下面为大家分享一篇Python3.5 创建文件的简单实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起过来看看吧
实例如下所示:
#coding=utf-8 ''' Created on 2012-5-29 @author: xiaochou ''' import os import time def nsfile(s): '''The number of new expected documents''' #判断文件夹是否存在,如果不存在则创建 b = os.path.exists("E:\\testFile\\") if b: print("File Exist!") else: os.mkdir("E:\\testFile\\") #生成文件 for i in range(1,s+1): localTime = time.strftime("%Y%m%d%H%M%S",time.localtime()) #print localtime filename = "E:\\testFile\\"+localTime+".java" #a:以追加模式打开(必要时可以创建)append;b:表示二进制 f = open(filename,'ab') testnote = 'private String username' f.write(testnote.encode('utf-8')) f.close() #输出第几个文件和对应的文件名称 print("file"+" "+str(i)+":"+str(localTime)+".txt") time.sleep(1) print("ALL Down") time.sleep(1) if __name__ == '__main__': s = int(input("请输入需要生成的文件数:")) nsfile(s)
本想利用Python 读取excel 文件,对应生成domain 文件,但是由于时间关系,暂时先不开发了,这里先生成.java 文件,未来有时间进行开发,也算给编程,代码搬运工减少工作量。
以上がPython3.5でファイルを作成する簡単な例の詳細内容です。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。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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