主要参考来源：慕课嵩天老师的“Python语言程序设计”[https://www.icourse163.org/course/BIT-268001?tid=1468130447]
格式化包括 字符串格式化和数据格式化
字符串格式化：将字符串按照一定规格和式样进行规范
数据格式化：将一组数据按照一定规格和式样进行规范（表示、存储、运算等）
7.1文件的使用
文件的类型
文件是数据的抽象和集合
文件是存储在辅助存储器上的数据序列
文件是数据存储的一种形式
文件展现形态：文本文件和二进制文件
文本文件VS二进制文件
文本文件和二进制文件只是文件的展示方式
本质上，所有文件都是二进制形式存储
形式上，所有文件采用两种方式展示
文件是数据的抽象和集合
文本文件：
由单一特定编码组成的文件，如UTF-8编码
由于存在编码，也被看成是存储着的长字符串
适用于例如：.txt文件、.py文件
二进制文件：
直接由比特0和1组成，没有统一字符编码
一般存在二进制0和1的组织结构，即文件格式
适用于例如：.png文件、.avi文件
#文本形式打开文件
tf = open("f.txt","rt")
print(tf.readline())
tf.close()
#二进制形式打开文件
bf = open("f.txt","rb")
print(bf.readline())
bf.close()
文件的打开和关闭
文件处理的步骤：打开-操作-关闭
文件的打开：
文件路径
可使用绝对路径或相对路径（\可以用/或者\\表示）
打开模式
| 文件的打开模式 | 描述 |
|---|---|
| 'r' | 只读模式，默认值，如果文件不存在，返回FileNotFoundError |
| 'w' | 覆盖写模式，文件不存在则创建，存在则完全覆盖 |
| 'x' | 创建写模式，文件不存在则创建，存在则返回FileExistsError |
| 'a' | 追加写模式，文件不存在则创建，存在则在文件最后追加内容 |
| 'b' | 二进制文件模式 |
| 't' | 文本文件模式，默认值 |
| '+' | 与r/w/x/a同时使用，在原功能的基础上增加同时读写的功能 |
文件的关闭
文件内容的读取
| 操作方法 | 描述 |
|---|---|
| <f>.read(size=-1) | 读入全部内容，如果给出参数，读入前size长度 |
| <f>.readline(size=-1) | 读入一行内容，如果给出参数，读入该行前size长度 |
| <f>.readlines(hint=-1) | 读入文件所有行，以每行元素形成列表，如果给出参数，读入前hint行 |
遍历全文本：方法一 一次读入，统一处理
``` fname = input("请输入要打开的文件名称：") fo = open(fname,"r") txt = fo.read() #对全文txt进行处理 fo.close() ```遍历全文本：方法二 按数量读入，逐步处理
``` fname = input("请输入要打开的文件名称：") fo = open(fname,"r") txt = fo.read(2) while txt!="": #对txt进行处理 txt = fo.read(2) fo.close() ```逐行遍历文件：方法一 一次读入，分行处理
fname = input("请输入要打开的文件名称：")
fo = open(fname,"r")
for line in fo.readlines():
print(line)
fo.close()
分行读入，逐行处理
fname = input("请输入要打开的文件名称：")
fo = open(fname,"r")
for line in fo:
print(line)
fo.close()
数据的文件写入
| 操作方法 | 描述 |
|---|---|
| <f>.write(s) | 向文件写入一个字符串或字节流 |
| <f>.writelines(lines) | 将一个元素权威字符串的列表写入文件 |
| <f>.seek(offset) | 改变当前文件操作指针的位置，offset含义如下：0-文件开头；1-当前位置；2-文件结尾 |
写入一个字符串列表
fo = open("output.txt","w+")
ls = ["中国","法国","美国"]
fo.writelines(ls)
fo.seek(0)
for line in fo:
print(line)
fo.close()
7.2实例11：自动轨迹绘制
“自动轨迹绘制”问题分析
自动轨迹绘制
需求：根据脚本来绘制图形
不通过写代码而通过写数据绘制轨迹
数据脚本是自动化最重要的一步
“自动轨迹绘制”实例讲解
基本思路
步骤1：定义数据文件格式（接口）
步骤2：编写程序，根据文件接口解析参数绘制图形
步骤3：编制数据文件
数据接口定义非常具有个性色彩
#AutoTraceDraw.py
#AutoTraceDraw.py
import turtle as t
t.title("自动轨迹绘制")
t.setup(800,600,0,0)
t.pencolor("red")
t.pensize(5)
#数据读取
datals = []
f = open("data.txt")
for line in f:
line = line.replace("\n","")
datals.append(list(map(eval,line.split(","))))
f.close()
#自动绘制
for i in range(len(datals)):
t.pencolor(datals[i][3],datals[i][4],datals[i][5])
t.fd(datals[i][0])
if datals[i][1]:
t.right(datals[i][2])
else:
t.left(datals[i][2])
“自动轨迹绘制”举一反三
理解方法思维
自动化思维：数据和功能分离，数据驱动的自动运行
接口化设计：格式化设计接口，清晰明了
二维数据应用：应用维度组织数据，二维数据最常用
应用问题的扩展
扩展接口设计，增加更多控制接口
扩展功能设计，增加弧形等更多功能
扩展应用需求，发展自动轨迹绘制到动画绘制
7.3一维数据的格式化和处理
数据组织的维度
一维数据
由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织，对应列表、数组和集合等概念
二维数据
由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式，表格是典型的二维数据，其中，表头是二维数据的一部分
多维数据
由一维数据或二维数据在新维度上扩展而成
高维数据
仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构
一维数据的表示
如果数据间有序：使用列表类型
列表类型可以表达一维有序数据
