Sådan oprettes indhold til permanent lagring i Python-dummies

Python giver dig mulighed for permanent at gemme indhold. En fil kan indeholde strukturerede eller ustrukturerede data. Et eksempel på strukturerede data er en database, hvor hver post har specifikke oplysninger i den. En medarbejderdatabase vil indeholde kolonner for navn, adresse, medarbejder-id og så videre. Hver post ville være en individuel medarbejder, og hver medarbejderpost ville indeholde navn, adresse og medarbejder ID-felter.

Et eksempel på ustrukturerede data er en tekstbehandlingsfil, hvis tekst kan indeholde noget indhold i en hvilken som helst rækkefølge. Der er ingen påkrævet ordre for indholdet af et afsnit, og sætninger kan indeholde et hvilket som helst antal ord. I begge tilfælde skal applikationen imidlertid vide, hvordan man udfører CRUD-operationer med filen.

Dette betyder, at indholdet skal udarbejdes på en sådan måde, at applikationen både kan skrive til og læse fra filen.

Selv med tekstbehandlingsfiler skal teksten følge en bestemt række regler. Antag for et øjeblik, at filerne er enkel tekst. Alligevel skal hvert afsnit have en form for afgrænsning, der fortæller ansøgningen om at starte et nyt afsnit.

Programmet læser stykket, indtil det ser denne afgrænsning, og så begynder det et nyt afsnit. Jo mere tekstbehandleren tilbyder i vejen for funktioner, jo mere struktureret bliver output. Når tekstbehandleren f.eks. Tilbyder en metode til formatering af teksten, skal formateringen vises som en del af outputfilen.

Signalerne, der gør indhold til brug for permanent opbevaring, ofte skjult for syn. Alt du ser, når du arbejder med filen, er dataene selv. Formateringen forbliver usynlig af en række årsager, som disse:

Cue er et kontrolpersonal, som f.eks. En vognretur eller linefeed, som normalt er usynlig som standard på platformniveau.
Programmet er baseret på specielle tegnkombinationer, såsom kommaer og dobbelt citater, for at afgrænse dataindtastningerne. Disse specielle tegnkombinationer forbruges af applikationen under læsning.
En del af læseprocessen konverterer tegnet til en anden form, f.eks. Når en tekstbehandlingsfil læser indhold, der er formateret. Formateringen vises på skærmen, men i baggrunden indeholder filen specialtegn for at angive formateringen.
Filen er faktisk i et andet format, f.eks. EXtensible Markup Language (XML). Det alternative format tolkes og præsenteres på skærmen på en måde brugeren kan forstå.

Der findes andre regler for formatering af data. For eksempel bruger Microsoft faktisk en. zip-fil for at holde sine nyeste tekstbehandlingsfiler (.docx) -filen. Brugen af et komprimeret filkatalog, som f.eks. zip, gør det muligt at lagre meget information i et lille rum. Det er interessant at se, hvordan andre gemmer data, fordi du ofte kan finde mere effektive og sikre metoder til datalagring.

Nu hvor du har en bedre ide om, hvad der kunne ske som en del af forberedelsen af indhold til disklagring, er det på tide at se på et eksempel. I dette tilfælde er formateringsstrategien ret simpel. Alt dette eksempel gør det, at acceptere input, formatere det til opbevaring og præsentere den formaterede version på skærmen (i stedet for at gemme den til disk endnu).

Åbn et Python-filvindue.

Du ser en editor, hvor du kan skrive eksempelkoden.
Indtast følgende kode i vinduet - tryk Enter efter hver linje:
```
klasse FormatData: def __init __ (selv, Navn = "Alder = 0, Gift = Falsk): Selv. Navn = Navn selv. Alder = Alder selv. Gift = Gift def __str __ (selv): OutString = "'{0}',, {2}" format (selv. Navn, selv. Alder, selv. Gift) returnere OutString
```
Dette er en forkortet klasse. Normalt vil du tilføje accessorer (getter og setter metoder) og fejlfældningskode. (Husk at getter metoder giver skrivebeskyttet adgang til klassedata og setter metoder < giver kun skriveadgang til klassedata.) Klassen fungerer dog fint til demonstrationen. Funktionen __str __ () er hovedfunktionen. Bemærk, at den formaterer outputdataene på en bestemt måde. Strengeværdien, selvnavn, er indeholdt i enkelte citater. Hver af værdierne er også adskilt af et komma.

Dette er faktisk en form for et standard outputformat, kommasepareret værdi (CSV), der bruges på en bred vifte af platforme fordi det er let at oversætte og er i ren tekst, så der er ikke noget særligt nødvendigt for at arbejde med det.

Gem koden asFormattedData. py.
Åbn et andet Python-filvindue.
Indtast følgende kode i vinduet - tryk Enter efter hver linje:
fra FormattedData import FormatData NewData = [FormatData ("George", 65, True), FormatData ("Sally", 47, False), FormatData ("Doug", 52, True)] for Indgang i NewData: print (Entry)
```
Koden begynder ved at importere bare FormatData-klassen fra FormattedData. I dette tilfælde er det ligegyldigt, fordi FormattedData-modulet kun indeholder en enkelt klasse. Du skal dog holde denne teknik i tankerne, når du kun behøver én klasse fra et modul.
```
Det meste af tiden arbejder du med flere poster, når du gemmer data på disk. Du kan have flere afsnit i et ordbehandlet dokument eller flere poster, som i dette tilfælde. Eksemplet opretter en liste over poster og placerer dem i NewData. I dette tilfælde repræsenterer NewData hele dokumentet. Repræsentationen vil sandsynligvis tage andre former i en produktionsapplikation, men ideen er den samme.

Enhver applikation, der sparer data, går igennem en slags udgangsløkke.I dette tilfælde udskriver sløjfen blot dataene på skærmen.

Vælg Kør → Kør modul.
Dette er en gengivelse af, hvordan dataene vises i filen. I dette tilfælde adskilles hver post med en vognretur og linjeproduktionskontrolkombination. Det vil sige, George, Sally og Doug er alle separate poster i filen. Hvert

-felt (dataelement) er adskilt af et komma. Tekstfelter vises i citater, så de ikke forveksles med andre datatyper.