本文实例讲述了Python实现给文件添加内容及得到文件信息的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
经常会遇到给文件添加内容的时候,如果只是添加在文件的末尾,就比较简单了:
file = open(filename,'a') file.write('hello') file.close()
使用'a'模式打开文件后,指针默认指向文件末尾,即使你:
file.seek(0) file.write('world')
字符串‘world'还是会加在文件的末尾,而不会是你想要的开始位置。
而我遇到的需求就是要在文件头添加东西啊,怎么办呢?不至于把里面东西全读出来,再写进去吧?
还好看到了'r+'这个模式(以前从来没有用过)
file = open(filename,'r+') file.tell() #0L file.write('begin') file.close()
打开文件看看,是不是可以了呢;)
得到文件的修改时间:
>>> t = os.path.getmtime(path) >>> t 1190626843 >>> type(t) <type 'int'> >>> os.stat(path)[8] 1190626843
得到文件的大小:
>>> os.stat(path)[6] 2808L >>> os.path.getsize(path) 2808L
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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