這篇文章主要介紹了詳解關於Python中文件的讀取和寫入,小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,也給大家做個參考。一起跟著小編過來看看吧
從檔案讀取資料
讀取整個文件
這裡假設在當前目錄下有一個文件名為'pi_digits.txt'的文字文件,裡面的資料如下:
3.1415926535 8979323846 2643383279
with open('pi_digits.txt') as f: # 默认模式为‘r’,只读模式 contents = f.read() # 读取文件全部内容 print contents # 输出时在最后会多出一行(read()函数到达文件末会返回一个空字符,显示出空字符就是一个空行) print '------------' print contents.rstrip() # rstrip()函数用于删除字符串末的空白
3.1415926535 8979323846 2643383279 ------------ 3.1415926535 8979323846 2643383279
逐行讀取
可以透過循環來實現逐行讀取資料:
with open('pi_digits.txt') as f: for line1 in f: print line1 # 每行末尾会有一个换行符 print '------------' for line2 in f: print line2.rstrip() # 此时文件已经读完,line2指向文本末尾,因此不会有输出
3.1415926535 8979323846 2643383279 ------------
讀取檔案時相當於有一個指標在記錄讀取的位置,資料讀到哪,這個指標就指到哪邊,繼續讀取資料時會從該位置繼續讀取,因此上面程式碼中第二個循環中輸出為空。將上述程式碼稍加修改如下:
with open('pi_digits.txt') as f: for line1 in f: print line1 print '------------' with open('pi_digits.txt') as f: # 需要重新打开文本进行读取 for line2 in f: print line2.rstrip() # 删除字符串末尾的空白
3.1415926535 8979323846 2643383279 ------------ 3.1415926535 8979323846 2643383279
上述程式碼相當於第一次讀取完後關閉該檔案又重新開啟進行讀取。逐行讀取資料也可以用readline()函數,如下:
with open('pi_digits.txt') as f: # readline()每一次读取一行数据,并指向该行末尾 line1 = f.readline() # 读取第一行数据(此时已经指向第一行末尾) line2 = f.readline() # 从上一次读取末尾开始读取(第二行) print line1.rstrip() print line2.rstrip()
3.1415926535 8979323846
有時候我們想要一次性讀取全部資料並且按分開儲存以便於後續的操作,當然用上面的循環可以實現,但python提供了更簡單的方法readlines():
with open('pi_digits.txt') as f: lines = f.readlines() # 读取文本中所有内容,并保存在一个列表中,列表中每一个元素对应一行数据 print lines # 每一行数据都包含了换行符 print '------------' for line in lines: print line.rstrip() print '------------ 'pi_str = '' # 初始化为空字符 for line in lines: pi_str += line.rstrip() #字符串连接 print pi_str
['3.1415926535\n', '8979323846\n', '2643383279\n'] ------------ 3.1415926535 8979323846 2643383279 ------------ 3.141592653589793238462643383279
寫資料到檔案
寫資料有幾種不同的模式,最常用的是w', 'a',分別表示擦除原有資料再寫入和將資料寫到原資料之後:
filename = 'write_data.txt' with open(filename,'w') as f: # 如果filename不存在会自动创建, 'w'表示写数据,写之前会清空文件中的原有数据! f.write("I am Meringue.\n") f.write("I am now studying in NJTECH.\n")
此時會在目前路徑下建立一個'write_data.txt'的文字文件,並寫入文件中資料如下:
I am Meringue. I am now studying in NJTECH.
下方繼續在該檔案中加入新資料:
with open(filename,'a') as f: # 'a'表示append,即在原来文件内容后继续写数据(不清楚原有数据) f.write("I major in Machine learning and Computer vision.\n")
#此時的檔案內容為:
I am Meringue. I am now studying in NJTECH. I major in Machine learning and Computer vision.
##################################################1都是
以上是詳解關於Python中檔案的讀取與寫入的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。

NumPyisessentialfornumericalcomputinginPythonduetoitsspeed,memoryefficiency,andcomprehensivemathematicalfunctions.1)It'sfastbecauseitperformsoperationsinC.2)NumPyarraysaremorememory-efficientthanPythonlists.3)Itoffersawiderangeofmathematicaloperation

Contiguousmemoryallocationiscrucialforarraysbecauseitallowsforefficientandfastelementaccess.1)Itenablesconstanttimeaccess,O(1),duetodirectaddresscalculation.2)Itimprovescacheefficiencybyallowingmultipleelementfetchespercacheline.3)Itsimplifiesmemorym

SlicingaPythonlistisdoneusingthesyntaxlist[start:stop:step].Here'showitworks:1)Startistheindexofthefirstelementtoinclude.2)Stopistheindexofthefirstelementtoexclude.3)Stepistheincrementbetweenelements.It'susefulforextractingportionsoflistsandcanuseneg

numpyallowsforvariousoperationsonArrays:1)basicarithmeticlikeaddition,減法,乘法和division; 2)evationAperationssuchasmatrixmultiplication; 3)element-wiseOperations wiseOperationswithOutexpliitloops; 4)

Arresinpython,尤其是Throughnumpyandpandas,weessentialFordataAnalysis,offeringSpeedAndeffied.1)NumpyArseNable efflaysenable efficefliceHandlingAtaSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetsetSetSetSetSetsopplexoperationslikemovingaverages.2)


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