前言：
python处理数据文件的途径有很多种，可以操作的文件类型主要包括文本文件（csv、txt、json等）、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。下面小编整理下python到底有哪些方式可以读写数据文件。
1. read、readline、readlinesread() ：一次性读取整个文件内容。推荐使用read(size)方法，size越大运行时间越长
readline() ：每次读取一行内容。内存不够时使用，一般不太用
readlines() ：一次性读取整个文件内容，并按行返回到list，方便我们遍历
2. 内置模块csv
python内置了csv模块用于读写csv文件，csv是一种逗号分隔符文件，是数据科学中最常见的数据存储格式之一。csv模块能轻松完成各种体量数据的读写操作，当然大数据量需要代码层面的优化。
csv模块读取文件：
csv模块写入文件：
3. numpy库
loadtxt方法：
loadtxt用来读取文本文件（包含txt、csv等）以及.gz 或.bz2格式压缩文件，前提是文件数据每一行必须要有数量相同的值。
load方法：
load用来读取numpy专用的.npy,.npz或者pickled持久化文件。
fromfile方法：
fromfile方法可以读取简单的文本数据或二进制数据，数据来源于tofile方法保存的二进制数据。读取数据时需要用户指定元素类型，并对数组的形状进行适当的修改。
4. pandas库
pandas是数据处理最常用的分析库之一，可以读取各种各样格式的数据文件，一般输出dataframe格式。如：txt、csv、excel、json、剪切板、数据库、html、hdf、parquet、pickled文件、sas、stata等等
read_csv方法：
read_csv方法用来读取csv格式文件，输出dataframe格式。
read_excel方法：
读取excel文件，包括xlsx、xls、xlsm格式
read_table方法：
通过对sep参数（分隔符）的控制来对任何文本文件读取
read_json方法：
读取json格式文件
read_html方法
读取html表格
read_clipboard方法
读取剪切板内容
read_pickle方法
读取plckled持久化文件
read_sql方法
读取数据库数据，连接好数据库后，传入sql语句即可
read_dhf方法
读取hdf5文件，适合大文件读取
read_parquet方法
读取parquet文件
read_sas方法
读取sas文件
read_stata方法
读取stata文件
read_gbq方法
读取google bigquery数据
5、读写excel文件
python用于读写excel文件的库有很多，除了前面提到的pandas，还有xlrd、xlwt、openpyxl、xlwings等等。
主要模块：
xlrd库
从excel中读取数据，支持xls、xlsx
xlwt库
对excel进行修改操作，不支持对xlsx格式的修改
xlutils库
在xlw和xlrd中，对一个已存在的文件进行修改
openpyxl
主要针对xlsx格式的excel进行读取和编辑
xlwings
对xlsx、xls、xlsm格式文件进行读写、格式修改等操作
xlsxwriter
用来生成excel表格，插入数据、插入图标等表格操作，不支持读取
Microsoft Excel API
需安装pywin32，直接与Excel进程通信，可以做任何在Excel里可以做的事情，但比较慢
6. 操作数据库
python几乎支持对所有数据库的交互，连接数据库后，可以使用sql语句进行增删改查。
主要模块：
pymysql
用于和mysql数据库的交互
sqlalchemy
用于和mysql数据库的交互
cx_Oracle
用于和oracle数据库的交互
sqlite3
内置库，用于和sqlite数据库的交互
pymssql
用于和sql server数据库的交互
pymongo
用于和mongodb非关系型数据库的交互
redis、pyredis
用于和redis非关系型数据库的交互
最后总结：
以上可能不是很完整,有些可能遗忘了,希望大家指出不足之处...欢迎大家点赞，留言，转发，感谢大家的相伴与支持，想要了解更多Python知识以及想学好Python可以关注公众号：【Python的进阶之旅】有惊喜哦！
