Il faudrait compter le nombre de lignes "------------------------" mais ça ne marche pas non plus Vous peut utiliser print("test") qui ne sera pas affiché dans la console, il renverra toujours 0. Mais par exemple la ligne print("hi") fonctionne. Le programme ne voit tout simplement pas ma boucle et je ne sais pas pourquoi. :(
def check_id(): with open('data.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() ad = 0 print("hi") # this line works for i in lines: print("test") # this line doesn't work if i == "-------------------------": ad += 1 return str(ad)
Si j'ai besoin d'envoyer le code complet pour résoudre le problème, veuillez demander
J'ai changé le mode "a+" en "r" pour qu'il lit correctement les lignes, et c'est le cas, mais je n'arrive toujours pas à vérifier le tableau pour obtenir le nombre de lignes. Si vous avez des suppositions ou des solutions, veuillez les noter.
EDIT : Voici le code complet de mon data.py et le texte dans le fichier data.txt
from datetime import date date = date.today() def write_note(line): with open('data.txt', 'a') as f: if line == "!quit": f.write('\n') f.write("-------------------------") f.write('\n') ad = check_id() f.write(ad) f.write('\n') f.write("________________________") f.write('\n') else: f.write(line) f.write("\n") def read_note(id): with open('data.txt', 'r') as f: pass def see_all(): with open('data.txt', 'r') as f: get_lines = f.readlines() for i in get_lines: print(i) return get_lines def del_note(ad): with open('data.txt', 'a') as f: pass def logs(): pass def check_id(): with open('data.txt', 'r') as f: ad = 0 for i in f: if i == "-------------------------": ad += 1 return str(ad)
Maintenant, c'est un fichier txt :
fugy hello hai bebra ------------------------- 0 ________________________ uha imna fsjfoe geso;rsevdn ------------------------- 0 # This one ________________________
J'essaie de créer un cahier pour pouvoir écrire des notes et les lire. Supprimer la fonction, je le ferai plus tard. L'idée est d'agrandir ce zéro à chaque fois que vous ajoutez une annotation.
Bonne réponse
Je pense que le problème est que votre data.txt
文件(可能是空的,因为您提到 "test"
在控制台中不可见,这意味着该脚本不在 for
循环中运行,在其他word: lines
itérateur est de longueur nulle).
J'ai écrit un code fonctionnel, vous pouvez voir le code et le fichier de test avec la sortie du script ci-dessous.
Code :
def check_id(): with open('data.txt', 'r') as opened_file: ad = 0 print("hi") # this line works for i in opened_file: print("test") # this line doesn't work if i == "-------------------------": ad += 1 return str(ad) result = check_id() print(f"result: {result}")
data.txt
contenu :
test_1 ------------------------- test_2 ------------------------- test_3 ------------------------- test_4
Test :
> python3 test.py hi test test test test test test test result: 0
Éditeur :
op a partagé le code source complet et utilisé data.txt
,其中包含cr
lf
字符(有关该字符的详细信息)。这意味着必须使用 rstrip
, qui contient des caractères cr
lf
(Détails sur ce personnage). Cela signifie que ces lignes doivent être entrelacées à l'aide de la méthode rstrip
.
Dans ce cas, seule la fonction check_id
est pertinente, je partage donc uniquement la fonction modifiée :
def check_id(): with open('data.txt', 'r') as f: ad = 0 for i in f: # The cr and lf characters should be removed from line. Please see the above reference for details. if i.rstrip() == "-------------------------": ad += 1 return str(ad) result = check_id() print(result). # Result is 4
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!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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