8.3文件迭代（课件）-《程序设计基础（Python）》同步教学（人民邮电版）

第8章 文件和数据格式化 1 学习目标/Target 了解文件相关概念，能够说出文件标识与文件类型 掌握文件的基本操作，能够熟练完成文件的基本操作 熟悉文件迭代，能够归纳文件迭代具有哪些特点 2 学习目标/Target 了解数据的分类，能够区分一维数据、二维数据和多维数据的特点 熟悉数据的存储与读写方式，能够存储与读写一维数据和二维数据 熟悉多维数据的格式，能够归纳JSON和XML格式数据的特点 3 章节概述/ Summary 文件是一种广泛使用的数据载体，它可以存储各种类型的数据，如文本、图片、程序、音频等。通常，这些数据都存储在外部介质（如硬盘）中。为了更好地管理和规范这些数据，我们需要对其进行格式化处理，以便将其存储为可读取的文件。本章将对Python中的文件及数据格式化进行讲解。 4 目录/Contents 01 文件概述 文件的基本操作 文件迭代 02 03 实例：用户登录 04 数据维度与数据格式化 05 5 文件迭代 8.3 6 8.3 文件迭代 迭代是一个过程的多次重复，在Python中，实现了__iter__()方法的对象都是可迭代对象，比如序列、字典等。文件对象也是一个可迭代对象，这意味着可以在循环中通过文件对象自身遍历文件内容，示例如下： file = open("demo.txt") for line in file: # 遍历文件对象 print(line, end="") file.close() 8.3 文件迭代 file = open("test.txt") print("---第一次输出---") i = 1 for line in file: print(line, end="") i += 1 if i == 3: break print("---第二次输出---") i = 1 for line in file: print(line, end="") i += 1 if i == 3: break file.close() 假设现有文件test.txt，编写代码，在两个有先后次序关系的循环中以迭代的方式各输出两行文件内容。 实例：用户登录 8.4 9 8.4 实例：用户登录 随着互联网的迅速普及以及广泛应用，越来越多的软件需要将用户登录功能作为基本模块。然而，用户登录涉及用户的个人隐私信息，这些信息在传输时容易被黑客盗用、篡改或截获，给用户的个人隐私和安全构成威胁。 我们作为网络环境的一员，需要加强自己的信息安全意识，提高密码的复杂度和使用频率，不轻易泄漏自己的账户信息，定期更换和更新密码，从而保障自己在网络上的信息安全。 8.4 实例：用户登录 本实例要求编写程序，实现用户登录的功能，此处的用户登录分为管理员登录和普通用户登录两种情况。 8.4 实例：用户登录 根据以上功能分析，用户管理模块应包含以下文件： 标识位文件flag。该文件用于检测是否为初次使用系统，它里面的初始数据为0，在首次启动软件后系统会将数据修改为1。 管理员账户文件u_root。该文件用于保存管理员的账户信息，该账户在程序中设置。 普通用户账户文件。用于保存普通用户注册的账户，每个用户对应一个账户文件，普通用户账户文件统一存储于普通用户文件夹users中。 8.4 实例：用户登录 结合以上描述的功能设计程序，用户登录模块应包含的函数及其功能分别如下： main()：程序的入口。 c_flag()：标识位文件更改。 init()：信息初始化。 print_login_menu()：输出登录菜单。 user_select()：用户类型选择。 root_login()：管理员登录。 user_register()：用户注册。 user_login()：普通用户登录。 数据维度与数据格式化 8.5 14 8.5.1 基于维度的数据分类 1. 一维数据 一维数据是具有对等关系的一组线性数据，对应数学之中的集合和一维数组，在Python中，一维列表、一维元组和集合都属于一维数据。一维数据中的各个元素可通过逗号、空格等符号分隔。例如，我国2023年公布的新一线城市便是一组一维数据，通过逗号分隔此组数据，具体如下所示： 成都,重庆,杭州,西安,武汉,苏州,郑州,南京,天津,长沙,东莞,宁波,佛山,合肥,青岛 8.5.1 基于维度的数据分类 二维数据关联参数的数量为2，此种数据对应数学之中的矩阵和二维数组，在Python中，嵌套列表、嵌套元组等都属于二维数据。表格是日常生活中最常见的二维数据的组织形式，二维数据也称为表格数据。高三一班期中考试的成绩表就是一种表格数据， 如下图所示。 2. 二维数据 8.5.1 基于维度的数据分类 多维数据是指具有多个维度或特征的数据，它相比前两种数据而言具有更多的特征。 Python中的字典属于多维数据。多维数据在网络中十分常见，计算机中常见的多维数据形式有HTML、JSON等。 “高三一班考试成绩”:[ {“姓名”: “小红”, "语文": "124", "数学": "137", "英语": "145", "理综": "260" }; {"姓名": "小明", "语文": "116", "数学": "143", “英语”: “139”, “理综”: "263" }; …… ] 3. 多维数据 8.5.2 不同维度数据的存储与读写 数据通常存储在文件之中，为了方便后续的读写操作，数据通常需要按照约定的组织方式进行存储。一维数据呈线性排列，一般用特殊字符分隔，具体示例如下： 使用空格分隔：成都 杭州 重庆 武汉 苏州 西安 天津 使用逗号分隔：成都,杭州,重庆,武汉,苏州,西安,天津 使用&分隔：成都&杭州&重庆&武汉&苏州&西安&天津 1. 数据存储 8.5.2 不同维度数据的存储与读写 存储一维数据时可使用不同的特殊字符分隔数据元素，但有几点需要注意： 同一文件或同组文件一般使用同一分隔符分隔。 分隔数据的分隔符不应再作为数据出现。 