这几天有这样一个需求,要将用户登陆系统的信息统计出来,做成一个报表。当用户登陆成功的时候,服务器会往日志文件里写一条像下面这种格式的记录:”日期时间@用户名@IP“,这样的日志文件第天生成一个。所以,我们只要编历这些日志文件,将所有的登陆信息提取出来,并重新组织数据格式就可以了。用python写一个分析工具非常简单,你会说,用glob获取所有的日志文件,然后对每个日志文件都open(logfile),再一行一行的读取;或者用os.walk,也很简单。其实,标准库提供了另一个辅助模块,我们可以非常方便的完成这个工作,那就是fileinput。下面我们就通过fileinput来编历所有的D盘下的文本文件,将每一行的长度打印出来:
import fileinput from glob import glob for line in fileinput.input(glob(r'd:/*.txt')): print fileinput.lineno(), u'文件:', fileinput.filename(), / u'行号:', fileinput.filelineno(), u'长度:', len(line.strip('/n')) fileinput.close()
代码非常简单明了。input()接受要编历的所有文件路径的列表,通过filename()返回当前正在读取的文件的文件名,filelineno()返回当前读取的行的行号,而lineno()返回当前已经读取的行的数量(或者序号)。其实,模块内部通过FileInput类来实现文件的编历读取,input()在内部创建了该类的一个对象,当处理完数据行之后,通过fileinput.close()来关闭这个内部对象。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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