Python:
Tekstitiedoston kirjoittaminen

Kuinka:

Käyttäen sisäänrakennettua open() -funktiota

Pythonin sisäänrakennettu open() -funktio on yleisin tapa kirjoittaa tiedostoihin. Funktio mahdollistaa tiedoston avaamistilan määrittämisen - ‘w’ kirjoittamiseen (ylikirjoittaen), ‘a’ lisäämiseen ja ‘w+’ kirjoittamiseen+lukemiseen.

# Uuden tiedoston kirjoittaminen tai olemassa olevan korvaaminen
with open('example.txt', 'w') as file:
    file.write("Hello, World!\n")

# Tiedostoon lisääminen
with open('example.txt', 'a') as file:
    file.write("Appending more text.\n")

# Tiedoston lukeminen varmistaaksesi
with open('example.txt', 'r') as file:
    print(file.read())

Esimerkki tuloste:

Hello, World!
Appending more text.

Käyttäen pathlib.Path -luokkaa

Kohdeorientoidumpaa lähestymistapaa varten Path -luokka pathlib -moduulista tarjoaa metodin tiedostoon kirjoittamiseen. Tämä on suosittu menetelmä uudemmissa Python-koodikannoissa.

from pathlib import Path

# Tiedoston kirjoittaminen/korvaaminen
Path('example2.txt').write_text("This is example 2.\n")

# Tiedoston lukeminen varmistaaksesi
print(Path('example2.txt').read_text())

# Huom: `Path.write_text` aina ylikirjoittaa tiedoston sisällön. 
# Lisäämistä varten sinun tulee avata tiedosto kuten edellisessä osiossa näytettiin.

Esimerkki tuloste:

This is example 2.

Kolmannen osapuolen kirjastot

Monimutkaisia tiedosto-operaatioita varten kolmannen osapuolen kirjastot, kuten pandas (CSV-, Excel-tiedostoille), voivat olla suuri etu. Tässä on nopea esimerkki DataFrame-objektin kirjoittamisesta CSV-tiedostoon käyttäen pandas-kirjastoa, mikä osoittaa sen hyödyn yksinkertaisten tekstiedostojen ulkopuolella.

# Tämä esimerkki vaatii pandas-kirjaston: pip install pandas
import pandas as pd

# Yksinkertaisen DataFrame:n luominen
data = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})

# DataFrame:n kirjoittaminen CSV-tiedostoon
data.to_csv('example.csv', index=False)

# CSV:n lukeminen varmistaaksesi
print(pd.read_csv('example.csv'))

Esimerkki tuloste:

   Column1 Column2
0        1       A
1        2       B
2        3       C

Näiden menetelmien avulla Python-ohjelmoijat voivat tehokkaasti hallita tiedosto-operaatioita, palvellen sekä yksinkertaisia että monimutkaisia datankäsittelyn tarpeita.