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import csv

# CSV 파일 불러오기
with open('example.csv', mode='r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    for row in csv_reader:
        print(row)

# CSV 파일 저장하기
with open('example.csv', mode='w', newline='') as file:
    csv_writer = csv.writer(file)
    csv_writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
    csv_writer.writerow(['Alice', '24', 'New York'])
    csv_writer.writerow(['Bob', '30', 'Los Angeles'])

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import pandas as pd

# Excel 파일 불러오기
df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df)

# Excel 파일 저장하기
df.to_excel('example_saved.xlsx', index=False)

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import json

# JSON 파일 불러오기
with open('example.json', 'r') as file:
    data = json.load(file)
    print(data)

# JSON 파일 저장하기
with open('example_saved.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

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from PIL import Image

# 이미지 파일 불러오기 (JPG, PNG 등)
image = Image.open('example.png')
image.show()

# 이미지 파일 저장하기 (JPG, PNG 등)
image.save('example_saved.png')

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# 텍스트 파일 불러오기
with open('example.txt', 'r') as file:
    content = file.read()
    print(content)

# 텍스트 파일 저장하기
with open('example.txt', 'w') as file:
    file.write("이것은 저장될 텍스트입니다.")

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import yaml

# YAML 파일 불러오기
with open('example.yaml', 'r') as file:
    data = yaml.safe_load(file)
    print(data)

# YAML 파일 저장하기
with open('example_saved.yaml', 'w') as file:
    yaml.safe_dump(data, file)

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import pickle

# 피클 파일 불러오기
with open('example.pkl', 'rb') as file:
    data = pickle.load(file)
    print(data)

# 피클 파일 저장하기
with open('example_saved.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(data, file)

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import sqlite3

# SQLite 파일 불러오기
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM example_table")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
conn.close()

# SQLite 파일 저장하기
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO example_table (name, age) VALUES (?, ?)", ('Charlie', 35))
conn.commit()
conn.close()

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import h5py

# HDF5 파일 불러오기
with h5py.File('example.h5', 'r') as file:
    data = file['dataset_name'][:]
    print(data)

# HDF5 파일 저장하기
with h5py.File('example_saved.h5', 'w') as file:
    file.create_dataset('dataset_name', data=data)

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from scipy.io import loadmat, savemat

# MATLAB 파일 불러오기
data = loadmat('file.mat')
print(data)

# MATLAB 파일 저장하기
savemat('file_saved.mat', {'variable_name': data})

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import xml.etree.ElementTree as ET

# XML 파일 불러오기
tree = ET.parse('example.xml')
root = tree.getroot()
for child in root:
    print(child.tag, child.attrib)

# XML 파일 저장하기
root = ET.Element("root")
child = ET.SubElement(root, "child")
child.text = "이것은 저장될 텍스트입니다."
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write('example_saved.xml')

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from pptx import Presentation

# PPTX 파일 불러오기
presentation = Presentation('example.pptx')
for slide in presentation.slides:
    for shape in slide.shapes:
        if shape.has_text_frame:
            print(shape.text)

# PPTX 파일 저장하기
presentation.save('example_saved.pptx')

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import PyPDF2

def load_pdf(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as file:
        reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
        pages = [reader.getPage(i) for i in range(reader.numPages)]
    return pages

def create_pdf(pages):
    writer = PyPDF2.PdfFileWriter()
    for page in pages:
        writer.addPage(page)
    return writer

def save_pdf(writer, output_path):
    with open(output_path, 'wb') as file:
        writer.write(file)

# 전체 예시
input_path = 'example.pdf'
output_path = 'new_example.pdf'

# PDF 불러오기
pages = load_pdf(input_path)

# PDF 작성하기
pdf_writer = create_pdf(pages)

# PDF 저장하기
save_pdf(pdf_writer, output_path)