python存储数据（python存储数据到json文件中）

本篇文章给大家谈谈python存储数据，以及python存储数据到json文件中对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、Python 使用对象模型来存储数据？
• 2、如何在python中读写和存储matlab的数据文件
• 3、有没有基于Python的某某数据分布式存储的案例？
• 4、python变量中存放的是数据对不对
• 5、python如何创建一个矩阵，里边可以存储string类型的数据？
• 6、如何用python dict存储大量数据

Python 使用对象模型来存储数据？

Python使用对象模型来存储数据。构造任何类型的值都是一个对象。尽管Python通常被当成一种“面向对象的编程语言”，但你完全能够写出不使用任何类和实例的实用脚本。不过Python的对象语法和架构鼓励我们使用这些特性，下面让我们仔细研究一下Python对象。所有的Python对像都拥有三个特性:身份，类型和值。

身份:每一个对象都有一个唯一的身份标识自己，任何对象的身份可以使用内建函数id()来得到。这个值可以被认为是该对象的内存地址。你极少会用到这个值，也不用御链芦太关心唤派它究竟镇带是什么。

类型对象的类型决定了该对象可以保存什么类型的值，可以进行什么样的操作，以及遵循什么样的规则。你可以用内建函数type0查看Python对象的类型。因为在Python中类型也是对象(还记得我们提到Python是面向对象的这句话吗?)，所以type0返回的是对象而不是简单的字符串。

值:对象表示的数据项。

上面三个特性在对象创建的时候就被赋值，除了值之外，其他两个特性都是只读的。对于新式类型和类，对象的类型也是可以改变的，不过并不推荐初学者这样做。如果对象支持更新操作，那么它的值就可以改变，否则它的值也是只读的。对象的值是否可以更改被称为对象的可改变性(mutability)，我们会在后面的4.7小节中讨论这个问题。只要一个对象还没有被销毁，这些特性就一直存在。Python有一系列的基本(内建)数据类型，必要时也可以创建自定义类型来满足你对应用程序的需求。绝大多数应用程序通常使用标准类型，对特定的数据存储则通过创建和实例化类来实现。

[img]

如何在python中读写和存储matlab的数据文件

使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便.

以前也有一些开源的库(pymat和pymat2等)来做这个事,

不过自从有了numpy和scipy以后,这些库都被抛弃了.

下面是一个简单的测试程序,具体的函数樱坦用法可以看帮助文档:

[python] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片

import scipy.io as sio

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#matlab文件脊圆桐名

matfn=u'E:/python/测试程序/162250671_162251656_1244.mat'

data=sio.loadmat(matfn)

plt.close('all')

xi=data['xi']

yi=data['yi']

ui=data['ui']

vi=data['vi']

plt.figure(1)

plt.quiver( xi[::5,::5],yi[::5,::5],ui[::5,::5],vi[::5,::5])

plt.figure(2)

plt.contourf(xi,yi,ui)

plt.show()

sio.savemat('saveddata.mat'腔唯, {'xi': xi,'yi': yi,'ui': ui,'vi': vi})

有没有基于Python的某某数据分布式存储的案例？

有很多基于Python的数据分布式存储的案例。以下是其中几个：

Apache Hadoop：Hadoop是一个基于Java的开源框架，但是它也提供了Python API。Hadoop是一个分布式存储和计算平台，用于手慎处理大规模数据集。

Apache Spark：Spark是一个快速通用的计算引擎，可用于大规模数据处理郑薯稿。它支持Python语言，并提供了Python API。

Apache Cassandra：Cassandra是一个高度可伸缩的分布式数据库，具有强大的容错能力。Cassandra提供了Python驱动程序，可用于Python应用程序。

Apache HBase：HBase是一个分布式非关系型数据库，可在Hadoop集群上运行。它支持Python API。

PySpark：PySpark是Spark的喊孝Python API，它允许您使用Python编写Spark作业。

python变量中存放的是数据对不对

python变量中存放的是数据。所谓变量，是指程序空拍运行过程中其值可以改变的量。举例，在数学中x和y就是变量，Python中不同的是变量不只是存储数字，它可以存储任意数据类型的值。

变量的含义和作用

程序中，数据都是临时存储在内存中的，为了更快速的查找或使用这个数据，通常我们把这个数据在内存中存储之后定义一个名称，这个名称数兄就是变量。

变量就是存储数据的时候把当前数据所在的内存地址起的名字。在查找数据的时候，我们找到这个变量名字就相当于找到了内存地址，找到内存也就是找到内存所存储的数据，这样就是找到了这个数据，后期我们就可以对这薯亏袭个数据进行各种处理。

python如何创建一个矩阵，里边可以存储string类型的数据？

直接使用pandas扩展库，它本来就是以矩阵的形式存储数据（DataFrame）

如何用python dict存储大量数据

我们以往的经验，生早察成对比信息的字典代顷旁码如下：

def getCurrentCompareMessageDict0(dict0, dict1):

'''未被优化的获取当前对比信息字典'''

dlist0=list(dict0.keys())

dlist1=list(dict1.keys())

dict2={}

for i in range(len(dlist1)):

if dlist1[i] not in dlist0:

key=dlist1[i]

value=[0, dict1[dlist1[i]]]

dict2[key]=value

else:

if dict1[dlist1[i]]/100.0 != dict0[dlist1[i]]:

key=dlist1[i]

value=[dict0[dlist1[i]], dict1[dlist1[i]]]

dict2[key]=value

return dict2

即，先构建两个dict的key列表。

然后，以key列表的长度为上限，进行for循陆乎茄环，采用DICT[KEY]的方式来进行列表数据的筛选。

这个方法的运行是超级慢的。

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