python语言可以处理数据文件吗的简单介绍

Python的用途是什么

Python的中文名称为蟒蛇，是一种计算机程序设计语言;是一种动态的、面向对象的脚本语言。最初是用来编写自动化脚本的，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

Python的用途有很多，以下为大家介绍一下Python最常见的用途：

1、Web开发

Python拥有非常完善的与Web服务器进行交互的库，以及大量的免费的前端网页模板。更具优势的是，有非常优秀且成熟的Django

Web框架，功能一应俱全。

2、数据科学

数据科学，包含了机器学习、数据处理。

①数据处理：Python作为一门工程性语言，对于数据处理的类库是相当丰富的，比如有高性能的科学计算类库Numpy和Scipy;大名鼎鼎的云计算框架OpenStack就是Python开发的。

②机器学习：可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

3、网络爬虫

网络爬虫又称为网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。

在爬虫领域，Python是独领风骚的。Python有非常丰富的库去访问网页文档的接口API以及后期网页文档的快速处理。

4、Linux系统运维

事实上，在早期都是通过shell脚本去实现自动化运维，但是由于shell脚本本身可编程的能力偏弱，一些需要实现的功能的库也很少，大部分都需要自己从头写起，然而Python作为胶水语言可以很方便的和其他语言集成起来，对各类工具进行二次开发，形成一套自己的运维管理系统。

5、游戏开发

Python在游戏开发方面可能不及lua或者C++，但是由于Python脚本化的特点，类似于游戏剧本、游戏玩法逻辑等这种非常灵活的设计上，我们修改起来十分方便。当然了，如果开发一款小的游戏程序，Python还是很具有优势的，比较出名的就是pygame了，对于我们而言是一个福音。

6、桌面应用开发

在桌面应用开发领域，Python可以实现对C++的无缝对接，并且同时支持QT和GTK。

开启数据分析的大门-数据收集：Python对文件的操作

简介

我是一名应届经济学毕业生，在学习Python语言的过程中，接触到了数据分析，机器学习和人工智能，并对此特别感兴趣，现在我把整个学习过程记录下来，希望和我有相同兴趣和爱好的朋友们一同成长，期盼着各位专家的指导。

环境介绍

在整个过程当中，将采用Python和Excel，采用Python,是因为Python提供了丰富的开发框架和工具库，使用Excel是因为Excel是使用非常广泛的办公软件，我在Excel里将复杂的算法简单化，使大家快速理解各种难以理解的算法。

在开始之前，我们已经准备好了Anaconda和Excel环境。在这里省略了这个过程。

数据获取将通过tushare开放平台，后面我会介绍和演示如何应用tushare平台。

数据分析流程简介

数据分析是由数据收集开始，收集的数据经过标准化处理和整理后，通过各种算法，进行数据分析，目的是为了总结过去的 历史 数据，在数据趋势上预测未来的走势，同时对现存的环境进行优化。

我们今天先从数据收集开始。

数据收集需要应用到Python对文件的读写操作。

下面这段代码以只读方式采用’UTF-8’编码方式打开当前目录下的text1.txt文件，并输出到屏幕上。操作完毕后，关闭文件。

小贴士：在从tushare平台获取数据时，每个用户会分配到一个key，我们可以把这个key封装到这个文件里。为的是数据安全和便利性。

Python对数据的处理主要是csv文件格式，Excel和数据库。今天我们主要针对csv文件进行操作。为的是尽快开始我们的数据分析之旅。后面在适当的时候，我来完成对Excel和数据库的操作。

Python 读取csv文件有很多种方法，我们这里采用PANDAS库，下面是读取csv文件代码：

下面这段代码先生成数据列表，然后写入csv文件。

好了，到现在为止，Python对数据收集的基础工作就算完成了，Python对文件操作有很多技巧，不是我们这一系列的重点，就不一一介绍了，有兴趣的伙伴可以查阅相关文档。

python可以帮忙处理超大文件的解读分析对不对

够。根据查询相关公开信息显示，用于处理简单的数据完全足够用了，代码简单易懂。Python是一种计算机编程语言，对于编程，Python作为近几年特别火的一门编程语言。