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python各种文件读取
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1.pkl文件
pkl文件是python里面保存文件的一种格式，如果直接打开会显示一堆序列化的东西。正确的操作方式是使用Pickle模块。Pickle模块将任意一个Python对象转换成一系统字节，这个操作过程叫做串行化对象。
import pickle
file_name='文件路径/文件名.pkl'
f=open(file_name,'rb')
p2=pickle.load(f)
print(type(p2)) #
print(p2) # 输出p2的内容
2.hdf5文件
一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器：dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集，而group是类似文件夹一样的容器，存放dataset和其他group。在使用h5py的时候需要牢记一句话：groups类比词典，dataset类比Numpy中的数组
import h5py
f = h5py.File('文件','r') #打开h5文件
f #可以查看所有的主键
print(list(f.keys()))
3.json文件
Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它包含了两个函数：
json.dumps(): 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
json.loads(): 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。
如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据
import json;
data1 = {
'name' : 'jack',
'age' : 20,
'like': ('sing','dance','swim'),
'score': {'chinese':80,'math':60,'english':99}
}
data2 = json.dumps(data1);
data3 = json.loads(data2);
print('原始数据');
print(data1);
print('转化成json格式');
print(data2);
print('再转化成python格式');
print(data3);
原始数据
{'name': 'jack', 'age': 20, 'like': ('sing', 'dance', 'swim'), 'score': {'chinese': 80, 'math': 60, 'english': 99}}
转化成json格式
{"name": "jack", "age": 20, "like": ["sing", "dance", "swim"], "score": {"chinese": 80, "math": 60, "english": 99}}
再转化成python格式
{'name': 'jack', 'age': 20, 'like': ['sing', 'dance', 'swim'], 'score': {'chinese': 80, 'math': 60, 'english': 99}}
.json文件读取
# 读取json文件内容,返回字典格式
with open('./source_file/info.json','r',encoding='utf8')as fp:
json_data = json.load(fp)
print('这是文件中的json数据：',json_data)
print('这是读取到文件数据的数据类型：', type(json_data))
# 将字典数据写入到json文件中
dict1 = {'name': '张三', 'age': 18, 'sex': '男'}
with open('./source_file/info.json','a',encoding='utf8')as fp:
json.dump(dict1,fp,ensure_ascii=False)
# 如果ensure_ascii ' '为false，则返回值可以包含非ascii值
python除了提供json文件的操作还提供了对于json格式转换的方法；
loads() :将json字符串转换成字典格式;dumps() 将字典格式数据转换成json格式;
# 将json字符串转换成字典格式
str1 = '{"name": "张三", "age": 18, "sex": "男"}'
print('这是转换后的数据：',json.loads(str1))
print('这是转换后的数据类型：',type(json.loads(str1)))
# 将字典格式数据转换成json格式
dict1 = {'name': '张三', 'age': 18, 'sex': '男'}
print('这是将字典转换之后的数据：',json.dumps(dict1,ensure_ascii=False))
print('这是将字典转换之后的数据类型：',type(json.dumps(dict1,ensure_ascii=False))) # 如果ensure_ascii ' '为false，则返回值可以包含非ascii值
4.csv文件
参考链接
读取或写入csv文件时，首先要import csv这个库，然后利用这个库提供的方法进行对文件的读写。
获取每一行。读取csv文件，用的是csv.reader()这个方法。返回结果是一个_csv.reader的对象，我们可以对这个对象进行遍历，输出每一行，某一行，或某一列。代码如下：
import csv
with open('data.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
print(type(reader))
for row in reader:
print(row)
输出结果如下，是列表形式
获取某一行，如果你只想要其中的一行，可以先对reader进行一个类型转换，用list函数把它转换成列表，然后对对列表进行取元素，就可以获取到某一行的内容了，如下：
import csv
with open('data.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
result = list(reader)
print(result[1])
获取某一列。如果想要获取到其中一列的内容，可以在第一种情况下，对输出加一个下标，这样输出的就是某一列的内容的。
下面展示一些 内联代码片。
import csv
with open('data.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
for i in reader:
print(i[0])
这里，获取第一列的内容
5.txt文件
f = open("data.txt","r") #设置文件对象
f.close() #关闭文件
#为了方便，避免忘记close掉这个文件对象，可以用下面这种方式替代
with open('data.txt',"r") as f: #设置文件对象
str = f.read() #可以是随便对文件的操作
按行读取文件
#按行读取文件
#第一种方法
f = open("data.txt","r") #设置文件对象
line = f.readline()
line = line[:-1]
while line: #直到读取完文件
line = f.readline() #读取一行文件，包括换行符
line = line[:-1] #去掉换行符，也可以不去
f.close() #关闭文件
#第二种方法
data = []
for line in open("data.txt","r"): #设置文件对象并读取每一行文件
data.append(line) #将每一行文件加入到list中
#第三种方法
f = open("data.txt","r") #设置文件对象
data = f.readlines() #直接将文件中按行读到list里，效果与方法2一样
f.close()