3일차: 파일 처리 및 오류 처리
앞으로 이어서 오늘의 초점은 Python의 파일 처리와 오류 관리입니다. 이러한 개념을 이해하면 데이터를 관리하고 예상치 못한 시나리오를 적절하게 처리하는 데 도움이 됩니다. 뛰어 들어보세요!
Python의 파일 처리
파일 읽기 및 쓰기
1. 파일에 쓰기
데이터를 파일에 저장하려면 'w'(쓰기) 또는 'a'(추가) 모드로 open() 함수를 사용하세요.
with open("user_log.txt", "w") as file: file.write("User logged in at 10:00 AM.\n")
2. 파일에서 읽기
데이터에 액세스하려면 'r'(읽기) 모드를 사용하세요.
with open("user_log.txt", "r") as file: content = file.read() print(content)
Python의 오류 처리
오류 처리를 위한 Try-Except 사용
오류 처리를 통해 프로그램이 충돌 없이 문제에 대응할 수 있습니다.
try: number = int(input("Enter a number: ")) print(f"The number you entered is {number}.") except ValueError: print("Invalid input! Please enter a valid number.")
일반적인 예외 사항 및 처리 방법
- FileNotFoundError: 존재하지 않는 파일을 읽으려고 할 때 발생합니다.
try: with open("missing_file.txt", "r") as file: content = file.read() except FileNotFoundError: print("The file does not exist.")
- ZeroDivisionError: 0으로 나눌 때 발생합니다.
try: result = 10 / 0 except ZeroDivisionError: print("You cannot divide by zero!")
프로젝트: 사용자 입력 로거
사용자 입력을 파일에 기록하는 작은 애플리케이션을 구축하세요.
try: with open("user_log.txt", "a") as file: while True: user_input = input("Enter something (type 'exit' to quit): ") if user_input.lower() == "exit": break file.write(user_input + "\n") except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}")
결론
오늘 다룬 내용은 다음과 같습니다.
- 파일 처리: 파일 읽기 및 쓰기.
- 오류 처리: try-Exception을 사용하여 예외를 적절하게 관리합니다.
- 실용 프로젝트: 더 나은 이해를 위해 사용자 입력을 파일에 기록합니다.
이러한 예를 연습하고 더 나은 통찰력을 얻기 위해 수정해 보세요. 다음번에 더 많은 Python 학습으로 만나요! ?
위 내용은 일일 파일 처리 및 오류 처리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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