Heim > Artikel > Backend-Entwicklung > Python: Vom Anfänger zum Profi Teil 4
Der Umgang mit Dateien ist eine entscheidende Fähigkeit für jeden Programmierer. Jeder Entwickler sollte in der Lage sein, auf Daten aus externen Quellen zuzugreifen und mit ihnen zu interagieren sowie Berechnungen und Speicherung durchzuführen.
Dateien werden zum Speichern von Daten auf der Festplatte verwendet. Sie können Text, Zahlen oder Binärdaten enthalten. In Python verwenden wir integrierte Funktionen und Methoden, um mit Dateien zu arbeiten.
Um eine Datei zu öffnen, verwenden wir die Funktion open(). Es braucht zwei Hauptargumente:
Gemeinsame Modi
Beispiel:
file = open("scofield.txt", "w")
In diesem Beispiel erstellen wir eine Variable mit dem Namen „file“ und sagen, sie solle „scofield.txt“ heißen, wobei wir das „w“ anhängen, um alles zu überschreiben, was darin steht.
Schreiben in Dateien
Um in eine Datei zu schreiben, verwenden Sie die Methode write().
file = open("scofield.txt", "w") file.write("Hello, World!") file.close()
Es ist wichtig, die Datei zu schließen, nachdem Sie fertig sind, um Systemressourcen freizugeben. Eine bessere Vorgehensweise ist die Verwendung einer with-Anweisung, die die Datei automatisch schließt.
with open("scofiedl.txt", "w") as file: file.write("Hello, World!")
Nachdem wir den Inhalt überschrieben haben, haben wir den obigen Code geschrieben, ihn jedoch kürzer gemacht, indem wir den Befehl „with open“ verwenden, um scofield.txt zu schließen.
Lesen aus Dateien
Sie können mehrere Methoden verwenden, um aus einer Datei zu lesen.
read(): Reads the entire file readline(): Reads a single line readlines(): Reads all lines into a list
Beispiel:
with open("scofield.txt", "r") as file: content = file.read() print(content)
An Dateien anhängen
Um Inhalte zu einer vorhandenen Datei hinzuzufügen, ohne sie zu überschreiben, verwenden Sie den Anhängemodus:
with open("scofield.txt", "a") as file: file.write("\nThis is a new line.")
Sie können der vorhandenen Datei etwas hinzufügen, anstatt vorhandene Dateien immer zu überschreiben. Dies ist ein guter Ansatz, wenn Sie ein laufendes Projekt haben und Zugriff auf frühere Arbeiten wünschen.
Um diesen nächsten Aspekt der Dateiverwaltung vollständig zu verstehen, müssen wir unser Lernen unterbrechen und uns eingehend mit Modulen und Bibliotheken befassen.
Eines der Hauptmerkmale, das Python so vielseitig und leistungsstark macht, ist sein umfangreiches Ökosystem an Modulen und Bibliotheken. Mit diesen Tools können Sie die Funktionalität von Python erweitern, komplexe Aufgaben einfacher machen und effizientere und leistungsfähigere Programme schreiben.
Was sind Module und Bibliotheken?
Im Kern ist ein Modul in Python einfach eine Datei, die Python-Code enthält. Es kann Funktionen, Klassen und Variablen definieren, die Sie in Ihren Programmen verwenden können. Eine Bibliothek hingegen ist eine Sammlung von Modulen. Stellen Sie sich Module als einzelne Tools vor, während Bibliotheken Toolboxen sind, die mehrere verwandte Tools enthalten.
Der Hauptzweck von Modulen und Bibliotheken besteht darin, die Wiederverwendbarkeit von Code zu fördern. Anstatt alles von Grund auf neu zu schreiben, können Sie vorab geschriebenen, getesteten Code verwenden, um allgemeine Aufgaben auszuführen. Das spart Zeit und verringert das Fehlerrisiko in Ihren Programmen.
Eingebaute Module
Python verfügt über eine Reihe integrierter Module, die Teil der Standardbibliothek sind. Diese Module sind in jeder Python-Installation verfügbar und bieten sofort eine breite Palette an Funktionen. Schauen wir uns ein paar Beispiele an.
Das Modul „Random“ wird zum Generieren von Zufallszahlen verwendet. So können Sie es verwenden:
import random # Generate a random integer between 1 and 10 random_number = random.randint(1, 10) print(random_number) # Choose a random item from a list fruits = ["apple", "banana", "cherry"] random_fruit = random.choice(fruits) print(random_fruit)
In diesem Beispiel importieren wir zunächst das Zufallsmodul. Dann verwenden wir seine Randint-Funktion, um eine zufällige Ganzzahl zu generieren, und seine „Choice“-Funktion, um ein zufälliges Element aus einer Liste auszuwählen.
