Python讀取數據

Python是一門高級語言，常用於處理數據。在數據處理過程中，讀取數據是非常重要的一步，本篇文章將從多個方面來詳細闡述Python讀取數據。

一、文件讀取

Python可以打開、讀取、寫入文件。其中，文件讀取是其中的重要部分。

1、普通文本文件讀取：

# 讀取普通文本文件
with open('file_path/file_name.txt', 'r') as f:
    # 每次讀取一行
    line = f.readline()
    while line:
        print(line.strip())
        line = f.readline()

其中file_path/file_name.txt為文件的路徑和文件名。

2、CSV文件讀取：

# 讀取CSV文件
import csv

with open('file_path/file_name.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

其中file_path/file_name.csv為文件的路徑和文件名。

3、Excel文件讀取：

# 讀取Excel文件
import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook('file_path/file_name.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

for row in range(1, sheet.nrows):
    print(sheet.row_values(row))

其中file_path/file_name.xls為文件的路徑和文件名。

二、網路數據讀取

Python能夠從網路中讀取數據，比如從API介面中得到數據。

1、讀取JSON格式數據：

# 讀取JSON格式數據
import json
import urllib.request

url = "http://example.com/api/data"

response = urllib.request.urlopen(url)
data = json.loads(response.read())

print(data)

其中http://example.com/api/data為API介面地址。

2、讀取XML格式數據：

# 讀取XML格式數據
import xml.etree.ElementTree as ET
import urllib.request

url = "http://example.com/api/data"

response = urllib.request.urlopen(url)
data = response.read()

root = ET.fromstring(data)
for child in root:
    print(child.tag, child.attrib)

其中http://example.com/api/data為API介面地址。

三、資料庫讀取

Python能夠從資料庫中讀取數據，目前主要有MySQL和SQLite兩種。

1、讀取MySQL資料庫：

# 讀取MySQL資料庫
import pymysql

# 連接資料庫
conn = pymysql.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="password",
    database="database_name"
)

# 獲取游標
cur = conn.cursor()

# 執行SQL語句
cur.execute("SELECT * FROM table_name")

# 獲取數據
data = cur.fetchall()
for row in data:
    print(row)

# 關閉游標和連接
cur.close()
conn.close()

2、讀取SQLite資料庫：

# 讀取SQLite資料庫
import sqlite3

# 連接資料庫
conn = sqlite3.connect('database_name.db')

# 獲取游標
cur = conn.cursor()

# 執行SQL語句
cur.execute("SELECT * FROM table_name")

# 獲取數據
data = cur.fetchall()
for row in data:
    print(row)

# 關閉游標和連接
cur.close()
conn.close()

以上為Python讀取數據的幾種常用方法。根據不同的數據類型和數據源，選擇不同的方法可以提高處理數據的效率。