Module für Dateien

Eingebaute Module

Die Python-Standardbibliothek enthält eine Reihe eingebauter Module, mit denen ihr Dateien managen könnt:

Modul	Beschreibung
os.path	führt allgemeine Pfadnamenmanipulationen durch
pathlib	manipuliert Pfadnamen
fileinput	iteriert über mehrere Eingabedateien
filecmp	vergleicht Dateien und Verzeichnisse
tempfile	erzeugt temporäre Dateien und Verzeichnisse
glob, fnmatch	verwenden UNIX-ähnlicher Pfad- und Dateinamensmuster
linecache	greift zufällig auf Textzeilen zu
shutil	führt Dateioperationen auf höherer Ebene aus
mimetypes	Zuordnung von Dateinamen zu MIME-Typen
pickle, shelve	aktivieren von Python-Objektserialisierung und -persistenz, s.a. Das pickle-Modul
csv	liest und schreibt CSV-Dateien
json	JSON-Kodierer und -Dekodierer
sqlite3	bietet eine DB-API 2.0-Schnittstelle für SQLite-Datenbanken, s.a. Das sqlite-Modul
xml, xml.parsers.expat, xml.dom, xml.sax, xml.etree.ElementTree	liest und schreibt XML-Dateien, s.a. Das xml-Modul
html.parser, html.entities	Parsen von HTML und XHTML
configparser	liest und schreibt Windows-ähnliche Konfigurationsdateien (.ini)
base64, binascii, quopri, uu	Kodierung/Dekodierung von Dateien oder Streams
struct	konvertiert zwischen Python-Werten und C-Strukturen, die als als Python-Bytes-Objekte dargestellt werden.
zlib, gzip, bz2, zipfile, tarfile	für das Arbeiten mit Archivdateien und Komprimierungen

pandas IO tools

• pandas IO tools

  Beispiele für die Serialisierungsformate:

  • CSV

  • JSON

  • Excel

  • XML/HTML

  • YAML

  • TOML

  • Pickle

Checks

• Welche Anwendungsfälle könnt ihr euch vorstellen, in denen das struct-Modul für das Lesen oder Schreiben von Binärdaten nützlich wäre?

• Warum könnte pickle für die folgenden Anwendungsfälle geeignet sein oder auch nicht:

  1. Speichern einiger Zustandsvariablen von einem Durchlauf zum nächsten

  2. Aufbewahren von Auswertungsergebnissen

  3. Speichern von Benutzernamen und Passwörtern

  4. Speichern eines großen Wörterbuchs mit englischen Begriffen