for循环可以遍历数据，进而对每个数据进行处理
如果数据间无序：使用集合类型
集合类型可以表达一维无序数据
for循环可以遍历数据，进而对每个数据进行处理
一维数据的存储
存储方式一：空格存储
使用一个或多个空格分隔进行存储，不换行
缺点：数据中不能存在空格
存储方式二：逗号分隔
使用英文半角逗号分割数据进行存储，不换行
缺点：数据中不能有英文逗号
存储方式三：其他方式
使用其他符号或符号组合分隔，建议采用特殊符号
缺点：需要根据数据特点定义，通用性较差
一维数据的处理
将存储的数据读入程序
从空格分隔的文件中读入数据
txt=open(fname).read()
ls=txt.split()
f.close()
从特殊符号分隔的文件中读入数据
txt=open(fname).read()
ls=txt.split("$")
f.close()
将程序表示的数据写入文件
采用空格分隔方式将数据写入文件
ls = ['中国','美国','日本']
f = open(fname,'w')
f.write(' '.join(ls))
f.close()
采用特殊分隔方式将数据写入文件
ls = ['中国','美国','日本']
f = open(fname,'w')
f.write('$'.join(ls))
f.close()
从CSV格式的文件中读入数据
fo = open(fname)
ls = []
for line in fo:
line = line.replace("\n","")
ls.append(line.split(","))
fo.close()
将数据写入CSV格式的文件
ls = [[],[],[]]#二维列表
fo = open(fname,'w')
for item in ls:
f.write(','.join(item)+'\n')
f.close()
采用二层循环
ls = [[1,2],[3,4],[5,6]]#二维列表
for row in ls:
for column in row:
print(column)
7.5模块6：wordcloud库的使用
wordcloud库基本介绍
wordcloud是优秀的词云展示第三方库
词云以词语为基本单位，更加直观和艺术地展示文本
wordcloud库的安装
(cmd命令行)pip install wordcloud
如上述方法不行，可参考链接：
Wordcloud库的安装—QuieT.921
wordcloud库使用说明
wordcloud库把词云当作一个WordCloud对象
wordlcoud.WordCloud()代表一个文本对应的词云
可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云
词云的绘制形状、尺寸和颜色都可以设定
wordcloud库常规方法
w=wordcloud.WordCloud()
以WordCloud对象为基础
配置参数、加载文本、输出文件
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| w.generate(txt) | 向WordCloud对象w中加载文本txt |
| w.to_file(filename) | 将词云输出为图像文件，.png或.jpg格式 |
import wordcloud
c = wordcloud.WordCloud()
c.generate("wordcloud by Python")
c.to_file("pywordcloud.png")
配置对象参数：w = wordcloud.WordCloud(<参数>)
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| width | 指定词云对象生成图片的宽度，默认400像素 |
| height | 指定词云对象生成图片的高度，默认200像素 |
| min_font_size | 指定词云中字体的最小字号，默认4号 |
| max_font_size | 指定词云中字体的最大字号，根据高度自动调节 |
| font_step | 指定词云中字体字号的步进间隔，默认为1 |
| font_path | 指定字体文件的路径，默认None |
| max_words | 指定词云显示的最大单词数量，默认200 |
| stop_words | 指定词云的排除词列表，即不显示的单词列表 |
| mask | 指定词云形状，默认为长方形，需要引用imread()函数 |
| background_color | 指定词云图片的背景颜色，默认为黑色 |
7.6实例12：政府工作报告词云
“政府工作报告词云”问题分析
需求：对于政府工作报告等政策文件，如何直观理解
体会直观的价值：生成词云&优化词云
政府工作报告等文件-->有效展示的词云
txt:https://python123.io/resources/pye/新时代中国特色社会主义.txt
“政府工作报告词云”实例讲解
基本思路
步骤1：读取文件、分词整理
步骤2：设置并输出词云
步骤3：观察结果，优化迭代
#GovRptWordCloudV1.py
import jieba
import wordcloud
f = open("新时代中国特色社会主义.txt","r",encoding="utf-8")
t = f.read()
f.close()
ls = jieba.lcut(t)
txt = " ".join(ls)
w = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc",\
width =1000,height=700,background_color="white",\
)
w.generate(txt)
w.to_file("grwordcloud.png")
#GovRptWordCloudV2.py
import jieba
import wordcloud
from imageio import imread
mask = imread("fivestar.png") #image_new.ico
f = open("新时代中国特色社会主义.txt","r",encoding="utf-8")
t = f.read()
f.close()
ls = jieba.lcut(t)
txt = " ".join(ls)
w = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc",mask = mask,\
width =1000,height=700,background_color="white",\
max_words = 15)
w.generate(txt)
w.to_file("grwordcloud.png")
“政府工作报告词云”举一反三
扩展能力
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