背景介绍

本项目旨在实现文件读写操作，通过本地文件系统实现数据的读取、保存及数据结构的直观展示。程序支持从本地文件路径读取数据，并保存至目标文件路径，同时通过数据结构（如列表/字典）输出示例，帮助开发者直观理解操作行为。该方案采用Python语言编写，确保在本地环境中独立运行。

思路分析

1. 文件读取操作
   使用Python内置的open()函数读取本地文件，支持读取CSV格式数据，通过pandas库实现数据结构的解析。例如，读取data.csv文件并保存到output.json中。

2. 文件写入与数据结构展示
   将读取的原始数据转化为列表或字典形式，用于输出示例。例如，读取包含姓名和年龄的列表，保存到JSON格式中，并通过print函数输出结构信息。

3. 独立运行环境
   项目无需依赖框架或外部服务，通过os.path模块处理文件路径，确保文件读写操作的健壮性。

代码实现

import os
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

def read_and_save_data(path_input, path_output):
    # 读取本地文件
    df = pd.read_csv(path_input)

    # 保存数据到目标文件
    output_path = path_output
    df.to_json(output_path, index=False)

    # 展示数据结构
    print("读取结果如下:")
    print("数据结构类型:", str(df.dtypes))
    print("原始数据行数:", len(df))
    print("数据结构示例:")
    print("列表示例:", [f"{row[0]} {row[1]}" for row in df.itertuples()])
    print("字典示例:", {col: df[col].unique() for col in df.columns})

# 示例运行
if __name__ == "__main__":
    input_path = "data.csv"
    output_path = "output.json"
    read_and_save_data(input_path, output_path)

总结

本项目通过本地文件读写操作，展示了数据结构的示例，实现了从本地文件读取、保存到目标文件的完整流程。程序依赖Python语言编写，确保在本地环境中独立运行，无需依赖外部服务。该方案在技术点上涵盖了文件读取、写入操作和数据结构展示，为开发者提供了清晰的实践指导。