一、TXT文件操作
txt文件由字符串行组成，每行由EOL字符隔开，‘\n’
打开文件
file_obj = open(file_name,mode)
mode可以为’w’,‘r’
读操作
file_obj.read()读取整个文件内容，文件必须已存在
file_obj.readline()逐行读取
file_obj.readlines()返回列表，列表中每个元素为行内容
写操作
file_obj.write()将内容写入文件，文件可以不存在，若不存在，系统会自动创建
file_obj.writelines()字符串列表内容逐行写入文件
关闭文件
file_obj.close()
with语句
作用：
- 包括了异常处理，自动调用文件关闭操作
- 适合对资源访问的场合，无论使用过程中是否发生异常都会执行“清理”操作，比如文件关闭操作和线程的自动获取与释放。
- 语法为：
with open(file_name) as f_obj:
# 执行相关操作
二、JSON文件
JavaScript对象表示法，它是轻量级的数据交换格式，用来传输由属性值或者序列性的值组合的数据对象。可以使用jsonviewer查看器查看json文件的层级格式。
结构
数据是键值对，存在两种结构
- 对象（object）：由{}表示，如{key1:val1,key2:val2}
- 数组（array）：由[]表示，如[val1,val2,val3]
读操作
（1）从文件读取：json.load()
（2）从字符串变量读取：json.loads()
由于json的两种结构（对象和数组）我们前面都已经讲过，关于他们的遍历是Python的基础知识，此处不再赘述。
写操作
（1）写入文件：json.dump()
（2）写入字符串变量：json.dumps()
三、CSV文件和Excel文件
以纯文本形式存储的表格数据（以逗号作为分隔符），通常以第一列为列名。
文件读取
Excel文件的读取
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_excel('data.xlsx') # data为DataFrame结构，是一种二维结构
data.head() # 查看前5行数据
'''
--------------------------------------
datapd.read_excel('data.xlsx',sheet_name=0,encoding='utf-8')
其中sheet_name用于指定要读取的工作表，可以为数字（默认0，即第一个工作表），也可以为工作表名。index_col用于设置某一列为行索引
'''
读取多个工作簿时，可以把sheet_name赋值为一个列表
CSV文件读取
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.xlsx') # data为DataFrame结构，是一种二维结构
data.head() # 查看前5行数据
# data = pd.read_csv('data.xlsx',delimiter = ',',encoding='utf-8')
# delimiter用于指定分割符，默认以逗号分割，也可以通过index_col指定某一列为索引，
文件写入
Excel文件写入
# 先创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame([1,2],[3,4],[5,6],columns = ['A列','B列'])
data.to_excel('data_new.xlsx')
'''
如果想在写入数据时不保留行索引信息，可以设置to_excel()函数的参数。
常用参数有：
sheet_name用于指定工作表名称；
index用于指定是否写入行索引信息，默认为True，即将行索引信息写入输出文件的第1列，若设置为False，则忽略行索引信息；
columns用于指定要写入的列；
encoding用于指定编码方式
'''
如果想要写入多个工作簿，则可使用如下方式：
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df1.to_excel(writer,'Sheet1')
df2.to_excel(writer,'Sheet2')
writer.save()
CSV文件写入
data.to_csv('data_new.csv')
# 如果生成的CSV文件中有中文乱码现象，且设置encoding参数为“utf-8”失效，
#则需要设置encoding参数为“utf_8_sig”
