ini ファイルは、Windows で一般的に使用される構成ファイルです。主な形式は次のとおりです。
[セクション1]
オプション 1 : 値 1
オプション 2 : 値 2
Python には、このフォームと同様のファイルを解析するために使用できる単純なモジュール ConfigParser が用意されています。 ConfigParser モジュールは key:value や key=value などの型を解析でき、# と; で始まる行は自動的に無視されます。コメント行に相当します。よく使用される関数:
ConfigParser.RawConfigParser()
RawConfigParser オブジェクトの操作は次のとおりです:
.sections() : 利用可能なすべてのセクションを返します
.addsection(セクション名): セクションを追加
.set(セクション名, オプション名, オプション値): オプション
を追加します
.hassection(セクション名): 判決
.options(セクション名): セクション
で使用可能なオプションを返します。
.hasoption(セクション名, オプション名): 判定
.read(filename): ファイルを読み取ります
.wrie(filename) : RawConfigParser オブジェクトをファイル
に書き込みます
.get(セクション名, オプション名): 値を取得します。デフォルトでは文字列型
が返されます。
.getfloat、.getint、.getboolean: さまざまなタイプの戻り値を取得します。パラメーターは get
のパラメーターと同じです。
.items(セクション名): セクションの下のすべてのキーをリストします: value
.remove(セクション名): セクションを削除
.remove(セクション名, オプション名): セクションの下のオプション
を削除します
デモ -- ファイルの生成
$ cat ini_demo.py
# -*- コーディング:utf-8 -*-
ConfigParser をインポート
def gen_ini():
ftest = open('test','w')
config_write = ConfigParser.RawConfigParser()
config_write.add_section('セクション_a')
config_write.add_section('セクション_b')
config_write.add_section('Section_c')
config_write.set('Section_a','option_a1','apple_a1')
config_write.set('セクション_a','オプション_a2','バナナ_a2')
config_write.set('セクション_b','オプション_b1','apple_b1')
config_write.set('セクション_b','オプション_b2','バナナ_b2')
config_write.set('セクション_c','オプション_c1','apple_c1')
config_write.set('セクション_c','オプション_c2','バナナ_c2')
config_write.write(ftest)
ftest.close()
if __name__ == "__main__":
gen_ini()
最終的に生成されるファイルは次のとおりです:
$猫テスト
[セクション_a]
オプション_a1 = リンゴ_a1
オプション_a2 = バナナ_a2
[セクション_c]
オプション_c2 = バナナ_c2
オプション_c1 = apple_c1
[セクション_b]
オプション_b1 = アップル_b1
オプション_b2 = バナナ_b2
デモ -- ファイルを読み取ります
def read_ini():
config_read = ConfigParser.RawConfigParser()
config_read.read('test')
config_read.sections() を印刷します
Print config_read.items('Section_a')
Print config_read.get('Section_a','option_a1')
最終結果は次のようになります:
['セクション_a'、'セクション_c'、'セクション_b'】
[('option_a2', 'banana_a2'), ('option_a1', 'apple_a1')]
apple_a1

PythonスクリプトがUNIXシステムで実行できない理由には、次のものが含まれます。1)CHMOD XYOUR_SCRIPT.PYを使用して実行権限を付与する不十分な権限。 2)shebangラインが正しくないか欠落している場合、#!/usr/bin/envpythonを使用する必要があります。 3)環境可変設定が誤っていない場合、OS.Environデバッグを印刷できます。 4)間違ったPythonバージョンを使用して、Shebangラインまたはコマンドラインでバージョンを指定できます。 5)仮想環境を使用して依存関係を分離する依存関係の問題。 6)構文エラー、python-mpy_compileyour_script.pyを使用して検出します。

Pythonアレイの使用は、リストよりも大量の数値データの処理に適しています。 1)配列を保存するメモリを保存します。2)アレイは数値的な値で動作するのが高速です。3)アレイフォースタイプの一貫性、4)アレイはCアレイと互換性がありますが、リストほど柔軟で便利ではありません。

listSareのより良い前提条件とmixdatatypes、whilearraysares優れたスナリカル計算砂の砂を大きくしたデータセット。

numpymanagesmemoryforlargearrayseffictificleusing biews、copies、andmemory-mappedfiles.1)rewsinging withotingcopying、directmodifying theoriginalArray.2)copiescanbecreatedwithcopy()methodforpreservingdata.3)Memory-MapplehandLemassiutasedatasetasedatasetasetasetasetasetasedas

listsinpythondonotrequireimportingamodule、whilearrays fromthearraymoduledoneedanimport.1)listsarebuiltin、versatile、andcanholdmixeddatypes.2)araysaremoremory-efficient-fornumerumerumerumerumerumerdatabutでき、対象となるンドベフェフサメタイプ。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。


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