異なるテキスト長での Python ファイルの検索と置換
Python 3 を使用してファイル内で検索と置換を実行しようとすると、一部のユーザーが置換テキストが元のテキストより短いか長い場合に問題が発生します。これにより、意図しない文字がファイルに追加される可能性があります。
提供されたコードを検討してください:
# Get user input for search and replacement text textToSearch, textToReplace, fileToSearch = input("Text to search for: "), input("Text to replace it with: "), input("File to perform Search-Replace on: ") # Open the file and loop through each line with open(fileToSearch, 'r+') as tempFile: for line in fileinput.input(fileToSearch): # Perform replacement only when a match is found if textToSearch in line: line = line.replace(textToSearch, textToReplace) # Write the modified line back to the file tempFile.write(line)
ただし、このアプローチは、残りの文字として長いテキストを短いテキストに置き換える場合には失敗します。原文のまま
解決策:
この問題に対処するには、ファイル全体をメモリに読み取り、検索および置換操作を実行してから、変更されたファイルを書き込むことをお勧めします。コンテンツを別の手順でファイルに戻します:
# Read the file into memory with open('file.txt', 'r') as file: filedata = file.read() # Perform the replacement filedata = filedata.replace('abcd', 'ram') # Write the modified content back to the file with open('file.txt', 'w') as file: file.write(filedata)
このメソッドにより、意図しないものを導入することなくファイルが適切に変更されます。文字。
以上がPython の検索と置換は、ファイル編集時の可変テキスト長をどのように処理できるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

toresolvea "許可denided" errors whenrunningascript、sofflowthesesteps:1)checkandadaddadaddadadaddaddadadadaddadaddadaddadaddaddaddaddaddadaddadaddaddaddaddadaddaddaddadadaddadaddadaddadadisionsisingmod xmyscript.shtomakeitexexutable.2)

ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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