この記事は主に Python3 の例外処理と各種ファイル操作について説明しています。コレクション価値があります。興味のある方はぜひ学んでください。お役に立てれば幸いです。
#with...as ステートメント:
with open(file_path) ) file:
content = file.read()
print(content)
read() として受け取ることができます。 サイズパラメータは、読み込む文字数を指定するために使用されます。デフォルト値は -1 です。ファイル内のすべての文字を読み取ります。
File object.readline() メソッド、一度に 1 行読み取ります。
File object.readline( read content,end='') 1 行読み取った後は改行なし
ファイル object.readlines() を使用して 1 行ずつ読み取って、読み取ったコンテンツをリストにカプセル化して返します
open はファイルを開きますが、ファイルは 2 つのタイプに分類できます
1. utf-8 などのエンコーディングを使用して記述されたプレーン テキスト ファイル テキスト ドキュメント
2. バイナリ ファイル (写真、mp3、ppt など)
openファイルを開くとき、デフォルトではテキスト ファイルとして開かれますが、open のデフォルトのエンコーディングは None です。open でエンコーディング:
を指定してください(path,encoding='code table') as file
ファイル書き込み:
write() メソッドはコンテンツをファイルに書き込みます。テキスト ファイルを操作している場合、write() は次のことを行う必要があります。パラメータとして文字列を渡します。書き込みが完了すると、書き込まれた文字数が返されます。
open を使用してファイルを開く場合は、開いているファイルを指定する必要があります必要な操作 (読み取り、書き込み、 append)、操作タイプが指定されていない場合、デフォルトはファイルの読み取りです:
r は読み取り専用を意味します
w は書き込み可能を意味します。ファイルを書き込むときは、w を使用します。ファイルが存在しない場合は、ファイルが作成されます。存在する場合は、元のコンテンツが削除されます。新しいコンテンツの書き込み
##a はコンテンツの追加を意味します。ファイルが存在しない場合は、ファイルが作成されます。コンテンツの追加r 読み取りおよび書き込み可能、ファイルは存在せず、エラー メッセージw 読み取りおよび書き込み可能、ファイルは存在せず、エラー メッセージcreated a 読み取りおよび書き込み可能、ファイルは存在せず、作成されました xx 新しいファイルを作成します。ファイルが存在しない場合は作成します。ファイルが存在する場合はエラーになります。 t テキスト ファイルの読み取り (デフォルト値) b バイナリ テキストの読み取り rb バイナリ テキストの読み取り #テキスト読み取り時のサイズは文字数です.バイナリファイルを読み取るときのサイズはバイト単位です。オブジェクト名.tell () 現在の読み取り位置 オブジェクト名.seek (読み取り開始位置) 現在の読み取り位置を変更します読み取り位置 2 つのパラメータを求めます: 1. 必須 位置に切り替えます2. 位置の計算方法オプションの値:0. 最初から計算、デフォルト値 1. 現在の位置から計算 2. 最後の位置から計算 中国語: 3 バイト = 1 文字 os モジュール: os.listdir() 現在のディレクトリのリストを取得os.getcwd() 現在のディレクトリを取得os.chdir(ディレクトリ)ディレクトリの切り替えos.mkdir(ディレクトリ名) ディレクトリの作成os.rmdir(ディレクトリ名) ディレクトリの削除os.remove('ファイル名') ファイルの削除os.rename('old name','new name') 名前の変更 ファイルに名前を付けて切り取ることもできます関連チュートリアル:
Python3 ビデオ チュートリアル
以上がpython3 例外処理とさまざまなファイル操作を学習するの詳細内容です。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。

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

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

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。

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