这篇文章主要介绍了Python实现读取并保存文件的类,涉及Python针对文件的读写操作相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python实现读取并保存文件的类。分享给大家供大家参考,具体如下:
这个类写在一个叫class_format.py 的文件里, 放在D盘
>>> import os >>> os.chdir("D:\\") >>> os.getcwd() 'D:\\' >>> os.listdir(".") ......
有一个testcsv.txt 文件放在D盘,内容如下(oi的两边有空格):
1 100 3000 56 34 23 oi
这个代码的ReadData模块用到了csv.reader这个方法,delimiter='\n' 表示分隔符为换行符,quotechar=" " 表示引用字符为空格,quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC 表示,reader把未引用的区域转换为float类型, writer把非数值的字段用字符引用。
这个模块使用方法:
>>> from class_format import FormatData >>> myInstance = FormatData() >>> read_material = myInstance.ReadData("testcsv.txt") Data read! >>> read_material [1.0, 100.0, 3000.0, 56.0, 34.0, 23.0, 'oi'] >>> result = myInstance.SaveData("resultcsv.txt",read_material) Data saved!
这样testcsv.txt中的内容就被写入 resultcsv.txt文件中了
代码如下:
#!/usr/bin/python """ Chapter 15 of Beginning Programming With Python - For Dummies """ import csv class FormatData: def init(self, Name="",Age=0, Using_Vim=False): self.Name = Name self.Age = Age self.VimUser = Using_Vim def str(self): OutString = "'{0}', {1}, {2}".format(self.Name, self.Age, self.VimUser) return OutString def SaveData(self, Filename = "", DataList = []): with open(Filename, "w") as csvfile: DataWriter = csv.writer(csvfile, delimiter='\n',quotechar=" ",quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC) DataWriter.writerow(DataList) csvfile.close() print("Data saved!") def ReadData(self,Filename=""): with open(Filename, "r") as csvfile: DataReader = csv.reader(csvfile, delimiter='\n',quotechar=" ",quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC) Output = [] for Item in DataReader: Output.append(Item[0]) csvfile.close() print("Data read!") return Output
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toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

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。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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