초기 통과 후 파일 반복의 어려움
프로그래밍 시 파일 반복은 일반적인 작업입니다. 그러나 때로는 예상치 못한 동작이 발생할 수 있습니다. 이 경우 Python에서 파일을 반복하면 처음에는 작동하지만 이후에는 출력이 생성되지 않습니다. 이는 다음 코드로 예시됩니다.
import codecs file = codecs.open('baby1990.html', 'r',encoding='utf-8', errors='ignore') for line in file.readlines(): print(line)
이 코드를 실행하면 파일 내용이 올바르게 인쇄됩니다. 그러나 file.readlines()에서 for line을 사용하여 동일한 파일을 반복하려는 두 번째 시도는 출력을 생성하지 않습니다.
이 동작은 파일 반복의 특성에서 비롯됩니다. 파일을 반복할 때 파일 읽기를 담당하는 포인터는 파일 끝에 도달할 때까지 전진합니다. 초기 반복에서는 포인터가 파일의 시작부터 끝까지 진행됩니다. 두 번째 반복을 시도할 때 포인터는 여전히 파일 끝에 있고 더 이상 읽을 데이터가 없습니다.
이 문제를 해결하려면 파일 포인터를 시작 부분으로 재설정해야 합니다. 이는 f.seek(0) 메서드를 사용하여 명시적으로 포인터 위치를 변경하거나 파일을 닫았다가 다시 여는 방식으로 수행할 수 있습니다.
또는 Python의 with 문을 사용할 수도 있습니다. 실행하여 파일 포인터가 재설정되었는지 확인합니다. 예는 다음과 같습니다.
with codecs.open('baby1990.html', 'r',encoding='utf-8', errors='ignore') as file: for line in file.readlines(): print(line)
이 코드를 사용하면 동일한 문제가 발생하지 않고 여러 번 반복할 수 있습니다.
위 내용은 첫 번째 통과 후 Python 파일 반복이 실패하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

thedifferencebet weenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusured wherleationsisknortiStiskNowninAdvance, whileLeOpisUssed whileLoopisUssedStoBeCheckedThoBeCheckedTherfeTefeateThinumberofiTeRations.1) forloopsareIdealFerenceCecenceS

Python에서는 반복의 수가 알려진 경우에 루프가 적합한 반면, 반복 횟수가 알려지지 않고 더 많은 제어가 필요한 경우 루프는 적합합니다. 1) 루프의 경우 간결하고 피해자 코드가있는 목록, 문자열 등과 같은 시퀀스에 적합합니다. 2) 조건에 따라 루프를 제어하거나 사용자 입력을 기다릴 때 루프가 더 적절하지만 무한 루프를 피하기 위해주의를 기울여야합니다. 3) 성능 측면에서 For 루프는 약간 빠르지 만 차이는 일반적으로 크지 않습니다. 올바른 루프 유형을 선택하면 코드의 효율성과 가독성이 향상 될 수 있습니다.

파이썬에서 목록은 5 가지 방법을 통해 병합 될 수 있습니다. 1) 단순하고 직관적 인 연산자를 사용하여 작은 목록에 적합합니다. 2) Extend () 메소드를 사용하여 자주 업데이트 해야하는 목록에 적합한 원본 목록을 직접 수정하십시오. 3) 목록 분석 공식, 요소에 대한 간결하고 운영; 4) 효율적인 메모리에 IterTools.chain () 함수를 사용하여 대형 데이터 세트에 적합합니다. 5) * 연산자 및 Zip () 함수를 사용하여 요소를 짝을 이루어야하는 장면에 적합합니다. 각 방법에는 특정 용도 및 장점 및 단점이 있으며 선택할 때 프로젝트 요구 사항 및 성능을 고려해야합니다.

Forloopsareusedwhendumberofiterationsisknown, whileloopsareusediltilaconditionismet.1) forloopsareIdealfecquenceslikelists, idingsyntax likes'forfruitinfruits : print (fruit) '

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listcomprehensions, itertools.chain, orrecursiveFunctions.1) extendMethodistRaightForwardButverbose.2) ListComprehensionsArecisancisancisancisancisanceciancectionforlargerdatasets.3) itertools.chainismory-lefforforlargedas

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.


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