Python文件和數據格式化文件讀寫方法匯報人：XX2024-01-11文件讀寫基礎數據格式化處理Python內置庫應用第三方庫擴展應用實戰案例：批量處理數據并生成報告文件讀寫基礎01請輸入您的內容文件讀寫基礎數據格式化處理02讀取JSON文件使用Python內置的`json`模塊，通過`json.load()`函數讀取JSON文件內容，返回Python對象。寫入JSON文件使用`json.dump()`函數將Python對象寫入JSON文件，確保數據格式正確。JSON數據解析通過`json.loads()`函數將JSON格式的字符串轉換為Python對象，方便后續處理。JSON格式數據處理030201XML格式數據處理讀取XML文件使用`xml.etree.ElementTree`模塊解析XML文件，通過`ElementTree.parse()`函數讀取XML文件內容，返回Element對象。寫入XML文件創建Element對象并添加子元素和屬性，使用`ElementTree.write()`函數將Element對象寫入XML文件。XML數據解析通過`Element.tag`、`Element.attrib`和`Element.text`等屬性獲取XML元素的標簽名、屬性和文本內容，實現XML數據的解析和處理。CSV格式數據處理使用Python內置的`csv`模塊，通過`csv.reader()`函數讀取CSV文件內容，返回可迭代對象。寫入CSV文件創建CSV文件并寫入數據，使用`csv.writer()`函數將數據寫入CSV文件。CSV數據解析通過遍歷可迭代對象獲取CSV文件的每一行數據，使用逗號分隔符將每行數據拆分為多個字段，實現CSV數據的解析和處理。讀取CSV文件Python內置庫應用03文件路徑操作os庫提供了豐富的方法來處理文件路徑，如os.path.join()用于連接路徑，os.path.abspath()用于獲取絕對路徑等。文件和目錄刪除os.remove()方法用于刪除文件，os.rmdir()和os.removedirs()方法用于刪除目錄。文件和目錄創建使用os.mkdir()和os.makedirs()方法可以創建目錄，而使用open()函數配合write()方法可以創建文件并寫入內容。文件和目錄遍歷os.listdir()方法用于列出指定目錄下的所有文件和子目錄，而os.walk()方法則可以遍歷目錄樹。使用os庫進行文件操作123shutil庫中的copy()和copy2()方法可用于復制文件，其中copy2()還會保留文件的元數據。文件復制shutil.move()方法既可以移動文件也可以重命名文件。文件移動和重命名shutil庫提供了make_archive()方法來創建歸檔文件（如zip或tar文件），以及unpack_archive()方法來解壓歸檔文件。歸檔操作使用shutil庫進行高級文件操作分割操作re庫的split()方法可用于根據正則表達式來分割字符串。編譯正則表達式使用pile()方法可以將正則表達式編譯成一個Pattern對象，以便后續使用。匹配操作Pattern對象的match()和search()方法可用于在字符串中進行匹配操作，其中match()從字符串開頭開始匹配，而search()在整個字符串中搜索匹配項。替換操作re庫的sub()和subn()方法可用于在字符串中替換匹配項，其中subn()還會返回替換次數。使用re庫進行正則表達式匹配第三方庫擴展應用04pandas可以輕松導入各種格式的數據，如CSV、Excel、SQL數據庫等。數據導入提供強大的數據清洗功能，如處理缺失值、異常值、重復值等。數據清洗支持多種數據轉換操作，如數據分組、透視表、合并等。數據轉換提供豐富的統計分析功能，如描述性統計、相關性分析、假設檢驗等。數據分析使用pandas庫進行數據處理和分析ABCD使用openpyxl庫讀寫Excel文件讀取Excel文件openpyxl可以讀取Excel文件中的數據，并支持多種數據格式。處理Excel公式openpyxl還支持處理Excel中的公式，可以讀取、修改和創建公式。寫入Excel文件可以將數據寫入Excel文件中，并支持創建新的工作表、添加數據、設置格式等操作。處理圖表和圖像可以在Excel文件中創建和修改圖表、圖像等對象。xlrd可以讀取Excel文件中的數據，并支持多種數據格式。讀取Excel文件寫入Excel文件處理大型Excel文件跨平臺兼容性xlwt可以將數據寫入Excel文件中，并支持創建新的工作表、添加數據、設置格式等操作。xlrd/xlwt在處理大型Excel文件時具有較高的性能表現。xlrd/xlwt庫具有良好的跨平臺兼容性，可以在Windows、Linux和MacOS等操作系統上使用。使用xlrd/xlwt庫讀寫Excel文件實戰案例：批量處理數據并生成報告05讀取CSV文件使用Python內置的csv模塊，可以方便地讀取CSV文件中的數據。通過指定文件路徑和編碼方式，可以打開CSV文件并獲取其中的數據。在讀取數據后，需要對數據進行清洗和處理，例如去除重復值、處理缺失值、轉換數據類型等。可以使用pandas等數據處理庫來簡化這些操作。根據業務需求，可以對清洗后的數據進行統計和分析，例如計算總和、平均值、最大值、最小值等。可以使用Python內置的函數或numpy等數學庫來完成這些計算。數據清洗統計信息案例分析：批量讀取CSV文件并統計信息編寫腳本01根據業務需求和數據格式，編寫Python腳本實現數據的自動化處理。可以使用argparse等庫來處理命令行參數，使腳本更加靈活和可配置。數據處理流程02在腳本中定義數據處理流程，包括讀取數據、數據清洗、統計信息等步驟。可以使用函數或類等方式來組織代碼，提高代碼的可讀性和可維護性。日志記錄03在腳本中添加日志記錄功能，可以方便地追蹤代碼的執行過程和結果。可以使用Python內置的logging模塊來實現日志記錄。解決方案報告生成可以將整個報告生成過程自動化，例如定時運行腳本并生成報告。可以使用APScheduler等庫來實現定時任務功能。自動化生成報告使用matplotlib、se