Python高效读写数据：文件、数据库与网络254

Python作为一门功能强大的编程语言，在数据处理方面拥有丰富的库和工具，使其成为处理各种数据格式（如文本文件、CSV文件、JSON文件、数据库和网络数据）的理想选择。本文将通过具体的代码示例，演示如何高效地使用Python读写不同类型的数据。

一、文件读写

Python内置的`open()`函数是处理文件读写的基础。它接受文件名和模式作为参数。常用的模式包括：
'r': 读取模式 (默认)
'w': 写入模式 (会覆盖现有文件)
'a': 追加模式 (会在文件末尾追加)
'x': 创建写入模式 (如果文件已存在则会报错)
'b': 二进制模式
't': 文本模式 (默认)
'+': 更新模式 (可读可写)

以下示例展示了如何读取和写入文本文件：```python
# 读取文件
try:
with open("", "r") as f:
contents = ()
print(contents)
except FileNotFoundError:
print("文件不存在!")
# 写入文件
try:
with open("", "w") as f:
("这是写入的内容。")
("这是一行新的内容。")
except IOError as e:
print(f"写入文件出错: {e}")
# 追加到文件
try:
with open("", "a") as f:
("这是追加的内容。")
except IOError as e:
print(f"追加文件出错: {e}")
```

对于CSV文件，可以使用`csv`模块：```python
import csv
# 读取CSV文件
with open("", "r") as file:
reader = (file)
for row in reader:
print(row)
# 写入CSV文件
with open("", "w", newline='') as file:
writer = (file)
(["Name", "Age", "City"])
([["Alice", 30, "New York"], ["Bob", 25, "London"]])
```

JSON文件的读写可以使用`json`模块：```python
import json
# 读取JSON文件
with open("", "r") as f:
data = (f)
print(data)
# 写入JSON文件
data = {"name": "John Doe", "age": 30, "city": "Paris"}
with open("", "w") as f:
(data, f, indent=4) # indent参数用于格式化输出
```

二、数据库读写

Python可以通过各种数据库连接器与数据库交互。这里以SQLite为例，演示如何使用`sqlite3`模块：```python
import sqlite3
conn = ('')
cursor = ()
# 创建表
('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
id INTEGER PRIMARY KEY,
name TEXT,
age INTEGER
)
''')
# 插入数据
("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ("Alice", 30))
()
# 读取数据
("SELECT * FROM users")
rows = ()
for row in rows:
print(row)
# 关闭连接
()
```

对于其他数据库（如MySQL, PostgreSQL），需要安装相应的连接器库（例如`mysql-connector-python`, `psycopg2`），并修改连接参数。

三、网络数据读写

Python可以使用`requests`库来访问网络资源：```python
import requests
response = ("")
if response.status_code == 200:
print()
else:
print(f"请求失败: {response.status_code}")
# 发送POST请求
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = ("/post", data=payload)
print(())
```

记住处理潜在的网络错误和异常，例如连接超时和服务器错误。

四、总结

本文介绍了Python读写不同类型数据的基本方法，包括文件、数据库和网络数据。选择合适的库和方法，并妥善处理错误，可以高效地进行数据处理。实际应用中，可能需要根据具体的数据格式和需求选择更高级的工具和技术，例如Pandas用于数据分析和处理，以及更复杂的数据库操作和网络编程技术。

2025-06-12

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