【第7周笔记】文件和数据格式化
课程笔记和选择题
notes
文件的理解
文件是数据的抽象和集合
文件是存储在辅助存储器上的数据序列
文件是数据存储的一种形式
文件展现形态:文本文件和二进制文件
文本文件 vs. 二进制文件
文本文件和二进制文件只是文件的展示方式
本质上,所有文件都是二进制形式存储
形式上,所有文件采用两种方式展示
- 文本文件
- 由单一特定编码组成的文件,如 UTF-8 编码
- 由于存在编码,也被看成是存储着的长字符串
- 适用于例如:.txt 文件、.py 文件等
- 二进制文件
- 直接由比特 0 和 1 组成,没有统一字符编码
- 一般存在二进制 0 和 1 的组织结构,即文件格式
- 适用于例如:.png 文件、.avi 文件等
“中国是个伟大的国家!”
- 文本形式:中国是个伟大的国家!
- 二进制形式:b’\xd6\xd0\xb9\xfa\xca\xc7\xb8\xf6\xce\xb0\xb4\xf3\xb5\xc4\xb9\xfa\xbc\xd2\xa3\xa1'
f.txt 文件保存: “中国是个伟大的国家!”
tf = open("f.txt", "rt") # 文本形式打开文件
print(tf.readline()) # 输出:中国是个伟大的国家!
tf.close()
bf = open("f.txt", "rb") # 二进制形式打开文件
print(bf.readline()) # 输出:b'\xd6\xd0\xb9\xfa\xca\xc7\xb8\xf6\xce\xb0\xb4\xf3\xb5\xc4\xb9\xfa\xbc\xd2\xa3\xa1'
bf.close()
文件的打开关闭
文件处理的步骤: 打开-操作-关闭
# 读文件
a.read(size)
a.readline(size)
a.readlines(hint)
# 写文件
a.write(s)
a.writelines(lines)
a.seek(offset)
<变量名> = open(<文件名>, <打开模式>) # 文件的打开
<变量名>.close() # 文件的关闭
文件的打开模式 | 描述 |
---|---|
‘r’ | 只读模式,默认值,如果文件不存在,返回 FileNotFoundError |
‘w’ | 覆盖写模式,文件不存在则创建,存在则完全覆盖 |
‘x’ | 创建写模式,文件不存在则创建,存在则返回 FileExistsError |
‘a’ | 追加写模式,文件不存在则创建,存在则在文件最后追加内容 |
‘b’ | 二进制文件模式 |
’t' | 文本文件模式,默认值 |
‘+’ | 与 r/w/x/a 一同使用,在原功能基础上增加同时读写功能 |
f = open("f.txt") # 文本形式、只读模式、默认值
f = open("f.txt", "rt") # 文本形式、只读模式、同默认值
f = open("f.txt", "w") # 文本形式、覆盖写模式
f = open("f.txt", "a+") # 文本形式、追加写模式+ 读文件
f = open("f.txt", "x") # 文本形式、创建写模式
f = open("f.txt", "b") # 二进制形式、只读模式
f = open("f.txt", "wb") # 二进制形式、覆盖写模式
文件内容的读取
操作方法 | 描述 | 举例 | 输出 |
---|---|---|---|
读入全部内容,如果给出参数,读入前 size 长度 | s = f.read(2) | 中国 | |
读入一行内容,如果给出参数,读入该行前 size 长度 | s = f.readline() | 中国是一个伟大的国家! | |
读入文件所有行,以每行为元素形成列表,如果给出参数,读入前 hint 行 | s = f.readlines() | [‘中国是一个伟大的国家!’] |
- 文件的全文本操作:遍历全文本
- 一次读入,统一处理
fname = input("请输入要打开的文件名称:") fo = open(fname,"r") txt = fo.read() # 对全文 txt 进行处理 fo.close()
- 按数量读入,逐步处理
fname = input("请输入要打开的文件名称:") fo = open(fname,"r") txt = fo.read(2) while txt != "": # 对 txt 进行处理 txt = fo.read(2) fo.close()
- 一次读入,统一处理
- 文件的逐行操作:逐行遍历文件
- 一次读入,分行处理
