


存在しないファイルの「open() で FileNotFoundError / IOError が発生する」を解決する
Python で open() 関数を使用してファイルをロードしようとすると、「 「FileNotFoundError / IOError」エラーと「[Errno 2] そのようなファイルまたはディレクトリはありません。」というメッセージが表示されます。このエラーは、スクリプトが指定されたファイルを見つけられないことを示しています。
根本原因を詳しく調べるには、Python がファイルを見つける方法を理解することが重要です:
- 絶対パス: の「C:Pythonscripts」など、コンピューターのルート ディレクトリから始まります。 Windows.
- 相対パス: ルート ディレクトリから始まらず、「作業ディレクトリ」からの相対パスです。
open('recentlyUpdated. yaml')、Python は相対パスを想定し、現在の作業ディレクトリ内を検索します。問題を診断するには:
- ファイルの存在を確認します: os.listdir() を使用して現在の作業ディレクトリ内のファイルを一覧表示し、正しい拡張子のファイルが存在することを確認します。
- 現在のディレクトリを確認します: os.getcwd() を使用して、コードから起動されるように、予想されるディレクトリを確認します。 IDE には別の作業ディレクトリがある可能性があります。
解決策:
- 現在の作業ディレクトリを変更します: os.chdir(dir) を使用して、ファイルを含むディレクトリを開き、それを次のように開きますopen("file.txt").
- 絶対パスを指定します: open(r'C:Folderfile.txt') など、open 呼び出しでファイルへの完全なパスを指定します。 .
注:
- 生の文字列 (r"") を使用してください。バックスラッシュを含むパスの場合、例: r'C:Python32'。
- スラッシュは Windows 'C:/Python32' で機能し、エスケープする必要はありません。
-
例: file.txt は C:Folder にあるので開くことができますas:
- os.chdir(r'C:Folder')
open('file.txt') # 相対パス - open(r'C:Folderfile. txt') # 絶対パス
- os.chdir(r'C:Folder')
以上がPython の `open()` が `FileNotFoundError` をスローするのはなぜですか?それを修正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。

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。

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

sostCommonlylysedModule forcreatinginpythonisnumpy.1)numProvidesefficientToolsForArrayoperations、理想的なfornumericaldata.2)arrayscanbecreatedusingnp.array()for1dand2dstructures.3)

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To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。


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