为 JSON 字符串,主要使用 `json.dumps` 方法。示例包括基本的字典和列表序列化,以及自定义类的序列化。反序列化则是将 JSON 字符串转换回 Python 对象,使用 `json.loads` 方法。文中还提供了具体的代码示例,展示了如何处理不同类型的 Python 对象。
|
11天前
|
数据采集 Web App开发 iOS开发
如何使用 Python 语言的正则表达式进行网页数据的爬取?
使用 Python 进行网页数据爬取的步骤包括:1. 安装必要库(requests、re、bs4);2. 发送 HTTP 请求获取网页内容;3. 使用正则表达式提取数据;4. 数据清洗和处理;5. 循环遍历多个页面。通过这些步骤,可以高效地从网页中提取所需信息。
|
12天前
|
开发者 Python
Python中__init__.py文件的作用
`__init__.py`文件在Python包管理中扮演着重要角色,通过标识目录为包、初始化包、控制导入行为、支持递归包结构以及定义包的命名空间,`__init__.py`文件为组织和管理Python代码提供了强大支持。理解并正确使用 `__init__.py`文件,可以帮助开发者更好地组织代码,提高代码的可维护性和可读性。
15 2
|
23天前
|
数据可视化 算法 JavaScript
基于图论的时间序列数据平稳性与连通性分析:利用图形、数学和 Python 揭示时间序列数据中的隐藏模式
本文探讨了如何利用图论分析时间序列数据的平稳性和连通性。通过将时间序列数据转换为图结构,计算片段间的相似性,并构建连通图,可以揭示数据中的隐藏模式。文章介绍了平稳性的概念,提出了基于图的平稳性度量,并展示了图分区在可视化平稳性中的应用。此外,还模拟了不同平稳性和非平稳性程度的信号,分析了图度量的变化,为时间序列数据分析提供了新视角。
51 0
基于图论的时间序列数据平稳性与连通性分析:利用图形、数学和 Python 揭示时间序列数据中的隐藏模式
|
28天前
|
Java Python
> python知识点100篇系列(19)-使用python下载文件的几种方式
【10月更文挑战第7天】本文介绍了使用Python下载文件的五种方法,包括使用requests、wget、线程池、urllib3和asyncio模块。每种方法适用于不同的场景,如单文件下载、多文件并发下载等,提供了丰富的选择。
|
9天前
|
索引 Python
SciPy 空间数据1
SciPy 通过 `scipy.spatial` 模块处理空间数据,如判断点是否在边界内、计算最近点等。三角测量是通过测量角度来确定目标距离的方法。多边形的三角测量可将其分解为多个三角形,用于计算面积。Delaunay 三角剖分是一种常用方法,可以对一系列点进行三角剖分。示例代码展示了如何使用 `Delaunay()` 函数创建三角形并绘制。
19 0
|
16天前
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
45 0
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程,以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据,为决策提供支持。
23 2