fname = input("请输入要打开的文件名称:") fo = open(fname,"r") for line in fo.readlines(): print(line) fo.close()
- 分行读入,逐行处理
fname = input("请输入要打开的文件名称:") fo = open(fname,"r") for line in fo: print(line) fo.close()
- 一次读入,分行处理
数据的文件写入
操作方法 | 描述 | 举例 |
---|---|---|
向文件写入一个字符串或字节流 | f.write(“中国是一个伟大的国家!”) | |
将一个元素全为字符串的列表写入文件 | ls = [“中国”, “法国”, “美国”] f.writelines(ls) | |
改变当前文件操作指针的位置,offset 含义如下:0 – 文件开头; 1 – 当前位置; 2 – 文件结尾 | f.seek(0) # 回到文件开头 |
fo = open("output.txt","w+")
ls = ["中国", "法国", "美国"]
fo.writelines(ls) # 写入一个字符串列表
for line in fo:
print(line) #(没有任何输出)
fo.close()
fo = open("output.txt","w+")
ls = ["中国", "法国", "美国"]
fo.writelines(ls)
fo.seek(0) # 写入一个字符串列表
for line in fo:
print(line) # 输出:中国法国美国
fo.close()
数据组织的维度
- 一维数据
- 由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织
- 对应列表、数组和集合等概念
- 二维数据
- 由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式
- 表格是典型的二维数据,其中,表头是二维数据的一部分
- 多维数据:由一维或二维数据在新维度上扩展形成
- 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
{
"firstName" : "Tian" ,
"lastName" : "Song" ,
"address" : {
"streetAddr" : "中关村南大街5号" ,
"city" : "北京市" ,
"zipcode" : "100081"
} ,
"professional" : ["Computer Networking" , "Security"]
}
数据的操作周期:存储 <-> 表示 <-> 操作
一维数据的格式化和处理
一维数据的表示
- 如果数据间有序:使用列表类型:ls = [3.1398, 3.1349, 3.1376]
- 列表类型可以表达一维有序数据
- for 循环可以遍历数据,进而对每个数据进行处理
- 如果数据间无序:使用集合类型:st = {3.1398, 3.1349, 3.1376}
- 集合类型可以表达一维无序数据
- for 循环可以遍历数据,进而对每个数据进行处理
一维数据的存储
- 空格分隔:中国 美国 日本 德国 法国 英国 意大利
- 使用一个或多个空格分隔进行存储,不换行
- 缺点:数据中不能存在空格
- 逗号分隔:中国,美国,日本,德国,法国,英国,意大利
- 使用英文半角逗号分隔数据进行存储,不换行
- 缺点:数据中不能有英文逗号
- 其他方式:中国$美国$日本$德国$法国$英国$意大利
- 使用其他符号或符号组合分隔,建议采用特殊符号
- 缺点:需要根据数据特点定义,通用性较差
一维数据的处理
存储 <-> 表示
将存储的数据读入程序
将程序表示的数据写入文件
一维数据的读入处理
txt = open(fname).read()
ls = txt.split() # 从空格分隔的文件中读入数据
f.close()
txt = open(fname).read()
ls = txt.split("$") # 从特殊符号分隔的文件中读入数据
f.close()
一维数据的写入处理
ls = ['中国', '美国', '日本']
f = open(fname, 'w')
f.write(' '.join(ls)) # 采用空格分隔方式将数据写入文件
f.close()
ls = ['中国', '美国', '日本']
f = open(fname, 'w')
f.write('$'.join(ls)) # 采用特殊分隔方式将数据写入文件
f.close()
二维数据的格式化和处理
