この記事の内容は、Python のファイルの読み込み、書き込み、保存操作の実装コードに関するものであり、一定の参考価値がありますので、困っている方は参考にしていただければ幸いです。
Python を初めて使用してファイルを読み書きする手順を記録します。非常に簡単ですが、実は初めて実装するときに注意する点がいくつかあります。
単一ファイルの読み取り操作:
まず次のような要件を想定します:
test.txt ファイルの読み取り
指定された削除文字 前のテキスト
の要件を理解したら、コードを書き始めましょう。コードは非常に簡単です。すべてのコードに直接アクセスし、詳細についてはコメントを参照してください。
import sys filePath = "/Users/xxxxxx/Desktop/test.txt" # 打开文件 files = open(filePath, 'r') # 转成list f_list = files.readlines() tempIndex = 0 # 对f_list 循环 每个index对应一行数据 for index in range(len(f_list)): # temp是获取一行的数据 temp = f_list[index] # 判断"test"是不是temp这行数据的首位 如果是首位 result为true result = temp.find("test") == 0 if result: # 如果是首位 这就是我们要删除的位置 获取他的index tempIndex = index break # 存放新数据 tempContainer = [] for index in range(len(f_list)): if index > tempIndex: # tempIndex之前的数据我们不处理,把tempindex之后的数据存到新的list里面 tempContainer.append(f_list[index]) # 这就获得了我们需要的新数据 print(tempContainer)
上記のコードは要件を満たしており、非常に簡単です。注意点がいくつかあります。
open で直接取得したデータは加工できないため、リストや辞書など加工可能なデータに変換してください。
Python の open は C 言語に似ており、r、r、w、w などのさまざまな状態があります。詳細な紹介を参照してください。
open 関数の一般的な操作方法
1。 r はオープンのみ ファイルを読み取るには、ファイルが存在する必要があります。
2. r は、読み取りおよび書き込み可能なファイルを開きます (このファイルは存在している必要があります)。
3. w は書き込み専用ファイルを開きますが、ファイルが存在する場合、ファイル長は 0 にクリアされ、ファイルの内容は消去されます。ファイルが存在しない場合は、ファイルを作成します。
4. w は読み取りおよび書き込み可能なファイルを開きます。ファイルが存在する場合、ファイルの長さはゼロにクリアされます。つまり、ファイルの内容は消去されます。ファイルが存在しない場合は、ファイルを作成します。
複数のファイルの読み取り、書き込み、保存
要件が次のとおりであるとします。
複数のファイルを処理する必要があります
加工方法は上記と同様です
test.txt
- #加工後、新しいフォルダに保存します #実際、この要件は基本的に、単一のファイル読み取り操作よりも書き込み操作が 1 回多いだけです。もう 1 つは、ロジックを少し周回することです。
- 複数のファイルを同時に操作する方法
- そして、保存する方法です。複数のファイルに分割してください
- ファイルをフォルダーに配置します
- このフォルダー内のすべてのファイル名を取得し、それらを結合します。ファイル パス
- #次に、新しい空のフォルダーを作成し、新しい空のフォルダーと元のファイル名を使用して新しいパスに連結し、そこに書き込みます
- #以下のコード:
import os # 初始的文件夹路径 filePath = "/Users/xxxxxxxx/Desktop/fileDocument" # 存放新文件的空白文件夹 newFilePath = "/Users/xxxxxxxx/Desktop/newFileDocument" # 获取文件夹下所有文件名 fileNames = os.listdir(filePath) for file in fileNames: # 如果当前的文件名包含了'txt',就当它是正确的文件(并不严谨) if file.find("txt") >= 0: # 拼接成我们要读取的完整路径 fileFullPath = filePath + "/" + file # open 函数 默认是 'r'类型 , singleFile = open(fileFullPath) # 转换成list数据 singleFile_list = singleFile.readlines() tempIndex = 0 for index in range(len(singleFile_list)): temp = singleFile_list[index] result = temp.find("min") == 0 if result: tempIndex = index break # 拼接新的文件路径 newSingleFileFullPath = newFilePath + "/" + file # 以 w 方式打开新的空白文件 newFile = open(newSingleFileFullPath, 'w') for index in range(len(singleFile_list)): if index > tempIndex: # 写入tempindex行之后的数据 newFile.writelines(singleFile_list[index]) newFile.close()上記のコードには、実際には紹介するものは何もありません。これは単なる for ループであり、追加の書き込みを除いて、ロジックは単一ファイルの読み取り操作と同じです。手術。 関連する推奨事項:
PHP ファイルの読み取りおよび書き込み操作コード
ファイル クラスの読み取りと保存を完了する Python の詳細はじめに
Python は、ディレクトリ内のすべてのファイルのファイル名を読み取り、それらを txt ファイルに保存するコード
以上がPython ファイルの読み取り、書き込み、保存操作の実装コードの詳細内容です。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。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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