Este método es un ejemplo de cómo Python escribe un diccionario en un archivo CSV.

En el proceso de análisis de datos reales, utilizamos Python para procesar datos (datos masivos) para el análisis. Todos convertimos estos datos en objetos de Python, como el diccionario más común. .

Por ejemplo, ahora hay cientos de miles de datos (por supuesto, datos tan grandes generalmente usan el concepto de base de datos y no se ejecutan en la memoria de la CPU), por lo que es imposible para nosotros usar funciones en Excel para calcular algunos numéricamente, esto no es realista.

Excel sólo es adecuado para procesar menos datos y tiene la ventaja de la comodidad y la velocidad.

Así que asumimos que hay tanta información. Ahora quiero analizar, convertir, analizar y procesar estos datos y luego escribirlos en un archivo CSV para que cumpla con los requisitos. Entonces, echemos un vistazo a cómo escribir el diccionario de datos en un archivo CSV.

Conectemos este proyecto a un sistema de cálculo de fracciones que escribimos anteriormente. Recuerdo que lo escribimos como un archivo txt y lo presentamos en forma de diccionario. Ahora vamos a mejorarlo para que podamos mostrar estos datos analizados a otras personas; por ejemplo, ahora necesitamos archivarlos y almacenarlos.

Primero configuramos una función, que está especialmente escrita como un archivo CSV.

Def csv_writer(): Aquí primero sacamos la clave (encabezado) de nuestros datos. Aquí usamos un algoritmo transversal, por lo que algunos amigos están pensando, ¿por qué no agrego y escribo A manualmente? Unas pocas líneas, pero pensemos en ello, si hay docenas de claves, ¿no sería un poco automatizado para nosotros copiarlas directamente? Python puede resolver problemas de oficina en menos de una hora.

a=[]

dict=student_infos[0]

Para títulos en sort(diccionario). claves ()): # Saca las claves del diccionario.

a.Append (title)

Header=a#Extraiga los nombres de las columnas y muéstrelos en forma de lista. El encabezado aquí es una lista.

Aquí abro este archivo y me preparo para escribir. Aquí te explico los parámetros uno por uno.

** significa escrito en forma "adicional". Si es "w", significa que los datos del archivo original se borrarán antes de escribir.

El ajuste de línea significa que no hay líneas en blanco entre los datos.

Encoding='utf-8 'indica que el formato de codificación es utf-8. Si no desea abrir el archivo csv en Excel, puede eliminarlo y no escribirlo.

Para evitar caracteres confusos en el archivo CSV en pycharm, la codificación de parámetros que utilizamos aquí es utf-8.

El formato de codificación del archivo Excel es gbk, que es incompatible. Se recomienda agregar el parámetro codificación='utf-8'.

Si no desea que el archivo csv en Excel sea confuso, se recomienda abrir el archivo csv con el bloc de notas y guardarlo en formato ANSI. **

Con('levelupdate.csv', 'a', nueva línea = ' ', codificación = ' UTF-8 ') como f:

Escritor = dictwriter ( f, nombres de campo = encabezado) #Vista previa de los nombres de las columnas por adelantado El siguiente código corresponderá uno a uno al escribir datos.

Writer.writeheader() #Escribir nombres de columnas

writer . writerows(student _ infos) #Escribir datos

Imprimir("Los datos se han escrito correctamente Ingrese ! ! !") Los datos del diccionario aquí son los datos que ya hemos analizado en el espacio de memoria. Sólo escribo la última línea aquí.

writerows (diccionario), en cuanto al encabezado, simplemente use writeheader() para escribirlo.

De hecho, escribir es así de simple y ¡resuelve nuestro pequeño problema!