二维数据的表示
列表类型可以表达二维数据
使用二维列表
使用两层 for 循环遍历每个元素
外层列表中每个元素可以对应一行,也可以对应一列
数据维度是数据的组织形式
- 一维数据:列表和集合类型
- [3.1398, 3.1349, 3.1376] 数据间有序
- {3.1398, 3.1349, 3.1376} 数据间无序
- 二维数据:列表类型
[ [3.1398, 3.1349, 3.1376], [3.1413, 3.1404, 3.1401] ]
CSV 数据存储格式
CSV:Comma-Separated Values
国际通用的一二维数据存储格式,一般 .csv 扩展名
每行一个一维数据,采用逗号分隔,无空行
Excel 和一般编辑软件都可以读入或另存为 csv 文件
如果某个元素缺失,逗号仍要保留
二维数据的表头可以作为数据存储,也可以另行存储
逗号为英文半角逗号,逗号与数据之间无额外空格
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
二维数据的处理
fo = open(fname)
ls = []
for line in fo:
line = line.replace("\n","")
ls.append(line.split(",")) # 从 CSV 格式的文件中读入数据
fo.close()
ls = [[], [], []] #二维列表
f = open(fname, 'w')
for item in ls:
f.write(','.join(item) + '\n') # 将数据写入 CSV 格式的文件
f.close()
二维数据的逐一处理:采用二层循环
ls = [[1,2], [3,4], [5,6]] # 二维列表
for row in ls:
for column in row:
print(column)
wordcloud 库概述
wordcloud 是优秀的词云展示第三方库
词云以词语为基本单位,更加直观和艺术地展示文本
pip install wordcloud # 安装 wordcloud 库
wordcloud 库基本使用
wordcloud 库把词云当作一个 WordCloud 对象
wordcloud.WordCloud() 代表一个文本对应的词云
可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云
词云的绘制形状、尺寸和颜色都可以设定
wordcloud 库常规方法
w = wordcloud.WordCloud()
以 WordCloud 对象为基础
配置参数、加载文本、输出文件
wordcloud 库常规方法
方法 | 描述 | 举例 |
---|---|---|
w.generate(txt) | 向 WordCloud 对象 w 中加载文本 txt | w.generate(“Python and WordCloud”) |
w.to_file(filename) | 将词云输出为图像文件,.png 或.jpg 格式 | w.to_file(“outfile.png”) |
import wordcloud
c = wordcloud.WordCloud() # 步骤1:配置对象参数
c.generate("wordcloud by Python") # 步骤2:加载词云文本
c.to_file("pywordcloud.png") # 步骤3:输出词云文件
文本 → 词云
- 分隔: 以空格分隔单词
- 统计: 单词出现次数并过滤
- 字体: 根据统计配置字号
- 布局: 颜色环境尺寸
配置对象参数
w = wordcloud.WordCloud(<参数>)
参数 | 描述 | 举例 |
---|---|---|
width | 指定词云对象生成图片的宽度,默认 400 像素 | w=wordcloud.WordCloud(width=600) |
height | 指定词云对象生成图片的高度,默认 200 像素 | w=wordcloud.WordCloud(height=400) |
min_font_size | 指定词云中字体的最小字号,默认 4 号 | w=wordcloud.WordCloud(min_font_size=10) |
max_font_size | 指定词云中字体的最大字号,根据高度自动调节 | w=wordcloud.WordCloud(max_font_size=20) |
font_step | 指定词云中字体字号的步进间隔,默认为 1 | w=wordcloud.WordCloud(font_step=2) |
