python 有好多组数据要保存 用什么格式比较合适

在Python中，如果有多组数据需要保存，并且考虑了效率、易于读取以及兼容性等因素，可以使用以下几种常见的文件格式：

1. **CSV (Comma-Separated Values)**: CSV是最常用的数据存储格式之一，适合于结构化的表格数据。使用`csv`模块可以方便地操作。

   import csv
   with open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
       writer = csv.writer(csvfile)
       writer.writerow(['Field1', 'Field2', 'Field3'])
       data_list = ... # 数据列表
       for row in data_list:
           writer.writerow(row)

2. **JSON (JavaScript Object Notation)**: JSON是一种轻量级的数据交换格式，适合结构化的数据。Python内置`json`模块支持处理JSON。

   import json
   data = {'key1': ['value1'], 'key2': 42}
   with open('data.json', 'w') as f:
       json.dump(data, f)

3. **XML (eXtensible Markup Language)**: 如果数据包含复杂的层级结构，XML可能是更好的选择。`xml.etree.ElementTree`库用于解析和创建XML。

   from xml.etree.ElementTree import Element, dump
   root = Element('data')
   child = Element('item')
   child.text = 'Value'
   root.append(child)
   tree = ElementTree(root)
   tree.write('data.xml')

4. **Pickle**: Python 的内置序列化格式，适用于无需跨平台读写的复杂数据结构。

   import pickle
   data = {...} # 需要序列化的数据
   with open('data.pickle', 'wb') as handle:
       pickle.dump(data, handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

5. **SQLite 或其他数据库**: 如果数据庞大或需要频繁查询，可以选择轻量级数据库（如SQLite）或更完整的数据库系统（如MySQL, PostgreSQL等），通过ORM工具（如SQLAlchemy）操作。