Das Modul „datetime“ bietet Klassen für die Arbeit mit Datums- und Uhrzeitangaben:
import datetime # Get the current date and time current_time = datetime.datetime.now() print(current_time) # Create a specific date birthday = datetime.date(1990, 5, 15) print(birthday)
Hier verwenden wir das datetime-Modul, um das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit abzurufen und ein bestimmtes Datum zu erstellen.
Das Modul „Mathe“ stellt mathematische Funktionen bereit.
import math # Calculate the square root of a number sqrt_of_16 = math.sqrt(16) print(sqrt_of_16) # Calculate the sine of an angle (in radians) sine_of_pi_over_2 = math.sin(math.pi / 2) print(sine_of_pi_over_2)
Dieses Beispiel zeigt die Verwendung des Moduls „Mathe“ zur Durchführung mathematischer Berechnungen.
Module importieren
Es gibt mehrere Möglichkeiten, Module in Python zu importieren:
Das gesamte Modul importieren
import random random_number = random.randint(1, 10)
Import specific functions from a module
from random import randint random_number = randint(1, 10)
Import all functions from a module (use cautiously)
from random import * random_number = randint(1, 10)
Import a module with an alias
While the standard library is extensive, Python's true power lies in its vast ecosystem of third-party libraries. These libraries cover various functionalities, from web development to data analysis and machine learning.
To use external libraries, you first need to install them. This is typically done using pip, Python's package installer. Here's an example using the popular 'requests' library for making HTTP requests.
Install the library
pip install requests
Use the library in your code
import requests response = requests.get('https://api.github.com') print(response.status_code) print(response.json())
This code sends a GET request to the GitHub API and prints the response status and content.
Our response was a 200, which means success; we were able to connect to the server.
Creating Your Own Modules
You might want to organize your code into modules as your projects grow. Creating a module is as simple as saving your Python code in a .py file. For example, let's create a module called 'write.py'
The key is to ensure all your files are in a single directory so it's easy for Python to track the file based on the name.
with open("scofield.txt", "w") as file: content = file.write("Hello welcome to school")
Now, you can use this module in another Python file, so we will import it to the new file I created called read.py as long as they are in the same directory.
import write with open("scofield.txt", "r") as file: filenew = file.read() print(filenew)
Our result would output the write command we set in write.py.
When you import a module, Python looks for it in several locations, collectively known as the Python path. This includes.
Understanding the Python path can help you troubleshoot import issues and organize your projects effectively.
Best Practices
Modules and libraries are fundamental to Python programming. They allow you to leverage existing code, extend Python's functionality, and effectively organize your code.
Now you understand imports, let's see how it works with file handling.
import os file_path = os.path.join("folder", "scofield_fiel1.txt") with open(file_path, "w") as file: file.write("success comes with patience and commitment")
First, we import the os module. This module provides a way to use operating system-dependent functionality like creating and removing directories, fetching environment variables, or in our case, working with file paths. By importing 'os', we gain access to tools that work regardless of whether you're using Windows, macOS, or Linux.
Next, we use os.path.join() to create a file path. This function is incredibly useful because it creates a correct path for your operating system.
On Windows, it might produce "folder\example.txt", while on Unix-based systems, it would create "folder/scofield_file1.txt". This small detail makes your code more portable and less likely to break when run on different systems.
The variable 'file_path' now contains the correct path to a file named "example.txt" inside a folder called "folder".
As mentioned above, the with statement allows Python to close the file after we finish writing it.
Die Funktion open() wird zum Öffnen der Datei verwendet. Wir übergeben ihm zwei Argumente: unseren Dateipfad und den Modus „w“. Der „w“-Modus steht für den Schreibmodus, der die Datei erstellt, wenn sie nicht existiert, oder sie überschreibt, wenn sie existiert. Andere gängige Modi sind „r“ für „read“ und „a“ für „append“.
Schließlich verwenden wir die Methode write(), um Text in unsere Datei einzufügen. Der Text „Verwende os.path.join für Dateipfade“ wird in die Datei geschrieben und zeigt damit, dass wir erfolgreich eine Datei erstellt und unter Verwendung eines Pfads geschrieben haben, der auf jedem Betriebssystem funktioniert.
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