Python实现序列化及csv文件读取

序列化是将数据结构或对象转换为可存储或可传输的格式的过程。在Python中，常用的序列化方法是将数据转换为JSON格式或pickle格式。本文将介绍如何使用Python实现序列化及如何读取CSV文件。

序列化

JSON

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，也易于机器解析和生成。在Python中，可以使用官方的json模块进行JSON序列化。

import json

# 将Python对象序列化为JSON格式字符串
data = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': 'male'}
json_str = json.dumps(data)  # 将Python对象转换为JSON格式字符串
print(json_str)

# 将JSON格式字符串反序列化为Python对象
json_str = '{"name": "Tom", "age": 20, "gender": "male"}'
data = json.loads(json_str)  # 将JSON格式字符串转换为Python对象
print(data)

pickle

pickle是Python中的一种序列化协议，它能够将Python对象几乎任意地转化为二进制流，并在需要的时候将其恢复回来。在Python中，可以使用pickle模块进行pickle序列化。

import pickle

# 将Python对象序列化为pickle格式字符串
data = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': 'male'}
pickle_str = pickle.dumps(data)  # 将Python对象转换为pickle格式字符串
print(pickle_str)

# 将pickle格式字符串反序列化为Python对象
pickle_str = b'\x80\x04\x95\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94\x8c\x04name\x94\x8c\x03Tom\x94\x8c\x03age\x94K\x14\x8c\x06gender\x94\x8c\x04male\x94s.'
data = pickle.loads(pickle_str)  # 将pickle格式字符串转换为Python对象
print(data)

CSV文件读取

CSV文件是一种常用的数据文件格式，通常用于存储表格数据。在Python中，可以使用csv模块进行CSV文件的读取和写入操作。

读取CSV文件

可以使用csv模块中的csv.reader方法读取CSV文件。csv.reader方法返回一个迭代器，每次迭代返回一个列表，表示一行数据。

import csv

with open('data.csv', 'r') as f:  # 打开CSV文件
    reader = csv.reader(f)  # 读取CSV文件数据
    for row in reader:  # 遍历每一行数据
        print(row)

示例数据文件data.csv如下：

name,age,gender
Tom,20,Male
Jerry,22,Male
Alice,25,Female

运行上述代码，输出结果为：

['name', 'age', 'gender']
['Tom', '20', 'Male']
['Jerry', '22', 'Male']
['Alice', '25', 'Female']

写入CSV文件

可以使用csv模块中的csv.writer方法写入CSV文件。csv.writer方法接受一个文件对象和一个可迭代的对象，将其按照CSV格式写入文件。

import csv

data = [['name', 'age', 'gender'], ['Tom', '20', 'Male'], ['Jerry', '22', 'Male'], ['Alice', '25', 'Female']]

with open('data.csv', 'w', newline='') as f:  # 新建CSV文件
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)  # 将数据写入CSV文件

运行上述代码，将数据写入CSV文件data.csv中。

综上所述，本文介绍了Python实现序列化及CSV文件读取的详细攻略，其中涵盖了JSON和pickle两种序列化方式以及CSV文件的读取和写入操作。