Открыть список
Как стать автором
Обновить

Шпаргалка по форматам файлов с данными в python

PythonПрограммирование
Python понимает все популярные форматы файлов. Кроме того, у каждой библиотеки есть свой, «теплый ламповый», формат. Синтаксис, разумеется, у каждого формата сугубо индивидуален. Я собрал все функции для работы с файлами разных форматов на один лист A4, с приложением в виде примера использования в jupyter notebook.



Я условно разделил форматы на три блока по способу использования. Как известно, файлы нужны для обмена информацией: между людьми, между программами (первый блок), между компьютером и сетью (второй) и «save game» – между одной и той же программой в разные моменты времени (третий блок).

Вкратце о каждом блоке:

1) Универсальные форматы:

  • .csv – текстовый, значения, разделённые по идее запятыми (comma separated), но например, русский эксель предпочитает разделять точками с запятыми, поскольку в русской локали запятая уже используется – в качестве десятичного разделителя;
  • .raw – бинарный формат для тех, кто не любит форматы файлов. Тип данных и, если данные многомерные, соответствующие размеры должны передаваться отдельно, в файле только сами данные;
  • .xls/.xlsx – старый бинарный (ограничение в 65k строк) и новый xml’ный форматы экселя;
  • .mat – это на самом деле тоже два формата (оба бинарные): старый проприетарный и новый на основе hdf5. Питон умеет работать с обоими (через библиотеки).

2) «Сетевые» форматы:

  • .json – текстовый, выглядит как словарь в питоне, но кавычки можно использовать только двойные;
  • .xml – текстовый, похож на html.

3) Нативные питоновские форматы:

  • .pkl – бинарный формат, в него умеют сохраняться все встроенные питоновские объекты. Пользовательские классы тоже умеют, а если питон сохраняет как-то не так, можно ему помочь через магические методы. Поддерживает дописывание в конец существующего файла (appending).
  • .npy и .npz – в numpy аж целых два своих формата (оба бинарные). Появились как реакция на потерю обратной совместимости у pkl в момент перехода python v2->v3. Накладные расходы минимальные (~ на 100 байт больше, чем соответствующий raw; pkl, впрочем, немногим больше: на ~150 байт больше raw). В .npy можно сохранить только один массив, а в npz – сразу несколько, причём достать их оттуда впоследствии можно по имени.
  • .h5 – бинарный формат hdf5. Примечателен тем, что в нем можно хранить целую иерархическую структуру данных, это практически файловая система в одном файле. Кроме того, его можно открыть в matlab без конвертации. Минусы:

    a) небольшие файлы занимают неоправданно много места (например, 300 байт pkl vs 3.1 Мb у h5),
    b) много багов,
    c) есть дописывание в существующий файл, но если при этом случится ошибка (а так бывает), данные из него достать будет проблематично.

    Здесь детальный разбор плюсов и минусов hdf5, вкратце – хороший формат для обмена данными, плохой – для использования в качестве файловой системы (например, нельзя стереть массив, только скопировать файл без него).
  • .parquet – бинарный формат для big data. Apache Parquet не является нативным питоновским форматом, но неплохо интегрирован в pandas. Можно сжимать/разжимать «на лету» (rle, gzip, dictionary encoding); сжимает чуть лучше Apache Avro. В отличие от avro, где данные хранятся построчно (как бы C order), в parquet данные хранятся столбец-за-столбцом (как бы fortran order). Благодаря этому можно эффективно работать с таблицами с большим количеством столбцов.
  • в jupyter решили не изобретать велосипед –%store сохраняет в формат .pkl, только почему-то без расширения.

Сам сheatsheet:

– в формате pdf
– в формате png:

Пример использования всех функций с диаграммы: html с оглавлением и ipynb-исходником
Теги:pythonfile formatформаты файлов
Хабы: Python Программирование
Всего голосов 15: ↑12 и ↓3 +9
Просмотры12.4K

Похожие публикации

Python-разработчик с нуля
18 мая 202156 940 ₽Нетология
Python для работы с данными
26 мая 202131 500 ₽Нетология
Курс "Apache Spark на Python"
18 мая 202134 000 ₽New Professions Lab
Python-программист
18 мая 202190 000 ₽Хекслет
Python-разработчик
18 мая 202190 000 ₽Яндекс.Практикум

Лучшие публикации за сутки