分隔符为英文半角符号，一般不使用中文符号作为分隔符。 1. 数据存储 8.5.2 不同维度数据的存储与读写 二维数据可视为多条一维数据的集合，当二维数据只有一个元素时，这个二维数据就是一维数据。国际上通用的一维数据和二维数据的存储格式为CSV（Commae-Separeted Values，逗号分隔值）。CSV文件以纯文本形式存储表格数据，文件的每一行对应表格中的一条数据记录，每条记录由一个或多个字段组成，字段之间使用英文半角的逗号分隔。 姓名,语文,数学,英语,理综 小红,124,137,145,260 小明,116,143,139,263 小白,120,130,148,255 小兰,115,145,131,240 小刚,123,108,121,235 小华,132,100,112,210 1. 数据存储 8.5.2 不同维度数据的存储与读写 在Windows平台中， CSV文件的后缀名为.csv，此种文件可通过Excel或记事本打开。将以上示例中CSV格式的数据存储到当前目录下的score.csv文件中，通过Python程序读取该文件中的数据并以列表形式输出，具体代码如下： csv_file = open('score.csv') lines = [] for line in csv_file: line = line.replace(' ','') lines.append(line.split(',')) print(lines) csv_file.close() 2. 数据读取 8.5.2 不同维度数据的存储与读写 将一维数据和二维数据写入文件中，即按照数据的组织形式，在文件中添加新的数据。 接下来，在保存学生成绩的文件score.csv中写入每名学生的总分，效果如图所示。 3. 数据写入 多学一招：RFC 4180 CSV格式标准 RFC 4180提出了MIME（Multipurpose Internet Mail Extensions，多用途互联网邮件扩展）类型对于CSV格式的标准，此标准可满足大多数应用对CSV文件的要求，具体格式规范如下： 1 2 每一行记录为单独一行，用回车换行符（\r ）分隔。 文件中最后一行记录可以有回车换行符，也可以没有。 多学一招：RFC 4180 CSV格式标准 RFC 4180提出了MIME（Multipurpose Internet Mail Extensions，多用途互联网邮件扩展）类型对于CSV格式的标准，此标准可满足大多数应用对CSV文件的要求，具体格式规范如下： 3 第一行为可选的标题，此行格式与普通记录格式相同。标题要包含文件记录字段对应的名称，且与记录字段一一对应。 4 包括标题在内的每行记录都存在一个或多个由半角逗号分隔的字段，整个文件中每行包含相同数量的字段；空格也是字段的一部分，不应被忽略；每一行记录最后一个字段后不需要逗号。 多学一招：RFC 4180 CSV格式标准 RFC 4180提出了MIME（Multipurpose Internet Mail Extensions，多用途互联网邮件扩展）类型对于CSV格式的标准，此标准可满足大多数应用对CSV文件的要求，具体格式规范如下： 5 每个字段可用（也可以不用）英文半角双引号（“”）包裹，如果字段没有使用双引号，那么该字段内部不能出现双引号字符。 字段中若包含回车换行符、双引号或逗号，该字段需要用双引号包裹。 6 8.5.3 多维数据的格式化 二维数据是一维数据的集合，以此类推，三维数据可以是二维数据的集合，但按照此种层层嵌套的方式组织数据，多维数据的表示会非常复杂。为了直观地表示多维数据，也为了便于组织和操作，三维及以上的多维数据统一采用键值对的形式进行格式化。 8.5.3 多维数据的格式化 网络平台上传递的数据大多是高维数据，JSON是网络中常见的高维数据格式，它是一种轻量级的数据交换格式，其本质是一种格式化后的字符串，既易于人类阅读和编写，也易于机器解析和生成。JSON语法是JavaScript语法的子集，JavaScript语言中一切都是对象，因此JSON也以对象的形式表示数据。 8.5.3 多维数据的格式化 JSON格式的数据遵循以下语法规则： 数据存储在键值对key:value中，例如“姓名”: “小明”。 数据的字段由逗号分隔，例如“姓名”: “小明”, “语文”: “116”。 一个大括号保存一个JSON对象，例如{“姓名”: “小明”, “语文”: “116”}。 一个中括号保存一个数组，例如[{“姓名”: “小明”, “语文”: “116”}]。 8.5.3 多维数据的格式化 “高三一班考试成绩":[ {“姓名”: “小红", “语文": “124", “数学": “137", “英语": “145", “理综": “260"}; {“姓名”: “小明", “语文": “116", “数学": “143", “英语": “139", “理综": “263"}; …… ] 假设目前有高三一班考试成绩的JSON数据，具体如下所示。 8.5.3 多维数据的格式化 除JSON外，网络平台也会使用XML、HTML等格式组织多维数据，XML和HTML格式通过标签组织数据，例如将图书列表以XML格式存储，则具体格式如下： <高三一班考试成绩> <姓名>小红</书名><语文>124</语文><数学>137</数学><英语>145</英语><理综>260</理综> <姓名>小红</书名><语文>124</语文><数学>137</数学><英语>145</英语><理综>260</理综> …… </高三一班考试成绩> 本章小结 本章主要讲解了与文件和数据格式化相关的知识，包括计算机中文件的定义、文件的基本操作、文件迭代、文件操作模块os以及数据维度和高维数据格式化等。通过本章的学习，读者能够了解计算机中文件的意义，熟练读取、更改文件，熟悉文件操作模块，并掌握常见的数据组织形式。 本 章 小 结 31 $$