1. Python常用数据文件类型
在Python中，常见的数据文件类型有txt、csv、json、xml、xls等。
其中，txt（即文本文件）属于最基础的数据格式，它主要用于存储纯文本数据，以便于后续的读取和处理。而csv（即逗号分隔值）则是一种常用的表格文件格式，它以逗号作为数据值之间的分隔符，并且每一行都表示一个数据记录。而json（即JavaScript对象表示法）则是一种轻量级的数据交换格式，它由键值对组成，易于阅读和编写，同时也支持列表等复杂数据结构。xml（即可扩展标记语言）则是一种标记语言，它可以用于描述复杂的数据结构，并且具有良好的可扩展性和互操作性。xls（即Microsoft Excel文件）则是一种常用的电子表格文件格式，它主要用于存储和处理大量的数据记录。
2. Python常用数据文件读取方法
2.1 txt文件读取方法
Python提供了多种读取txt文件的方法，其中最常用的是使用open函数读取文件内容。下面是一个简单的示例代码：
file = open('example.txt','r')
content = file.read()
file.close()
print(content)
在上面的代码中，我们首先使用open函数，传入带有文件路径和文件名的字符串来打开文件，其中'r'表示读取模式。然后，我们使用read函数获取文件的全部内容，并将其存储在content变量中。最后，我们使用close函数关闭文件，以释放资源。
需要注意的是，在使用open函数时，如果文件不存在，则会抛出异常。因此，在打开文件之前，最好先使用os.path.exists函数进行检查，以确保文件存在。同时，在读取大文件时，为了避免内存不足，我们可以使用readline、readlines等函数进行逐行读取或批量读取，而不是一次性读取整个文件。
2.2 csv文件读取方法
与txt文件类似，Python也提供了多种读取csv文件的方法。其中最常用的是使用csv模块，该模块提供了Reader和DictReader两个类来实现逐行读取csv文件内容，并将其转换为列表或字典等结构。下面是一个简单的示例代码：
import csv
with open('example.csv') as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
print(row)
在上面的代码中，我们首先使用with语句打开csv文件，然后传入文件对象到reader函数中，创建一个Reader对象。接着，我们可以使用for循环逐行读取文件内容，并将每一行转换为一个由逗号分隔的列表。最后，在with语句结束时，文件将自动关闭。
需要注意的是，在使用csv模块时，我们还可以指定分隔符、引号字符等参数，以便于处理不同格式的csv文件。同时，在读取大文件时，为了避免内存不足，我们可以使用迭代器方式来逐行读取文件内容，而不是一次性读取整个文件。
2.3 json文件读取方法
与txt和csv文件类似，Python也提供了多种读取json文件的方法。其中最常用的是使用json模块，该模块提供了load和loads两个函数来实现将json格式的字符串或文件内容转换为Python对象。下面是一个简单的示例代码：
import json
with open('example.json') as file:
content = json.load(file)
print(content)
在上面的代码中，我们首先使用with语句打开json文件，然后传入文件对象到load函数中，创建一个Python对象。接着，我们可以使用该对象来访问json文件中的数据。最后，在with语句结束时，文件将自动关闭。
需要注意的是，在使用json模块时，我们还可以指定编码格式、排序方式等参数，以便于处理不同类型的json文件。同时，在读取大文件时，为了避免内存不足，我们可以使用load(line)等函数进行逐行读取或批量读取，而不是一次性读取整个文件。
2.4 xml文件读取方法
与txt、csv和json文件类似，Python也提供了多种读取xml文件的方法。其中最常用的是使用ElementTree模块，该模块提供了ElementTree和Element两个类来实现逐层读取xml文件内容，并将其转换为树形结构。下面是一个简单的示例代码：
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse('example.xml')
root = tree.getroot()
print(root.tag, root.attrib)
for child in root:
print(child.tag, child.attrib)
在上面的代码中，我们首先使用parse函数读取xml文件，并创建一个树形结构。然后，我们通过getroot函数获取根节点，并使用tag和attrib属性来访问节点名和属性。接着，我们可以使用for循环逐层遍历子节点，并访问其标签和属性。最后，在使用完毕之后，我们可以使用del函数来释放树形结构所占用的内存空间。
需要注意的是，在使用ElementTree模块时，我们还可以使用find、findall等函数来查找指定的节点，以及使用set函数来设置节点的属性。同时，在读取大文件时，为了避免内存不足，我们可以使用iterparse函数进行逐行读取和解析xml文件。
2.5 xls文件读取方法
与txt、csv、json和xml文件类似，Python也提供了多种读取xls文件的方法。其中最常用的是使用pyexcel模块，该模块提供了get_sheet和Sheet等函数来实现逐个单元格读取和处理xls文件内容。下面是一个简单的示例代码：
import pyexcel as pe
records = pe.get_sheet(file_name='example.xls')
for record in records:
print(record)
在上面的代码中，我们首先使用get_sheet函数读取xls文件，并将其转换为一个Sheet对象。然后，我们可以使用for循环逐个读取每一个单元格，并将其转换为一个列表。最后，在使用完毕之后，我们可以使用del函数来释放Sheet所占用的内存空间。
需要注意的是，在使用pyexcel模块时，我们还可以指定sheet_name、skip_rows、skip_columns等参数，以便于处理不同类型的xls文件。同时，在读取大文件时，为了避免内存不足，我们可以使用lazy_get_sheet、eliminarator等函数进行逐个单元格读取或批量读取，而不是一次性读取整个文件。
3. Python常用数据文件写入方法
除了读取数据文件之外，Python还提供了多种写入数据文件的方法。其中，最常用的是使用open函数和write函数，以实现将数据以指定的格式写入文件中。下面是一个简单的示例代码：
content = 'Hello, World!'
with open('example.txt', 'w') as file:
file.write(content)
在上面的代码中，我们首先创建了一个字符串content，然后使用with语句打开了一个txt文件，并使用write函数将content写入到文件中。其中，'w'表示写入模式，即覆盖原有内容。如果我们要在原有内容后面追加新的内容，可以使用'a'表示追加模式。同时，为了确保所有内容都被写入文件中，我们可以使用flush函数，以便清空缓存区。最后，在with语句结束时，文件将自动关闭。
除了txt文件之外，Python还提供了多种写入其它类型数据文件的方法。其中，最常用的是使用csv模块、json模块、ElementTree模块和pyexcel模块，以实现将数据按照指定格式写入文件中。这些方法的实现方式与读取方法类似，这里不再赘述。
4. 总结
在Python中，常用的数据文件类型包括txt、csv、json、xml、xls等，而针对不同的数据文件类型，Python也提供了多种读取和写入方法，以便于实现对数据文件的读取、处理、分析和存储。在实际应用中，我们可以根据具体的需求和数据类型选择合适的方法，以达到更好的效果和效率。同时，在对数据文件进行读写时，我们还需要注意一些细节问题，例如文件路径、编码格式、模式选择、缓存清空、内存占用等，以便于确保程序的正确性和稳定性。