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文件的使用
一，文件的类型
1，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
2，文件的理解：
- 文件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
3，文件是数据的抽象和集合：
-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文件等
1）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文件等
二，文件的打开和关闭：
文件处理的步骤:打开-操作-关闭
a. read(size)
a. readline(size)
a. readlines (hint)
a. write(s)
a . writelines ( lines )
a. seek( offset)
1，文件的打开：
2，文件的打开模式：
三，文件内容的读取
四，文件的全文本操作：
1，遍历全文本：
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
#一次读入，统一处理
fo.close( )
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
#按数量读入，逐步处理
txt = fo. read(2)
fo. close( )
2，逐行遍历文件：
fname = input( "请输入要打开的文件名称: ")
fo = open(fname,"r")
for line in fo . readlines():
print(line )
#一次读入， 分行处理
fo.close()
fname = input( "请输入要打开的文件名称:")
fo = open(fname,"r")
for line in fo:
print(line )
#分行读入，逐行处理
fo. close( )
五，数据文件的写入：
fo = open( "output.txt" , "W+")
ls = ["中国", "法国"，"美国"]
fo . writelines(ls)|
for line in fo: #写入一个字符串列表
print(line )
fo. close()
>>> (没有任何输出)
fo = open( " output.txt" , "w+" )
ls = ["中国"，"法国"，"美国"]
fo . writelines(ls)
fo. seek(0)
for line in fo: #写入一个字符串列表
print (line)
fo. close()
>>>中国法国美国
六，实例11，自动轨迹绘制：
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])
t.done()
一维数据的格式化和处理
一，数据组织的维度
一个数据表达一个含义
一组数据表达一个或多个含义
维度就是一组数据的组织形式
1，一维数据：
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，集合等概念
2，二维数据：
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。
3，多维数据：
由一维或二维数据在新维度上扩展形成。
其实在某种程度上来讲，维度也可以看作数据的特征，有几个特征就叫做几维。
4，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。
（字典）
二，数据的操作周期
存储<->表示<->操作
三，一维数据的表示
1，如果数据间有序:使用列表类型
ls = [3.1398， 3.1349， 3.1376]
- 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
2，如果数据间无序:使用集合类型
st = {3.1398， 3.1349， 3.1376}
- 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
四，一维数据的存储
1，空格分隔：
-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
2，逗号分隔：
-使用英文半角逗号分隔数据进行存储，不换行
-缺点:数据中不能有英文逗号
3，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
五，一维数据的处理
1，一维数据的读入处理：
1）从空格分隔的文件中读入数据
2）从特殊符号分隔的文件中读入数据
2，一维数据的写入处理：
采用空格分隔方式将数据写入文件
采用特殊分隔方式将数据写入文件
二维数据的格式化和处理
一，二维数据的表示
1，使用列表类型：
. 列表类型可以表达二维数据
. 使用二维列表
- 使用两层for循环遍历每个元素
- 外层列表中每个元素可以对应一行,也可以对应一列
2，一二维数据的Python表示：
二，CSV格式与二维数据存储
1，CSV数据存储格式：
CSV: Comma-Separated Values
- 国际通用的一二维数据存储格式，一般.csv扩 展名
- 每行一个一维数据，采用逗号分隔，无空行
- Excel和一般编辑软件都可以读入或另存为csv文件
- 如果某个元素缺失，逗号仍要保留
- 二维数据的表头可以作为数据存储，也可以另行存储
- 逗号为英文半角逗号，逗号与数据之间无额外空格
2，二维数据的存储：
- 按行存或者按列存都可以，具体由程序决定
- 一般索引习惯: Is[row][column], 先行后列
- 根据一般习惯，外层列表每个元素是一行,按行存
3，二维数据的处理：
1）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( )
2）将数据写入CSV格式的文件：
ls=[[]，[],[]]#维列表
f = open(fname,' w' )
for item in ls:
f .write(' , ' .join(item) + '\n' )
f .close( )
3）二维数据的逐一处理：
采用二层循环
1s = [[1,2], [3,4]，[5,6]] #二维列表
for row in ls:
for column in row:
print( column)
wordcloud库的使用
一，wordcloud库的基本介绍
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
1，wordcloud库基本使用：
wordcloud库把词云当作一个WordCloud对象
- wordcloud.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
2，wordcloud库常规方法：
3，配置对象参数：
w = wordcloud.WordCloud(<参数>)
import wordcloud
txt = "life is short， you need python"
W = wordc loud . WordCloud( \
background_ color = "white")
W. generate(txt)
W.to_ file(" pywcloud. png")
import jieba
import wordcloud
txt =“程序设计语言是计算机能够理解和\
识别用户操作意图的一种交互体系，它按照\
特定规则组织计算机指令，使计算机能够自\
动进行各种运算处理。"
W = wordcloud . WordCloud( width=1000, \
font_ path="msyh. ttc" , height=700)
w. generate(" ". join(jieba.1cut(txt)))
W. to_file(" pywcloud. png" )
#中文需要先分词并组成空格分隔字符串
实例12，政府工作报告词云：
#GovRptWordC1oudv1. 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( )
1s = jieba. 1cut(t)
txt =" ".join(1s)
W = wordcloud . WordCloud (font_ path = "msyh.ttc",\
width = 1000， height = 700，background_ color = "white", \
)
W. generate(txt)
w.to_ file(" grwordcloud. png" )
#GovRptWordCloudv1. py
import jieba
import wordcloud
f = open("关于实施乡村振兴战略的意见. txt","r", encoding= "utf-8")
t = f.read( )
f.close( )
1s = jieba. 1cut(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")
#GovRptWordC1oudv1. 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()
1s = jieba.1cut(t)
txt =” " .join(1s)
W = wordcloud . WordCloud (font_ path = "msyh.ttc",\
width = 1000， height = 700，background_ color = "white", \
max_ words = 15)
W. generate(txt)
W.to_ file( " grwordcloud. png")
#GovRptWordC1oudv1. py
import jieba
import wordcloud
f = open("关于实施乡村振兴战略的意见. txt","r"， encoding= "utf-8")
t = f.read( )
f.close( )
1s = jieba.1cut(t)
txt = " ".join(ls)
W = wordc loud . WordCloud (font_ path =" msyh.ttc",\
width = 1000， height = 700, background_ color = "white", \
max_ words = 15)
W. generate(txt)
W. to_file(" grwordcloud. png")
