3 つのメソッドは、「read()」、「readline()」、および「readlines()」です。 「read()」はファイルのすべての内容を一度に読み取り、大きな文字列に入れます。「readline()」はテキストを 1 行ずつ読み取ります。「readlines()」はテキストのすべての内容を一度に読み取ります。
Python がテキスト ファイルの内容を読み取るには 3 つの方法があります。
read()、readline()、readlines()
read()
read()これは、ファイルのすべての内容を一度に読み取り、それを大きな文字列、つまりメモリに格納する最も簡単な方法です。
file=open('test.txt')try: file_context=file.read() #file_context是一个string,读取完后,就失去了对test.txt的文件引用 #file_context=open(file).read().splitlines(),则 #file_context是一个list,每行文本内容是list中的一个元素finally: file.close()12345678
read() の利点: 便利、簡単、一度にファイルを大きな文字列に読み込むことができ、最速です。
read() の欠点: ファイルが大きすぎると、多くのメモリを占有します
readline()
readline() 1テキストを 1 行ずつ読み取ります。結果はリストです。
with open(file) as f: line=f.readline() while line: print line line=f.readline()12345
readline() の利点: メモリ使用量が少なく、1 行ずつ読み取ります。
readline() の欠点: 1 行ずつ読み取ります。 , 速度は比較的遅いです。
readlines()
readlines() はテキストの内容をすべて一度に読み取り、結果は list
with open(file) as f: for line in f.readlines(): print line#这种方法读取的文本内容,每行文本末尾都会带一个'\n'换行符,可以使用L.rstrip('\n')去掉1234になります。
readlines() 利点: テキスト コンテンツを一度に読み取るのは比較的高速です。 readlines() の欠点: テキストが増加するにつれて、より多くのメモリを占有します。
file=open('test.txt','r')try: for line in file: print line finalli: file.close()
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Python チュートリアル以上がPython がテキスト ファイルの内容を読み取るために提供する 3 つの方法は何ですか?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。

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。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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