如何用python存储数组数据

在Python中，存储一组数据可以通过多种方式实现，以下是一些常见的方法：

1. 使用列表（list）：

```python

创建一个空列表

my_list = []

添加数据到列表

my_list.append（1）

my_list.append（2）

my_list.append（3）

打印列表

print（my_list） 输出：[1, 2, 3]

2. 使用JSON文件：```python
import json
 创建一个字典
data = {
 "name": "John",
 "age": 30,
 "city": "New York"
}
 将字典转换为JSON字符串并保存到文件
with open（'data.json', 'w', encoding='utf-8'） as f:
 json.dump（data, f, ensure_ascii=False, indent=4）

3. 使用CSV文件：

```python

import csv

创建一个CSV文件写入对象

with open（'data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8'） as csvfile:

fieldnames = ['name', 'age', 'city']

writer = csv.DictWriter（csvfile, fieldnames=fieldnames）

writer.writeheader（）

writer.writerow（{'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}）

4. 使用数据库（如MySQL、MongoDB等）：```python
 MySQL示例（使用MySQLdb库）
import MySQLdb
db = MySQLdb.connect（"localhost", "user", "password", "database"）
cursor = db.cursor（）
 创建表
cursor.execute（"""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users （
 id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
 name VARCHAR（255）,
 age INT,
 city VARCHAR（255）
）
"""）
 插入数据
data = [（'John', 30, 'New York'）]
cursor.executemany（"INSERT INTO users （name, age, city） VALUES （%s, %s, %s）", data）
db.commit（）

5. 使用Pandas库处理数据：

```python

import pandas as pd

创建一个数据框

data = {

'name': ['John', 'Jane'],

'age': [30, 28],

'city': ['New York', 'San Francisco']

}

df = pd.DataFrame（data）

保存到CSV文件

df.to_csv（'data.csv', index=False）

选择哪种存储方式取决于你的具体需求，例如数据的大小、是否需要查询、是否需要持久化存储等。对于大型数据集，可能需要考虑使用数据库系统。对于较小的数据集，文件存储（如JSON或CSV）可能更加简单和方便