


Modifier efficacement des fichiers : insérer des lignes avec Python
Souvent, nous devons modifier des fichiers texte existants, par exemple en insérant de nouvelles lignes ou en corrigeant des erreurs . L'une de ces tâches consiste à insérer une ligne à un emplacement spécifique dans un fichier. Avec Python, cette opération peut être exécutée efficacement.
Énoncé du problème
Considérons un fichier texte contenant une liste de noms dans un ordre séquentiel, comme indiqué ci-dessous :
Alfred Bill Donald
Notre objectif est d'insérer un troisième nom, "Charlie", à la ligne 3 de ce fichier. Les lignes suivantes doivent automatiquement se décaler d'une ligne pour s'adapter à la nouvelle entrée.
Solution
En utilisant les capacités de gestion de fichiers de Python, nous pouvons insérer une ligne à un emplacement spécifié. L'extrait de code ci-dessous illustre cette technique :
<code class="python">with open("path_to_file", "r") as f: contents = f.readlines() contents.insert(2, "Charlie\n") with open("path_to_file", "w") as f: contents = "".join(contents) f.write(contents)</code>
Dans ce code :
- Le fichier est ouvert en mode lecture ('r').
- Le La méthode readlines() est utilisée pour lire l'intégralité du fichier dans une liste appelée contents.
- La méthode insert() insère "Charlie" dans la ligne 3 de la liste des contenus (index 2, puisque les lignes commencent à 0).
- La liste est ensuite reconvertie en chaîne à l'aide de "".join(...) et écrite dans le fichier en mode écriture ("w").
- Le fichier est rouvert dans mode écriture pour le tronquer et écrire le contenu modifié.
Conclusion
Cette approche permet une insertion de ligne efficace dans les fichiers texte, ce qui en fait une technique utile pour diverses tâches de manipulation de fichiers.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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