


这篇文章主要介绍了Python实现读取并保存文件的类,涉及Python针对文件的读写操作相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python实现读取并保存文件的类。分享给大家供大家参考,具体如下:
这个类写在一个叫class_format.py 的文件里, 放在D盘
>>> import os >>> os.chdir("D:\\") >>> os.getcwd() 'D:\\' >>> os.listdir(".") ......
有一个testcsv.txt 文件放在D盘,内容如下(oi的两边有空格):
1 100 3000 56 34 23 oi
这个代码的ReadData模块用到了csv.reader这个方法,delimiter='\n' 表示分隔符为换行符,quotechar=" " 表示引用字符为空格,quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC 表示,reader把未引用的区域转换为float类型, writer把非数值的字段用字符引用。
这个模块使用方法:
>>> from class_format import FormatData >>> myInstance = FormatData() >>> read_material = myInstance.ReadData("testcsv.txt") Data read! >>> read_material [1.0, 100.0, 3000.0, 56.0, 34.0, 23.0, 'oi'] >>> result = myInstance.SaveData("resultcsv.txt",read_material) Data saved!
这样testcsv.txt中的内容就被写入 resultcsv.txt文件中了
代码如下:
#!/usr/bin/python """ Chapter 15 of Beginning Programming With Python - For Dummies """ import csv class FormatData: def init(self, Name="",Age=0, Using_Vim=False): self.Name = Name self.Age = Age self.VimUser = Using_Vim def str(self): OutString = "'{0}', {1}, {2}".format(self.Name, self.Age, self.VimUser) return OutString def SaveData(self, Filename = "", DataList = []): with open(Filename, "w") as csvfile: DataWriter = csv.writer(csvfile, delimiter='\n',quotechar=" ",quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC) DataWriter.writerow(DataList) csvfile.close() print("Data saved!") def ReadData(self,Filename=""): with open(Filename, "r") as csvfile: DataReader = csv.reader(csvfile, delimiter='\n',quotechar=" ",quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC) Output = [] for Item in DataReader: Output.append(Item[0]) csvfile.close() print("Data read!") return Output
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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

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Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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