Guardar texto, JSON y CSV en un archivo en Python

Python permite a los usuarios manejar archivos (leer, escribir, guardar y eliminar archivos y mucho más). Gracias a Python, es muy fácil para nosotros guardar múltiples formatos de archivo. Python tiene funciones integradas para guardar múltiples formatos de archivo.

Abriendo un archivo de texto en Python

Abrir un archivo se refiere a preparar el archivo para leerlo o escribirlo. Esto se puede hacer usando la open()función.

Sintaxis:

File_object = open("File_Name", "Access_Mode")

Parámetros:

• File_Name: El nombre del archivo que se necesita abrir.
• Access_Mode: Los modos de acceso gobiernan el tipo de operaciones posibles en el archivo abierto.

Los siguientes son los modos de acceso más utilizados:

• Solo lectura (‘r’): abre un archivo de texto para leer.
• Solo escritura (‘w’): Abre el archivo para escribir.
• Solo anexar (‘a’): Abre el archivo para escribirlo. Los datos que se están escribiendo se insertarán al final, después de los datos existentes.
• Leer y escribir (‘r+’): abre el archivo para leer y escribir.

Nota: Por defecto, Python asume el modo de acceso como lectura, es decir («r»)

# Python program to demonstrate 
# opening a file 
    
    
# Open function to open the file "myfile.txt"   
# (same directory) in read mode and store 
# it's reference in the variable file1 
    
file1 = open("myfile.txt") 
    
# Reading from file 
print(file1.read()) 
    
file1.close() 

Nota: Para obtener más información, consulte Abrir un archivo en Python .

Guardar un archivo de texto en Python

Después de aprender a abrir un archivo en Python, veamos las formas de guardarlo. Al abrir un archivo nuevo en el modo de escritura, se creará un archivo y, después de cerrarlo, los archivos se guardarán automáticamente. Sin embargo, también podemos escribir algo de texto en el archivo. Python proporciona dos métodos para lo mismo.

• write(): Inserta la string str1 en una sola línea en el archivo de texto.

  File_object.write(str1)

• writelines(): para obtener una lista de elementos de string, cada string se inserta en el archivo de texto. Se utiliza para insertar varias strings a la vez.

  File_object.writelines(L) for L = [str1, str2, str3] 

Ejemplo:

# Python program to demonstrate
# saving a text file
  
  
file = open('read.txt', 'w')
file.write('Welcome to Geeks for Geeks')
file.close()

Producción:

con declaración

withLa declaración en Python se usa en el manejo de excepciones para hacer que el código sea más limpio y mucho más legible. Simplifica la gestión de recursos comunes como flujos de archivos. A diferencia de las implementaciones anteriores, no es necesario llamar file.close()cuando se usa la withinstrucción. La withdeclaración en sí misma garantiza la adquisición y liberación adecuadas de recursos.

Sintaxis:

with open filename as file:
     statement(s)

Ejemplo:

# Python program to demonstrate
# saving a text file
  
  
with open('read.txt', 'w') as file:
      
    books = ['Welcome\n', 
             'Geeks\n', 
             'to\n', 
             'Geeks\n',
             'for\n', 
             'Geeks\n', 
             'world\n']
      
    file.writelines("% s\n" % data for data in books)

Producción:

Nota: Para obtener más información, consulte Escribir en un archivo en Python .

Guardar un archivo CSV en Python

CSV es un archivo de valores separados por comas que se utiliza más ampliamente para colocar datos tabulares. El archivo CSV almacena datos tabulares (números y texto) en texto sin formato. Cada línea del archivo es un registro de datos. Cada registro consta de uno o más campos, separados por comas. Python tiene un módulo incorporado llamado csvpara escribir y guardar un archivo CSV.

Para guardar un archivo CSV:

• Primero, necesitamos importar la biblioteca csv.
• Luego, abra el archivo como lo hacemos normalmente, pero en lugar de escribir contenido en el objeto read_file, creamos un nuevo objeto llamado read_writer.
• Este objeto nos proporciona el método writelines() que nos permite colocar todos los datos de la fila dentro del enter one go.

Ejemplo:

# Python program to demonstrate 
# writing to CSV 
    
    
import csv  
      
# field names  
fields = ['Name', 'Branch', 'Year', 'CGPA']  
      
# data rows of csv file  
rows = [ ['Nikhil', 'COE', '2', '9.0'],  
         ['Sanchit', 'COE', '2', '9.1'],  
         ['Aditya', 'IT', '2', '9.3'],  
         ['Sagar', 'SE', '1', '9.5'],  
         ['Prateek', 'MCE', '3', '7.8'],  
         ['Sahil', 'EP', '2', '9.1']]  
      
# name of csv file  
filename = "university_records.csv"
      
# writing to csv file  
with open(filename, 'w') as csvfile:  
    # creating a csv writer object  
    csvwriter = csv.writer(csvfile)  
          
    # writing the fields  
    csvwriter.writerow(fields)  
          
    # writing the data rows  
    csvwriter.writerows(rows)

Producción:

Nota: Para obtener más información, consulte Escritura de archivos CSV en Python .

Guardar un archivo JSON en Python

La forma completa de JSON es la notación de objetos de JavaScript. Significa que un archivo de secuencia de comandos (ejecutable) que está hecho de texto en un lenguaje de programación se utiliza para almacenar y transferir los datos. Python admite JSON a través de un paquete integrado llamado json. El texto en JSON se realiza a través de una string entre comillas que contiene el valor en el mapeo de clave-valor dentro de { }.

Este módulo proporciona un método llamado dump()que convierte los objetos de Python en objetos json apropiados.

import json 
    
# python object(dictionary) to be dumped 
dict1 ={ 
    "emp1": { 
        "name": "Lisa", 
        "designation": "programmer", 
        "age": "34", 
        "salary": "54000"
    }, 
    "emp2": { 
        "name": "Elis", 
        "designation": "Trainee", 
        "age": "24", 
        "salary": "40000"
    }, 
} 
    
# the json file where the output must be stored 
out_file = open("myfile.json", "w") 
    
json.dump(dict1, out_file, indent = 6) 
    
out_file.close() 

Producción:

Nota: Para obtener más información, consulte Trabajar con datos JSON en Python .