사람들이 Python을 사용하는 주된 이유 중 하나는 텍스트를 분석하고 조작하기 위해서입니다. 프로그램이 파일을 처리해야 하는 경우 일반적으로 파일을 한 번에 한 줄씩 읽어 메모리 공간과 처리 속도에 대한 아이디어를 얻는 것이 가장 좋습니다. 이는 while 루프를 사용하는 것이 가장 좋습니다.
텍스트를 한 줄씩 구문 분석하는 코드 예제
fileIN = open(sys.argv[1], "r") line = fileIN.readline() while line: [some bit of analysis here] line = fileIN.readline()
이 코드는 첫 번째 명령줄 인수를 처리할 파일 이름으로 사용합니다. 첫 번째 줄은 이를 열고 파일 개체 "fileIN"을 시작합니다. 그런 다음 두 번째 줄은 해당 파일 개체의 첫 번째 줄을 읽고 이를 문자열 변수 "line"에 할당합니다. while 루프는 "라인"의 불변성을 기반으로 실행됩니다. "라인"이 변경되면 사이클이 다시 시작됩니다. 더 이상 파일 라인을 읽지 않을 때까지 계속됩니다. 그런 다음 프로그램이 종료됩니다.
이 방법으로 파일을 읽으면 프로그램이 처리하도록 설정된 것보다 더 많은 데이터를 가져오지 않습니다. 입력 데이터를 더 빠르게 처리하고 단계별로 출력을 제공합니다. 이러한 방식으로 프로그램의 메모리 사용량은 낮게 유지되고 컴퓨터의 처리 속도는 영향을 받지 않습니다. CGI 스크립트를 작성하는 경우 수백 개의 인스턴스가 동시에 실행되는 것을 볼 수 있으며 이는 매우 중요합니다.
Python의 "While"에 대한 추가 정보
while 루프 문은 조건이 true인 한 대상 문을 반복적으로 실행합니다.
Python의 while 루프 구문은 다음과 같습니다.
while expression: statement(s)
명령문은 단일 명령문이거나 일련의 명령문일 수 있습니다. 동일한 양만큼 들여쓰기된 모든 명령문은 동일한 코드 블록의 일부로 간주됩니다. 들여쓰기는 명령문 그룹을 나타내는 Python의 방법입니다.
위 내용은 Python으로 파일을 한 줄씩 분석하는 방법의 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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