几种Python 数据读写方式，面向Txt、csv文档及MongoDB、MySQL等数据库_python文本数据库

1. 前言

Hello，大家好

在日常与 Python 打交道过程中，不可避免会涉及到数据读写业务，例如做爬虫时，需要将爬取的数据首先存储到本地然后再做下一步处理；做数据可视化分析时，需要将数据从硬盘中读入内存上，再进行后续的数据清洗、可视化、建模等步骤

对数据进行读写操作时，对于存储对象我们有多种选择，最方便的是本地文档类型：csv、txt 等，优点是方便简单、但弊端也很明显：文档型数据易丢失、损坏，删除不可恢复，且不方便多人间数据共享；

另一大类存储对象为数据库，目前比较流性的持久化数据库为 MongoDB 和Mysql ；对比文档存储，数据库最大的优势就是：数据不易丢失且易检索，面对庞大数据量仅几行 SQL  语句即可实现 CRUD(增、读、改、删) 功能

在本期 Python 教程中，将汇总一下有关 Python 数据读写方式，涉及到的存储对象有四类：txt、csv、MongoDV以及MySQL

2. Python 文档读写

关于本地文档数据读写，本文列出两类常见文档类型：txt 及 csv ；测试数据来源于链家二手房房源，关于房源数据爬取详情参考旧闻 Python 采集了3000 条北京二手房数据，看看我都分析出来了啥？

2.1 txt 读写

在本文介绍的几种数据存储对象中，txt 读写是最简单的一种，关于读写方式这里我就不作详细介绍了，不太了解的小伙伴可以参考下方测试代码：

# txt 数据源，需记得加上 encoding='utf-8' 参数，防止乱码
dataSource = open('data.txt',encoding='utf-8',mode='r')
 
# txt 数据读写操作
savePath = 'save.txt'
f = open(savePath,encoding='utf-8',mode='w+')# 读取
for lineData in dataSource.readlines():
    dataList = lineData.replace('\n','').split(',')
    print(dataList)
    f.write('\t'.join(dataList) +'\n')
f.close()

txt 读写整个流程都是借助文件流方式完成的，需要注意的是在读写过程中若出现中文乱码情况，需要加上参数encoding = 'utf-8' 即可有效避免：

2.2 csv 读写

与 txt 相比 ，Python爱好者更偏爱把数据存入 csv 或 xlsx，后者相对更为规范，尤其是面向数值数据，对于编程基础并不好的同学，不需要 Python 借助 Excel 可以直接进行可视化分析；

csv 在 Python 中有多种读写方式，下面实例中我列出其中常见的两种，一种是基于 python-csv 、另一种是基于pandas

csv 数据读取

读取测试时，是从 csv 中读入数据

方法一，借助python-csv 读取

# 利用 python-csv 实现数据读取
csvPath = 'save.csv'
with open(csvPath, newline='',encoding='utf-8') as csvfile:
    spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='|')
    for row in spamreader:
        print(&