cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonMemahami pengendalian fail di Python, dengan contoh

Artikel ini meneroka keupayaan pengendalian fail Python, menunjukkan cara menggunakan modul pathlib dan os untuk pengurusan fail dan direktori yang cekap. Belajar untuk menavigasi sistem fail, buat direktori, menguruskan laluan fail (mutlak dan relatif), dan lakukan operasi fail penting seperti pembukaan, membaca, menulis, dan menutup fail. Pengendalian fail yang berkesan adalah penting untuk penyimpanan data yang berterusan dalam program python anda.

Understanding File Handling in Python, with Examples

Konsep Utama:

  1. Menguasai Pengendalian Fail Python: Panduan ini memberikan pengenalan yang komprehensif kepada ciri pengendalian fail Python, yang meliputi fungsi teras dengan contoh praktikal menggunakan dan pathlib. os

  2. Navigasi Sistem Fail Praktikal:

    Ketahui cara melintasi direktori, buat folder baru, memahami laluan mutlak berbanding jalan relatif, dan menguruskan fail dengan cekap.

  3. ketekunan data yang cekap:
  4. Cari kepentingan pengurusan fail yang mantap untuk menyimpan data di luar pelaksanaan program, memanfaatkan pendekatan berorientasikan objek Python untuk manipulasi fail fleksibel.

  5. jalur fail dan navigasi direktori:

Fail adalah penting untuk penyimpanan data yang berterusan. Fail mempunyai nama fail dan laluan. Modul (tersedia sejak Python 3.4) menawarkan cara berorientasikan objek untuk berinteraksi dengan laluan fail.

pathlib

  • modul:

    import menggunakan pathlib. Kelas memudahkan manipulasi jalan. pathlib from pathlib import Path Path

  • direktori kerja semasa:
  • Dapatkan direktori kerja semasa menggunakan

    . Path.cwd()

  • jalur mutlak vs relatif:
  • Memahami perbezaan antara laluan mutlak (bermula dari direktori akar) dan laluan relatif (berbanding dengan direktori kerja semasa).

  • Penciptaan direktori:
  • Buat direktori dengan

    , mengendalikan kesilapan yang berpotensi (mis., Jika direktori induk tidak wujud). Path.mkdir() FileNotFoundError

  • Menukar direktori:
  • Gunakan kaedah

    (dari modul ) untuk menukar direktori kerja semasa. os.chdir() os

  • Menghapus fail/direktori:
  • Padam fail dengan

    dan direktori dengan . Path.unlink() Path.rmdir()

  • penyenaraian fail/direktori:
  • Gunakan

    untuk menyenaraikan semua fail dan direktori dalam direktori yang diberikan. Path.iterdir()

  • Membaca dan Menulis Data:

Python menawarkan pelbagai mod akses fail (r, r , w, w , a, a , x) untuk membaca dan menulis. Menambah b menunjukkan mod binari.

  • Membuka fail: Gunakan open(file, mode='r', encoding=None) untuk membuka fail. Tentukan mod dan pengekodan.

  • Fail penutup: Sentiasa tutup fail menggunakan f.close() selepas operasi. Pernyataan with mengautomasikan proses ini, memastikan fail ditutup walaupun kesilapan berlaku.

  • Membaca fail: Gunakan f.read(), f.readline(), dan f.readlines() untuk membaca kandungan fail. read() membaca keseluruhan fail, readline() membaca satu baris pada satu masa, dan readlines() membaca semua baris ke dalam senarai.

  • Menulis fail: Gunakan f.write() untuk menulis rentetan ke fail dan f.writelines() untuk menulis senarai rentetan. Ingat bahawa mod w menimpa kandungan yang ada.

Kesimpulan:

Python menyediakan alat yang berkuasa untuk pengendalian fail. Memahami pathlib, os, dan pelbagai mod akses fail membolehkan pengurusan fail yang cekap dan mantap dalam program Python anda. Sentiasa ingat untuk mengendalikan pengecualian yang berpotensi (seperti FileNotFoundError) dan menggunakan pernyataan with untuk operasi fail yang selamat dan boleh dipercayai.

Soalan Lazim (Soalan Lazim):

Bahagian ini ditinggalkan untuk keringkasan, tetapi Soalan Lazim asal pada mod pengendalian fail, penambahbaikan, membaca baris tertentu, mengendalikan fail besar, fail CSV I/O, pengendalian pengecualian, pemeriksaan kewujudan fail, penghapusan fail, dan fail binari i/i/ O Kekal relevan dan boleh dimasukkan dengan mudah. ​​

Atas ialah kandungan terperinci Memahami pengendalian fail di Python, dengan contoh. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.