一、Python储存数据的基础知识
Python作为一门高级编程语言，提供了很多处理数据的便捷方法。在Python中，可以使用各种数据类型来储存数据。最常见的数据类型包括整数、浮点数、字符串和布尔值。对于复杂的数据类型，比如列表、元组、集合和字典等，Python也提供了丰富的内置方法来操作。
对于较小的数据量，可以使用内存中的变量来储存数据。比如：
x = 5
name = 'Tom'
score = 95.5
以上代码中，x表示整数5，name表示字符串Tom，score表示浮点数95.5。
然而，如果需要储存大量数据，或者需要长期保存数据，变量的保存方式显然不够安全和灵活。这时候，就需要使用更为高级的储存方式，比如数据库。
二、使用Python操作文件储存数据
在Python中，可以使用文件来储存数据。文件包括文本文件和二进制文件两种类型。文本文件是以文本形式储存数据的，可以用文本编辑器打开并查看。而二进制文件则以二进制形式储存数据，不能用文本编辑器打开，常用于储存图像、视频、音频等数据。
使用Python操作文件的核心是使用open()函数打开文件，并使用read()、write()等方法来读写文件。例如：
file = open('data.txt', 'w')
file.write('hello, world!')
file.close()
file = open('data.txt', 'r')
content = file.read()
file.close()
print(content)
以上代码中，open()函数打开了一个名为data.txt的文件，并以写入模式（'w'）打开。接着，write()方法向文件中写入了一个字符串。关闭文件的方法是使用close()函数。
下一步，我们又使用open()函数打开了同一个文件，并以读取模式（'r'）打开。使用read()方法读取了整个文件的内容，并将其储存在一个变量content中。再次使用close()函数关闭文件。最后，使用print()函数输出了文件的内容。
三、使用Python连接数据库储存数据
Python提供了sqlite3模块，可以用于连接SQLite数据库，进行数据的读写操作。SQLite是一种轻量级数据库，可以储存小规模的数据，而且可以方便地嵌入到应用程序中。
使用Python连接SQLite数据库的步骤如下：
- 导入
sqlite3模块。 - 打开数据库连接，并返回一个连接对象和一个游标对象。
- 执行SQL语句，比如创建表、插入、查询、更新等操作。
- 提交更改，关闭数据库连接。
下面是一个简单的示例，演示如何使用Python连接SQLite数据库并进行操作：
import sqlite3
# 打开数据库连接
conn = sqlite3.connect('example.db')
print("Opened database successfully")
# 创建一个名为ARTICLES的表
conn.execute('''CREATE TABLE ARTICLES
(ID INT PRIMARY KEY NOT NULL,
TITLE TEXT NOT NULL,
CONTENT TEXT NOT NULL);''')
print("Table created successfully")
# 插入一条新纪录
conn.execute("INSERT INTO ARTICLES (ID,TITLE,CONTENT) \
VALUES (1, 'Python Programming', 'Python is a powerful high-level programming language')")
conn.commit()
print("Records created successfully")
# 查询记录
cursor = conn.execute("SELECT id, title, content from ARTICLES")
for row in cursor:
print("ID = ", row[0])
print("TITLE = ", row[1])
print("CONTENT = ", row[2], "\n")
print("Operation done successfully")
# 关闭数据库连接
conn.close()
以上代码中，我们成功地打开了一个名为example.db的数据库，并创建了一个名为ARTICLES的表。接着，向表中插入了一条新纪录，并查询了所有记录。最后，关闭了数据库连接。
四、使用Python储存和读取Excel文件数据
Python还提供了一个很实用的库pandas，可以方便地操作Excel文件。使用pandas库读取Excel文件时，需要先确定文件的路径，然后使用pandas.read_excel()方法读取文件的内容。要储存数据到Excel文件中，可以使用pandas.to_excel()方法。
下面是一个使用pandas库读取和写入Excel文件的示例：
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 输出数据框的头部五行
print(df.head())
# 增加一列
df['Total'] = df['Math'] + df['English'] + df['Chinese']
# 输出修改后的数据框
print(df.head())
# 写入Excel文件
df.to_excel('new_data.xlsx', index=False)
以上代码中，我们使用pandas.read_excel()方法读取了名为data.xlsx的Excel文件，并将其保存为一个数据框df。接着，我们对数据进行了一些处理，增加了一列Total表示总分。最后，使用pandas.to_excel()方法写入到另一个Excel文件new_data.xlsx中。
五、小结
本文介绍了使用Python储存数据的多种方式，包括使用文件、数据库和Excel文件等。实际应用中，要根据需要选择最适合的方式来储存数据，并使用相应的Python库来进行操作。
