이 글에서는 파일의 마지막 n줄을 읽는 Python의 방법을 주로 소개하며, 파일 읽기, 순회, 작업과 관련된 Python의 조작 기술이 필요한 친구는 위의
# -*- coding:utf8-*- import os import time import datetime import math import string def get_last_line(inputfile) : filesize = os.path.getsize(inputfile) blocksize = 1024 dat_file = open(inputfile, 'r') last_line = "" lines = dat_file.readlines() count = len(lines) if count>60: num=60 else: num=count i=1; lastre = [] for i in range(1,(num+1)): if lines : n = -i last_line = lines[n].strip() #print "last line : ", last_line dat_file.close() #print i lastre.append(last_line) return lastre #获取最后一行的结果 re = get_last_line('../update/log/rtime/rtime20130805.log') print len(re) for n in re: strlist = n.split(' ') if strlist[1] == 'ok' and string.atoi(strlist[2])>1000: print '数据条数正常' print 'OK' else: print '数据太少,检查发邮件'
처리를 참조할 수 있습니다. 로그 파일 형식은
2013-08-05 16:09:30 ok 1673 2013-08-05 16:10:34 ok 1628 2013-08-05 16:11:55 ok 71 2013-08-05 16:13:02 ok 1441 2013-08-05 16:14:06 ok 1634 2013-08-05 16:15:10 ok 1717 2013-08-05 16:16:14 ok 1687 2013-08-05 16:17:18 ok 1642 2013-08-05 16:18:27 ok 1655 2013-08-05 16:19:33 ok 1655
마지막 줄 읽기:
#返回文件最后一行函数 def get_last_line(inputfile) : filesize = os.path.getsize(inputfile) blocksize = 1024 dat_file = open(inputfile, 'r') last_line = "" if filesize > blocksize : maxseekpoint = (filesize // blocksize) dat_file.seek((maxseekpoint-1)*blocksize) elif filesize : #maxseekpoint = blocksize % filesize dat_file.seek(0, 0) lines = dat_file.readlines() if lines : last_line = lines[-1].strip() #print "last line : ", last_line dat_file.close() return last_line
[관련 권장 사항]
3. 파이썬 학습 매뉴얼
위 내용은 파일 뒤에서 n 줄을 읽는 Python 코드 예의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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