font_path | 指定字体文件的路径,默认 None | w=wordcloud.WordCloud(font_path=“msyh.ttc”) |
max_words | 指定词云显示的最大单词数量,默认 200 | w=wordcloud.WordCloud(max_words=20) |
stop_words | 指定词云的排除词列表,即不显示的单词列表 | w=wordcloud.WordCloud(stop_words={“Python”}) |
mask | 指定词云形状,默认为长方形,需要引用 imread() 函数 | »>from scipy.misc import imread »>mk=imread(“pic.png”) »>w=wordcloud.WordCloud(mask=mk) |
background_color | 指定词云图片的背景颜色,默认为黑色 | w=wordcloud.WordCloud(background_color=“white”) |
测验 7
以下选项对文件描述错误的是:B
A. 文件是存储在辅助存储器上的数据序列
B. 文件是程序的集合和抽象
C. 文件可以包含任何内容
D. 文件是数据的集合和抽象
- 函数或类是程序的集合和抽象,文件不是。
关于文件关闭的 close() 方法,哪个选项的描述是正确的?D
A. 如果文件是只读方式打开,仅在这种情况下可以不用 close() 方法关闭文件
B. 文件处理结束之后,一定要用 close() 方法关闭文件
C. 文件处理遵循严格的“打开-操作-关闭”模式
D. 文件处理后可以不用 close() 方法关闭文件,程序退出时会默认关闭
- 打开文件后采用 close() 关闭文件是一个好习惯。如果不调用 close(),当前 Python 程序完全运行退出时,该文件引用被释放,即程序退出时,相当于调用了 close()。
对于 Python 文件,以下描述正确的是:C
A. 当文件以文本方式打开时,读取按照字节流方式
B. 根据不同类型的文件,打开方式只能是文本或者二进制中的一种
C. 同一个文件可以既采用文本方式打开,也可以采用二进制方式打开
D. 当文件以二进制文件方式打开时,读取按照字符串方式
- 文件就在那里,二进制或文本方式打开只是对其不同的程序理解。
二维列表 ls=[[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]],哪个选项能获取其中元素 5?C
A. ls[4]
B. ls[-1][-1]
C. ls[1][1]
D. ls[-2][-1]
- 这是二维切片的使用方式。
关于 CSV 文件的描述,哪个选项的描述是错误的?D
A. CSV 文件格式是一种通用的、相对简单的文件格式,应用于程序之间转移表格数据
B. 整个 CSV 文件是一个二维数据
C. CSV 文件的每一行是一维数据,可以使用Python中的列表类型表示
D. CSV 文件通过多种编码表示字符
- 一般来说,CSV 文件都是文本文件,由相同编码字符组成。
给定列表 ls = [1, 2, 3, “1”, “2”, “3”],其元素包含 2 种数据类型,哪个选项是列表 ls 的数据组织维度?A
A. 一维数据
B. 高维数据
C. 二维数据
D. 多维数据
列表元素如果都是列表,其可能表示二维数据,例如:[[1,2], [3,4], [5,6]]。
如果列表元素不都是的将列表,则它表示一维数据。
以下选项不是 Python 文件读操作的是:C
A. readline()
B. read()
C. readtext()
D. readlines()
- 没有 readtext() 方法
关于 Python 文件的 ‘+’ 打开模式,哪个选项的描述是正确的?C
A. 追加写模式
B. 只读模式
C. 与 r/w/a/x 一同使用,在原功能基础上增加同时读写功能
D. 覆盖写模式
- ‘+’ 打开模式的精髓在于它能够同时赋予文件的读写权限。
关于数据组织的维度,哪个选项的描述是错误的?A
A. 数据组织存在维度,字典类型用于表示一维和二维数据
B. 二维数据采用表格方式组织,对应于数学中的矩阵
C. 高维数据由键值对类型的数据构成,采用对象方式组织
D. 一维数据采用线性方式组织,对应于数学中的数组和集合等概念
- 字典用于表示高维数据,一般不用来表示一二维数据。
Python 对文件操作采用的统一步骤是:A
A. 打开—操作—关闭
B. 操作—读取—写入
C. 打开—读取—写入—关闭
D. 打开—读写—写入
- 打开—操作—关闭 是一个统一步骤,其中,关闭可以省略。