Python数据读写与组织全解析（查缺补漏篇）

        1 高维数据

        由键值对类型的数据构成，可以多层嵌套。高维数据相比一维和二维数据能表达更加灵活和复杂的数据关系，可以用字典类型表示。一维数据不用字典类型来表示。

        2read、readline、redlines和for 循环输出读取的区别

直接read，读取的结果就是一个字符串，和文件中一模一样

f_2=open('cpi.csv','r')
print(f_2.read())

指标,2015,2016,2017,
居民消费指数,102,103,104,
食品,102,103,104,
衣服,102,103,104,

 用readline读取，结果只能读取文件中第一行内容，并且返回的也是字符串。

f_2=open('cpi.csv','r')print(f_2.readline())

指标,2015,2016,2017,

用readline读取，结果会读取全部，以一个列表形式返回，其中每一个元素代表每行的数据，其中还包含换行符\n.

f_2=open('cpi.csv','r')
print(f_2.readlines())

['指标,2015,2016,2017,\n', '居民消费指数,102,103,104,\n', '食品,102,103,104,\n', '衣服,102,103,104,\n']

用for 循环输出结果和read区别就是多了一行空的，原因是print()自带一个换行符再加上原本带的换行符，就导致多了一个

f_2=open('cpi.csv','r')
for line in f_2:print(line)

指标,2015,2016,2017,居民消费指数,102,103,104,食品,102,103,104,衣服,102,103,104,

         3关于数据组织

 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织，对应于数学中数组的概念。任何表现为序列或集合的内容都可以看作是一维数据。

        4写入模式 

"a"追加写模式，文件存在则在源文件最后追加内容，不存在则创建，并不会返回错误信息。

        5 高维数组，二维数组，一维数组 

高维数据由键值对类型的数据构成，采用对象方式组织，可以多层嵌套

一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织，对应于数学中数组的概念。任何表现为序列或集合的内容都可以看作是一维数据。

举例

ls=[1,2,3, 4,5,6,[7,8,9]]前几个元素都是单独一个元素，将[7,8,9]视为一个子列表元素，因此ls可能为一维数据。而如果lt=[[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7,8,9]]，则为lt为二维数据，且有7个元素。

        6路径的表达形式

 

还有一种在路径前面加r

        6当可变数组遇到了局部变量

ls = ['car','truck']
def fff (a) :ls=[]ls. append(a)return
fff ('bus')
print (ls)

 运行结果

['car','truck']

 当我们遇到这个情况，我们可能会想到，ls为可变变量，在函数中改变，会改变全局变量的数值，但是这题我们可以看到，在函数中声明了一个ls，此时，这里算声明了一个局部变量，在函数结束之后，局部变量的数据就消失了。可变数组：使用情况，只有在append()，pop()这些方法使用的时候才是可变数组这类情况