今日の記事の Python 学習リンクで、Python ファイルの位置付けについて学びましょう。次の記事では、Python のファイル配置とは何か、そしてこのファイル配置で何ができるのかを友達に説明します。
ファイルの位置指定
tell() メソッドは、ファイル内の現在位置を示します。言い換えると、次の読み取りと書き込みは、ファイルの位置から非常に多くのバイトで発生します。ファイルの先頭とその後。
seek(offset [,from]) メソッドは、現在のファイルの位置を変更します。 Offset 変数は、移動するバイト数を表します。 From 変数は、バイトの移動を開始する参照位置を指定します。
from が 0 に設定されている場合、ファイルの先頭がバイト移動の基準位置として使用されることを意味します。 1に設定すると、現在位置が基準位置として使用されます。 2 に設定すると、ファイルの末尾が基準位置として使用されます。
例:
# !/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 打开一个文件 fo = open("foo.txt", "r+") str = fo.read(10) print "读取的字符串是 : ", str # 查找当前位置 position = fo.tell() print "当前文件位置 : ", position # 把指针再次重新定位到文件开头 position = fo.seek(0, 0) str = fo.read(10) print "重新读取字符串 : ", str # 关闭打开的文件 fo.close()
上記例の出力結果:
读取的字符串是 : This is te 当前文件位置 : 10 重新读取字符串 : This is te
以上がこの記事の内容です。私が述べたことと例があなたのお役に立てば幸いです。
関連知識の詳細については、php 中国語 Web サイトの Python チュートリアル 列を参照してください。
以上がPythonのファイル配置とは何ですか?ファイルの配置の役割は何ですか?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。

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。

theScriptisrunningwithwrongthonversionduetorectRectDefaultEntertersettings.tofixthis:1)CheckthedededefaultHaulthonsionsingpython - versionorpython3-- version.2)usevirtualenvironmentsbycreatingonewiththon3.9-mvenvmyenv、andverixe

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト


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