


Verwirrt durch Python-Dateimodus „w“
In Python geben Dateimodi an, wie eine Datei geöffnet und darauf zugegriffen wird. Unter diesen Modi wirft „w“ Fragen zu seinem Verhalten beim Schreiben und Lesen in eine Datei auf.
Dateimodi verstehen
Die Python-Dokumentation bietet Einblicke in verschiedene Dateien Modi:
- 'r ' (Lesen und Schreiben): Öffnet eine Datei zum Aktualisieren und platziert die Datei Zeiger am Anfang.
- 'w ' (schreiben und lesen): Überschreibt eine vorhandene Datei, falls vorhanden, und erstellt eine neue, wenn sie nicht vorhanden ist. Es ermöglicht Lesen und Schreiben.
So lesen Sie eine mit „w“ geöffnete Datei
Der entscheidende Unterschied zwischen „r“ und „w“ ist dass „w“ die vorhandene Datei überschreibt, während „r“ ihren Inhalt beibehält. Um also aus einer mit „w“ geöffneten Datei zu lesen, befolgen Sie diese Schritte:
- Öffnen Sie die Datei im „w“-Modus: mit open('file.txt', 'w ') as Datei:
- Überschreiben oder erstellen Sie die Datei mit Ihrem gewünschten Inhalt: file.write('Neuer Inhalt')
- Suchen Sie zum Anfang der Datei: file.seek(0)
- Datei lesen: file.read()
Indem Sie nach dem Schreiben zum Anfang der Datei suchen, können Sie auf den geänderten oder neu erstellten Inhalt zugreifen .
Zusätzliche Modi
Hier sind häufig zusätzliche Dateimodi aufgeführt verwendet:
- 'r': Nur lesen
- 'rb': Nur lesen, binär
- 'w': Schreibgeschützt (überschreibt)
- 'wb':Nur schreibbare Binärdatei
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPythons „w'-Dateimodus: Wie funktioniert er beim Lesen und Schreiben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.

ChoosearraySoverlistsinpythonforbetterperformanceAndMemoryefficienceInspezifizarios.1) largenumericalDatasets: ArraysReDucemoryusage.2) leistungskritische Operationen: ArraysOfferspeedboostsForsforsarching.3) TypeSafety: ArraysStety

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