在编程中实现数据存储的方法取决于所使用的编程语言和开发环境。以下是几种常见的数据存储方式及其示例代码：
文件保存
Python：使用`open（）`函数打开文件，`write（）`方法写入数据，`close（）`方法关闭文件。
```python
with open（'data.txt', 'w'） as file:
file.write（'Hello, World!'）
```
数据库保存
SQLite：使用Python的`sqlite3`模块连接和操作SQLite数据库。
```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect（'example.db'）
cursor = conn.cursor（）
cursor.execute（'''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users （id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT NOT NULL, age INTEGER, score REAL）'''）
cursor.execute（"INSERT INTO users （name, age, score） VALUES （？, ？, ？）", （'Alice', 25, 89.5））
conn.commit（）
conn.close（）
```
使用内存存储数据
Python：可以使用列表或字典等数据结构在内存中存储数据。
```python
data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': 89.5}
```
C语言
变量保存数据：通过声明变量来存储数据。
```c
int num = 10；
printf（"num的值为： %d\n", num）；
```
数组保存数据：声明数组并通过下标访问元素。
```c
int arr = {0, 2, 4, 6, 8}；
printf（"arr的值为： %d\n", arr）；
```
动态内存分配：使用`malloc`函数动态分配内存。
```c
int *arr = （int *）malloc（10000 * sizeof（int））；
if （arr == NULL） {
printf（"内存分配失败\n"）；
return 1；
}
// 使用数组
free（arr）；
```
使用第三方库
Python：可以使用`pandas`库读取和写入Excel文件，使用`sqlite3`模块连接SQLite数据库。
```python
import pandas as pd
读取Excel文件
data = pd.read_excel（'data.xlsx'）
数据清洗
data.dropna（inplace=True）
data.drop_duplicates（inplace=True）
将数据存储到新的Excel文件中
data.to_excel（'cleaned_data.xlsx', index=False）
```
选择哪种数据存储方式取决于具体的应用场景和需求，例如数据量大小、是否需要持久化存储、并发访问等。对于简单的数据存储需求，文件保存或内存存储可能已经足够；而对于需要处理大量数据或需要高并发访问的场景，则可能需要使用数据库。