利用类实现实验内容 完成编程

Question

利用类实现实验内容，要求能把输入的表格内容保存到csv或文本文件，并能读出以表格显示展示 完成编程代码

Answer 1

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1. 关键点分析：
   - 首先需要创建一个类来处理表格数据的输入、保存和读取操作。
   - 对于保存到文件，要根据选择的文件格式（CSV或文本）进行正确的写入操作。
   - 读取文件时，要能正确解析数据并以表格形式展示。
2. 解决方案：
   - 下面是一个Python示例代码，使用csv模块来处理CSV文件，使用pandas库来更方便地处理表格数据和展示。

import csv
import pandas as pd


class TableHandler:
    def __init__(self):
        self.data = []

    def input_table(self):
        rows = int(input("请输入表格的行数："))
        cols = int(input("请输入表格的列数："))
        for _ in range(rows):
            row = []
            for _ in range(cols):
                value = input("请输入单元格的值：")
                row.append(value)
            self.data.append(row)

    def save_to_csv(self, filename):
        with open(filename, 'w', newline='') as csvfile:
            writer = csv.writer(csvfile)
            writer.writerows(self.data)

    def save_to_text(self, filename):
        with open(filename, 'w') as textfile:
            for row in self.data:
                textfile.write(','.join(row) + '\n')

    def read_from_csv(self, filename):
        with open(filename, 'r') as csvfile:
            reader = csv.reader(csvfile)
            self.data = list(reader)

    def read_from_text(self, filename):
        with open(filename, 'r') as textfile:
            self.data = [line.strip().split(',') for line in textfile.readlines()]

    def display_table(self):
        df = pd.DataFrame(self.data)
        print(df)


# 示例使用
handler = TableHandler()
handler.input_table()
choice = input("请选择保存格式（csv/text）：")
if choice.lower() == 'csv':
    filename = input("请输入CSV文件名：")
    handler.save_to_csv(filename)
elif choice.lower() == 'text':
    filename = input("请输入文本文件名：")
    handler.save_to_text(filename)

read_choice = input("请选择读取格式（csv/text）：")
if read_choice.lower() == 'csv':
    filename = input("请输入要读取的CSV文件名：")
    handler.read_from_csv(filename)
elif read_choice.lower() == 'text':
    filename = input("请输入要读取的文本文件名：")
    handler.read_from_text(filename)

handler.display_table()

1. 多种解决方案的优缺点：
   - 使用csv模块：
   • 优点：轻量级，直接操作文件，对CSV格式支持原生，代码简洁易懂。
   • 缺点：对于复杂的表格操作不够灵活，比如数据类型处理等。
   • 使用pandas库：
   • 优点：功能强大，能方便地处理各种数据格式，包括CSV、文本等，支持数据清洗、分析、可视化等多种操作。
   • 缺点：库较大，引入后可能增加程序的运行时开销，对于只需要简单文件读写的场景略显臃肿。
2. 总结：
   上述代码实现了一个能处理表格数据输入、保存到CSV或文本文件以及读取并展示的类。通过选择合适的保存和读取格式，可以满足不同的需求。使用csv模块进行基础操作，pandas库进行表格展示，提高了代码的实用性和可读性。

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