이 글에서는 주로 Python에서 두 파일을 병합하는 기능을 자세히 소개합니다. 특정 참조 값을 가진 간단한 파일 병합 프로그램입니다. 관심 있는 친구들이 참고할 수 있습니다.
이 글에서는 파일 병합 방법을 분석하고 지적합니다. 파일 병합 과정에서 주의가 필요한 문제.
다음은 병합해야 하는 파일의 예입니다.
분석 아이디어:
두 파일을 병합하려면 먼저 파일을 메모리로 읽어서 목록으로 만듭니다. 그런 다음 목록을 분할하여 카테고리, 즉 이름, 전화번호, 이메일 주소에 따라 데이터를 별도로 저장합니다. List 1을 순회하여 List 2와 차례로 비교합니다. 둘 중에 겹치는 사람이 있으면 직접 .join([ ])을 사용하여 이름, 전화번호, 이메일을 하나의 행으로 병합하고 다른 목록 변수에 저장합니다. 두 개가 겹치지 않는다면 목록 1에만 있다는 뜻이므로 이 사람의 이메일 정보는 str('—-')로 대체됩니다.
이 순회 후 목록 1의 모든 사람과 목록 2 및 목록 1의 중복 사람이 새 목록 변수에 다시 통합되었습니다. 다음으로 목록 2의 고유한 사람을 새 목록 변수에 추가해야 합니다. 방법은 리스트 2를 순회하면서 리스트 1과 겹치지 않는 사람들을 꺼내서 저장하는 것이다.
마지막으로 새 목록 변수의 데이터를 새 파일에 쓰고 모든 파일을 닫습니다.
흐름도는 다음과 같습니다.
코드는 다음과 같습니다.
""" Created on Fri Aug 4 12:59:36 2017 @author: 13323 """ # This program can combine two or more files into one file. def main(): #firstly open the files data1 = open("test_3.txt","rb") data2 = open("test_4.txt","rb") # read the data in file into list data1.readline() #only read one line, skip the first line data2.readline() #only read one line, skip the first line file1 = data1.readlines() #read all variable into list file1 file2 = data2.readlines() #read all variable into list file2 #print(file1) #define particular list to store variable file1_name = [] file1_tel = [] file2_name = [] file2_email = [] #file3 = [] #split file1 into two part for line in file1: element = line.split() #line.split(); devide by ' ' file1_name.append(str(element[0].decode('gbk'))) file1_tel.append(str(element[1].decode('gbk'))) #split file2 into two part for line in file2: element = line.split() file2_name.append(str(element[0].decode('gbk'))) file2_email.append(str(element[1].decode('gbk'))) # pick up the name in the file1 same as the name in the file2 and combine file3 = [] for i in range(len(file1_name)): s = '' if file1_name[i] in file2_name: j = file2_name.index(file1_name[i]) s = '\t'.join([file1_name[i],file1_tel[i],file2_email[j]]) s += '\n' else: s = '\t'.join([file1_name[i],file1_tel[i],str("----")]) s += '\n' file3.append(s) #pick up the name in the file1 doesn't same as the name in the file2 for i in range(len(file2_name)): s = '' if file2_name[i] not in file1_name: s = '\t'.join([file2_name[i],str('----'),file2_email[i]]) s += '\n' file3.append(s) #write the data into file3 data3 = open("test_5.txt","w") data3.writelines(file3) #close the file data1.close() data2.close() data3.close() main()
핵심 포인트:
인코딩 및 디코딩
목록 병합 및 해체
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위 내용은 Python은 두 파일의 병합 기능을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

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