在Python开发中，数据存储和读取是必不可少的环节，存储方法有很多。常用的方法有json文件、csv文件、MysQL数据库、Redis数据库和mongdb数据库。

1. json文件存储数据存储数据

json是一种轻量级数据交换格式，采用完全独立于编程语言的文本格式存储和表示数据，可以轻松解决py2和py3的编码问题，内容结构类似于python中的字典和列表，层次结构简单清晰，易于阅读和编写，也易于机器分析和生成，有效提高网络传输效率。

相关推荐:Python教程

2. csv文件

Python可以将数据存储在CSV文件格式中。我们可以用excel打开CSV文档浏览数据，非常方便。以下是将数据存储到test中.csv文件的相关实例：

importpandasaspd
list=[1，2，3]，[4，5，6]，[7，8，9]
name=[‘id’，’uid’，’time’]
test=pd.DataFrame(columns=name，date=list)
test.to_csv(‘E:/test.csv’)

3. MySQL数据库

Mython数据库存储是Python数据存储中最常用的存储方式，Python标准数据库接口为Python DB-API，Python DB-API为开发人员提供数据库应用程序接口，MySQLdb 它用于Python链接Mysql数据库的接口。Mysql数据库存储过程是引入API模块，获取与数据库的连接，执行Sql语句和存储过程，最后关闭数据库连接。

4. Redis数据库

将Python数据存储为Redis数据库具有方便快捷的优点，但取出的数据是二进制数据，通常需要转换为字符串才能操作。以下是具体的例子:

importredis
client=redis.Redis(host='lcoalhost'，port=8080)
client.set('nums'，[6，7，8，5，4]
result=client.get('name')
pipe=client.pipeline()
pipe.set('name'，'oldboy')
pipe.execute()

5. Mongdb数据库

Mongdb数据库采用Python数据存储，优点是不在乎数据结构。需要注意的是，取出时需要写一个脚本进行整理。以下是具体的例子:

importpymongo
client=pymongo.MongoClient('localhost'，8080)
test1_db=client.test1
sheet_stu=db.stu
info={name:'oldboy'，age:30}
info_id=stu.insert_one(info).inserted_id
cur_list=[curforcurinstu.find()]
count=stu.count()