Python でファイル データから改行を削除する
readlines() メソッドを使用して Python でファイルを読み取ると、結果のリスト要素に改行が含まれる最後に。これらの改行を削除するには、いくつかの方法があります。
1 つの方法は、文字列の splitlines() 関数を利用して、ファイル全体を読み取った後に改行で行を分割することです。
temp = file.read().splitlines()
あるいは、次のこともできます。手動で改行を削除します:
temp = [line[:-1] for line in file]
注: このメソッドファイルが改行で終わると想定します。そうしないと、最後の行が切り捨てられます。
終了改行が存在することを確認するには、手動で追加できます。
with open(the_file, 'r+') as f: f.seek(-1, 2) if f.read(1) != '\n': f.write('\n') f.flush() f.seek(0) lines = [line[:-1] for line in f]
別のオプションは、strip() を使用して改行を削除することです。 :
[line.rstrip('\n') for line in file]
簡潔にするために、以下を使用することもできますアプローチ:
[line[:-(line[-1] == '\n') or len(line)+1] for line in file]
readlines() について
readlines() メソッドは、改行を含む readline() を反復処理します。したがって、readlines() も同様です。一貫性を保つために、writelines() は改行を追加せず、両方のメソッドを使用するときに正確なコピーが生成されるようにします。
以上がPython の `readlines()` で読み取られたファイル データから改行を効率的に削除するにはどうすればよいですか?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。

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。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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