Python を使用したファイル内の行の検索と置換
テキスト ファイルがあり、特定の単語を次の単語に置き換えて特定の行を変更したいとします。別の。最初に、ファイル全体をメモリにロードして処理し、書き戻すことを検討します。ただし、より効率的なアプローチが存在します。
fileinput モジュールの使用
fileinput モジュールは、簡単な解決策を提供します。その input() 関数を利用することで、ファイルをインプレースで変更しながら 1 行ずつファイルを反復処理できます。以下に例を示します。
import fileinput for line in fileinput.input("test.txt", inplace=True): newline = line.replace('foo', 'bar') print(newline, end='')
このコードは、ファイル内の 'foo' の出現を 1 行ずつ 'bar' に置き換えます。 fileinput は元のファイルに直接書き込むため、中間ファイルは作成されません。
代替アプローチ
ファイルが小さい場合は、次の代替アプローチが必要です。
- ファイルを文字列としてメモリに読み込みます。
- 検索と置換を実行します。操作。
- 変更した文字列をファイルに書き込みます。
ファイルが大きい場合は、次のことを検討してください。
- 一時ファイルの作成。
- 元のファイルを 1 行ずつ読み取り、置換を実行し、一時ファイルに書き込みますfile.
- 元のファイルを削除し、一時ファイルの名前をその場所に変更します。
この方法では追加の一時記憶領域が必要ですが、大きなファイルの場合は効率的です。
結論
ファイル サイズと特定の要件に応じて、これらのアプローチは検索と検索のための効率的な方法を提供します。 Python を使用してファイル内の行を置換します。
以上がPython を使用してファイル内のテキストを効率的に検索および置換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。

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。

tomakeapythonscriptexecutableonbothunixandwindows:1)addashebangline(#!/usr/bin/envpython3)andusechmod xtomakeitexecutableonix.2)onwindows、sursepythonisinstalledassandassassociated with.pyfiles、またはruseabatchfile(run.bat)tor。

「commandnotfound」エラーに遭遇した場合、次のポイントを確認する必要があります。1。スクリプトが存在し、パスが正しいことを確認します。 2.ファイルの権限を確認し、CHMODを使用して、必要に応じて実行権限を追加します。 3.スクリプトインタープリターがインストールされ、パスにインストールされていることを確認してください。 4.スクリプトの先頭にあるShebangラインが正しいことを確認します。そうすることで、スクリプトの操作の問題を効果的に解決し、コーディングプロセスがスムーズであることを確認できます。

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。


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