Python:
Rédiger un fichier texte

Comment faire :

Utiliser la fonction intégrée open()

La fonction intégrée open() de Python est le moyen le plus courant d’écrire dans des fichiers. La fonction permet de spécifier le mode dans lequel le fichier est ouvert - ‘w’ pour écrire (en remplacement), ‘a’ pour ajouter, et ‘w+’ pour écrire+lire.

# Écrire dans un nouveau fichier ou remplacer un fichier existant
with open('exemple.txt', 'w') as fichier:
    fichier.write("Bonjour, le monde !\n")

# Ajouter du texte à un fichier
with open('exemple.txt', 'a') as fichier:
    fichier.write("Ajout de plus de texte.\n")

# Lire le fichier pour vérifier
with open('exemple.txt', 'r') as fichier:
    print(fichier.read())

Exemple de sortie :

Bonjour, le monde !
Ajout de plus de texte.

Utiliser pathlib.Path

Pour une approche plus orientée objet, la classe Path du module pathlib offre une méthode pour écrire dans des fichiers. C’est une méthode populaire pour les bases de code Python plus récentes.

from pathlib import Path

# Écrire/Remplacer un fichier
Path('exemple2.txt').write_text("Ceci est l'exemple 2.\n")

# Lire le fichier pour vérifier
print(Path('exemple2.txt').read_text())

# Note : `Path.write_text` remplace toujours le contenu du fichier. 
# Pour ajouter, vous devrez ouvrir le fichier comme montré dans la section précédente.

Exemple de sortie :

Ceci est l'exemple 2.

Bibliothèques tierces

Pour des opérations de fichier complexes, des bibliothèques tierces comme pandas (pour les fichiers CSV, Excel) peuvent être un atout considérable. Voici un rapide exemple d’écriture d’un DataFrame dans un fichier CSV en utilisant pandas, démontrant son utilité au-delà des simples fichiers texte.

# Cet exemple nécessite pandas : pip install pandas
import pandas as pd

# Création d'un simple DataFrame
data = pd.DataFrame({'Colonne1': [1, 2, 3], 'Colonne2': ['A', 'B', 'C']})

# Écrire le DataFrame dans un fichier CSV
data.to_csv('exemple.csv', sans_index=False)

# Lire le CSV pour vérifier
print(pd.read_csv('exemple.csv'))

Exemple de sortie :

   Colonne1 Colonne2
0         1        A
1         2        B
2         3        C

En utilisant ces méthodes, les programmeurs Python peuvent gérer efficacement les opérations sur les fichiers, répondant à la fois aux besoins simples et complexes de manipulation de données.