Python 一维数据的格式化 和 处理

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
3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376
对应列表、数组和集合等概念

二维数据
由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式

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表格是典型的二维数据，其中，表头是二维数据的一部分

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数据的操作周期
存储 <-> 表示 <-> 操作

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数据的存储
（数据在磁盘中的存储状态，我们关心数据存储所使用的格式 比如一行代表一个操作？数据整数用逗号隔开？utf-8？）
数据表示
（程序表达数据的方式 我们关心数据类型 list还是set 还是 tuple？）不同的市局类型适合与不同的数据操作
数据操作
（相关操作 和 算法的体现） 不同的数据操作我们选择不同的 数据表示。

• 一维数据的表示
  如果数据间有序：使用列表类型
  列表类型可以表达一维有序数据；
  如果数据间无序：使用集合类型
  集合类型可以表达一维无序数据
• 一维数据的存储

• 一维数据的处理

  
  
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一维数据的读入处理
split()方法 根据间隔符 分开 字符串，变为list
如：从空格分隔的文件中读入数据
中国 美国 日本 德国 法国 英国 意大利

txt = open(fname).read()
ls = txt.split()
f.close()

>>> ls
['中国', '美国', '日本', '德国', '法国', '英国', '意大利']

如：从特殊符号分隔的文件中读入数据
中国$美国$日本$德国$法国$英国$意大利

txt = open(fname).read()
ls = txt.split("$")
f.close()

>>> ls
['中国', '美国', '日本', '德国', '法国', '英国', '意大利']

一维数据的写入处理
join() 方法，将分隔符 加入到 列表的每一项，形成一个字符串
如：采用空格分隔方式将数据写入文件

ls = ['中国','美国','日本']
f = open(fname, 'w')
f.write(' '.join(ls))
f.close()

如：采用特殊分隔方式将数据写入文件

ls = ['中国','美国','日本']
f = open(fname, 'w')
f.write('$'.join(ls))
f.close()