python数据存储+csv

Python提供了内置的csv模块，可以方便地将数据存储为CSV格式文件。以下是一个简单的示例代码：

import csv

# 假设有一个包含数据的列表
data = [['ID', 'Name', 'Age'], ['001', 'Tom', 18], ['002', 'Jerry', 19], ['003', 'Mike', 20]]

# 打开文件并写入数据
with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    for row in data:
        writer.writerow(row)

上述代码中，首先导入了csv模块，然后定义了一个包含数据的列表。接着，使用`open()`函数打开文件，并指定文件名、打开模式、换行符和编码方式等参数。然后，使用`csv.writer()`函数初始化一个写入对象，并将其传递给`for`循环，逐行写入数据。最后，使用`with`语句关闭文件。

相关问题

python+csv数据处理

Python是一种非常流行的编程语言，它有很多强大的库和工具可以用于数据处理。其中，CSV是一种常见的数据格式，它可以用于存储和传输表格数据。Python中有很多库可以用于CSV数据处理，比如csv、pandas等。

使用csv库可以很方便地读取和写入CSV文件。下面是一个简单的例子：

import csv

# 读取CSV文件
with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

# 写入CSV文件
with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['Name', 'Age', 'Gender'])
    writer.writerow(['Tom', '18', 'Male'])
    writer.writerow(['Lucy', '20', 'Female'])

使用pandas库可以更加方便地进行数据处理和分析。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

# 写入CSV文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

除了读取和写入CSV文件，pandas还提供了很多强大的功能，比如数据筛选、排序、分组、聚合等。如果你需要进行更加复杂的数据处理和分析，可以考虑使用pandas。

Python+Requests+pytest+yaml+allue+csv

Python Requests是一个用于发送和处理HTTP协议请求的库，可以用于接口自动化测试。Pytest是一个测试执行器，可以方便地运行和管理测试用例。YAML是一种轻量级的数据序列化格式，可以用来管理测试数据。Allure是一个用于生成漂亮测试报告的工具。CSV是一种常用的数据存储格式，可以用于存储测试数据。