Python中的文件读取与保存

1、文件的读取 

常用的函数：

1. open()：用于打开文件，可以指定不同的模式（读取、写入、追加等）来操作文件内容。
2. write()：用于将数据写入文件。

3. close()：用于关闭文件，确保文件被正确保存和释放资源。

4. pickle.dump() 和 pickle.load()：用于将Python对象以二进制形式保存到文件或从文件中加载。

5. json.dump()和 json.load()：用于将Python对象以JSON格式保存到文件或从JSON文件中加载。

6. numpy.savetxt()和 numpy.loadtxt()：用于将NumPy数组保存到文本文件或从文本文件加载数组数据。

7. csv.writer() 和 csv.reader()：用于写入和读取CSV文件。

8.pandas.DataFrame.to_csv() 和 pandas.read_csv()：用于将Pandas数据框保存为CSV文件或从CSV文件加载数据框。

标志：df= ……

例如：

# 读取 Excel 文件的第5列（问题这一列）

file_path = '/home/……/例题.xlsx'

df = pd.read_excel(file_path, usecols= [4]) # usecols= [4]表明是读取第5列。

responses = 一些数据

df['答案'] = responses  # 将数据框（DataFrame）中的名为'答案'的列赋值为responses变量

df.to_excel('/home/……/get_例题.xlsx', index=False, engine='xlsxwriter')

# 使用to_excel写入Excel表格中；不包含索引列（不会生成1,2，……的索引列），使用'xlsxwriter'引擎。

2、文件的保存 

- savefig()：是matplotlib库中的，可以将当前图形保存为各种格式的图像文件。

- matplotlib.pyplot.imsave()：用于保存图像数据（数组）为图像文件。通常用于保存单通道或多通道的图像数据，比如RGB图像。

3、例如：使用savefig()保存

# 保存图片
save_path = "/Users/Desktop/图/Dunns_test/美学"
if not os.path.exists(save_path):
    os.makedirs(save_path, 'evaluator2.png'),bbox_inches = 'tight')
plt.savefig(os.path.join(save_path, 'evaluator2.png'),bbox_inches='tight')

plt.savefig(os.path.join(save_path, 'evaluator2.png'),bbox_inches='tight')：
是要保存为图形文件，bbox_inches='tight' 参数用于确保保存的图像文件边界紧凑，不会出现过多的空白区域，这样可以更好地控制图像的边界范围。当保存的图片的标签等边缘地区显示不完整，可以加上这个参数，即可完整显示。

os.path.join(save_path, 'evaluator2.png') 用于生成完整的文件路径，其中 save_path 是保存文件的目录路径，'evaluator2.png' 是要保存的文件名。即保存后的文件路径为 "save_path /evaluator2.png"("/Users/wmyu/Desktop/图/Dunns_test/美学/evaluator2.png"

如果当前要保存的文件已经存在，则会直接覆盖原文件，替换成新的文件。

(我觉得在大量保存时，这很有用，可以让大量文件保存在同一路径下，批量保存，

例如：）

if not os.path.exists(save_path)：  os.makedirs(save_path)

是在检查指定路径save_path是否存在，如果不存在则创建该路径。

• os.path.exists(save_path)：通过 os.path.exists() 函数检查路径 save_path 是否存在。如果路径存在，返回 True，否则返回 False。
• os.makedirs(save_path)：如果路径 save_path 不存在，使用 os.makedirs() 函数创建该路径，包括中间缺失的目录。
• 建议写上这一句，避免异常情况。