Python案例如何存储数据

本文目录导读：

1. 按“数据是否结构化”分类
2. 快速选择指南
3. 一句话记住

好,这个问题很实用，Python存储数据的方式非常多，我会从最常见的场景出发，给你梳理一个清晰的分类和案例。

按“数据是否结构化”分类

结构化数据（表格、数据库）

案例1：CSV文件（最通用）

import csv
# 存储
data = [
    {"name": "张三", "age": 25, "city": "北京"},
    {"name": "李四", "age": 30, "city": "上海"}
]
with open("users.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["name", "age", "city"])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)
# 读取
with open("users.csv", "r", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        print(row)

案例2：Excel文件（需要 openpyxl 或 pandas）

import pandas as pd
# 存储
df = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四"],
    "分数": [85, 92]
})
df.to_excel("成绩.xlsx", index=False)
# 读取
df_read = pd.read_excel("成绩.xlsx")
print(df_read)

案例3：SQLite数据库（轻量级数据库）

import sqlite3
# 连接（不存在会自动创建）
conn = sqlite3.connect("mydb.db")
cursor = conn.cursor()
# 创建表
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    score REAL
)
""")
# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO students (name, score) VALUES (?, ?)", 
               ("王五", 88.5))
conn.commit()
# 查询
cursor.execute("SELECT * FROM students")
print(cursor.fetchall())
conn.close()

半结构化数据（JSON、XML）

案例4：JSON（最常用，适合web/API场景）

import json
# 数据（可以是字典、列表）
data = {
    "project": "数据分析",
    "version": 1.0,
    "results": [
        {"id": 1, "value": 0.95},
        {"id": 2, "value": 0.87}
    ]
}
# 写入文件
with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
# 读取文件
with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    loaded = json.load(f)
    print(loaded["project"])

Python对象持久化（保留Python对象状态）

案例5：Pickle（序列化任意Python对象）

import pickle
# 任何Python对象
my_model = {
    "weights": [0.5, 0.3],
    "bias": 0.1,
    "config": {"learning_rate": 0.01}
}
# 存储
with open("model.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(my_model, f)
# 读取
with open("model.pkl", "rb") as f:
    restored = pickle.load(f)
    print(restored["weights"])

高性能/大数据场景

案例6：NumPy数组（机器学习数据）

import numpy as np
# 创建数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 存储为.npy格式（速度快，占用小）
np.save("matrix.npy", arr)
# 读取
arr_loaded = np.load("matrix.npy")
print(arr_loaded)

案例7：HDF5（适合大规模科学数据）

import h5py
# 存储
with h5py.File("sensor_data.h5", "w") as f:
    f.create_dataset("temperature", data=[22.5, 23.1, 21.8])
    f.create_dataset("humidity", data=[60, 65, 58])
# 读取
with h5py.File("sensor_data.h5", "r") as f:
    temp = f["temperature"][:]
    print(temp)

快速选择指南

一句话记住

• 小数据 → JSON （方便查看）
• 表格数据 → CSV 或 SQLite （简单通用）
• 大数组 → .npy 或 HDF5 （性能好）
• Python对象 → Pickle （灵活但小心安全性）
• 生产环境 → 数据库（MySQL、PostgreSQL）+ 云存储

你是想存储什么类型的数据？我可以给你更具体的推荐和代码示例。