Python数据读取与处理：从文件到数据库78

Python凭借其简洁的语法和丰富的库，成为数据处理领域的首选语言之一。本文将详细介绍Python中各种数据读取方法，涵盖文件读取、数据库交互以及网络数据获取等多个方面，并提供相应的代码示例，帮助读者掌握Python数据获取的核心技巧。

一、文件读取

Python提供了多种方式读取不同类型的文件，最常用的方法是使用内置的`open()`函数结合不同的文件模式。例如，读取文本文件：```python
# 读取文本文件
with open("", "r", encoding="utf-8") as f:
content = ()
print(content)
# 按行读取文本文件
with open("", "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
print(()) # strip()去除换行符
# 读取CSV文件
import csv
with open("", "r", encoding="utf-8") as f:
reader = (f)
for row in reader:
print(row)
# 读取JSON文件
import json
with open("", "r", encoding="utf-8") as f:
data = (f)
print(data)
```

在上述代码中，`encoding="utf-8"` 指定了文件的编码方式，这在处理非ASCII字符时至关重要。 `with open(...) as f:` 语句确保文件在使用完毕后自动关闭，即使发生异常。

二、数据库交互

Python可以连接并操作各种数据库，例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。常用的数据库连接库包括`sqlite3` (用于SQLite) 和 `psycopg2` (用于PostgreSQL)。以下是一个使用`sqlite3`读取数据的例子：```python
import sqlite3
conn = ('')
cursor = ()
("SELECT * FROM mytable")
results = ()
for row in results:
print(row)
()
```

为了连接其他类型的数据库，需要安装相应的数据库驱动程序并修改连接字符串。例如，使用`psycopg2`连接PostgreSQL：```python
import psycopg2
conn = ("dbname=mydatabase user=myuser password=mypassword host=localhost port=5432")
cursor = ()
("SELECT * FROM mytable")
results = ()
for row in results:
print(row)
()
```

记住替换数据库名、用户名、密码和主机信息为你的实际配置。

三、网络数据获取

Python可以方便地从网络上获取数据，常用的库是`requests`。```python
import requests
response = ("")
if response.status_code == 200:
content =
print(content)
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
# 获取JSON数据
response = ("/data")
if response.status_code == 200:
data = ()
print(data)
```

`requests`库能够处理HTTP请求，并方便地获取响应内容。需要处理的网络数据通常为JSON或XML格式，可以使用`()`或相应的XML解析库进行解析。

四、数据处理与清洗

获取数据后，通常需要进行数据处理和清洗。 `pandas`库是进行数据分析和处理的强大工具。```python
import pandas as pd
# 从CSV文件读取数据
df = pd.read_csv("")
# 数据清洗和处理
(inplace=True) # 删除包含缺失值的行
df = df[df["column_name"] > 10] # 过滤数据
print(df)
```

Pandas 提供了丰富的函数进行数据清洗、转换和分析，例如数据筛选、排序、合并等操作，极大地简化了数据处理流程。

总结

本文介绍了Python中几种常用的数据读取方法，包括文件读取、数据库交互和网络数据获取。结合`pandas`等数据处理库，Python能够高效地处理各种类型的数据，满足不同数据处理场景的需求。掌握这些方法对于从事数据科学、数据分析和软件开发等工作的程序员来说至关重要。

请注意，在实际应用中，需要根据具体的数据格式和来源选择合适的方法，并处理潜在的错误和异常。

2025-06-13

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