本文实例讲述了Python3读取文件常用方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
''''' Created on Dec 17, 2012 读取文件 @author: liury_lab ''' # 最方便的方法是一次性读取文件中的所有内容放到一个大字符串中: all_the_text = open('d:/text.txt').read() print(all_the_text) all_the_data = open('d:/data.txt', 'rb').read() print(all_the_data) # 更规范的方法 file_object = open('d:/text.txt') try: all_the_text = file_object.read() print(all_the_text) finally: file_object.close() # 下面的方法每行后面有‘\n' file_object = open('d:/text.txt') try: all_the_text = file_object.readlines() print(all_the_text) finally: file_object.close() # 三句都可将末尾的'\n'去掉 file_object = open('d:/text.txt') try: #all_the_text = file_object.read().splitlines() #all_the_text = file_object.read().split('\n') all_the_text = [L.rstrip('\n') for L in file_object] print(all_the_text) finally: file_object.close() # 逐行读 file_object = open('d:/text.txt') try: for line in file_object: print(line, end = '') finally: file_object.close() # 每次读取文件的一部分 def read_file_by_chunks(file_name, chunk_size = 100): file_object = open(file_name, 'rb') while True: chunk = file_object.read(chunk_size) if not chunk: break yield chunk file_object.close() for chunk in read_file_by_chunks('d:/data.txt', 4): print(chunk)
输出如下:
hello python hello world b'ABCDEFG\r\nHELLO\r\nhello' hello python hello world ['hello python\n', 'hello world'] ['hello python', 'hello world'] hello python hello worldb'ABCD' b'EFG\r' b'\nHEL' b'LO\r\n' b'hell' b'o'
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini