Python 文件访问|学习笔记

简介: 快速学习 Python 文件访问

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Python 文件访问

 

内容简介:

一、Python 读取文件

二、代码演示 

 

一、Python 读取文件

上一节介绍了 Python 的基本数据类型。然而,当数据量比较大的时候,通常是采用文件进行存储。接下来介绍如何使用 Python 访问数据文件。

1.Python 打开文件:

F=open(‘newfile.txt’,’r’),包括 r、w、a 等文件操作方式。

2.关闭文件使用:

f.close()

然而,当文件读写产生 IOError 时,后面的 f。close()就不会调用。

为了确保关闭文件,Python 引入了 with 语句,隐含调用了 f.close()方法。

使用方法:

With open(filename)as file:

使用了 with 语句,能获得更好的异常处理。

Python 提供了文件访问的功能,主要通过打开文件和读写文件函数。其中第一个函数就是 open,提供打开文件功能,对应的函数是 close 关闭文件。Open 函数有两个主要的参数,File 和 name,文件名和打开方式。

比如 F 等于 opennewfeel.txtR。可以看到打开方式是 R,打开方式有三种,R 是 read 只读,W 是 right 覆盖写入。A是 append 追加,默认是R只读。一般文件打开之后都要 close,不过 Python 提供了更为方便的处理方式。研究了一个 with 语句,有了with,就不需要用close手动关闭文件。程序结束后,with 语句会自动关闭文件,写文件的函数是right 函数。如果要进行写操作,则打开文件时要使用 W 或 a 模式。

 

二、代码演示

代码:

IN[3]:with open(‘INFO.txt’,’a’) as f:

f.write(‘10\t20\t30\n’)

In[4]:with open(‘IXFO.txt’) as f:

Print(f.read)

Print(f.read(2))

In[]:with open (‘INFO.txt’) as f:

Print(f.readline())

In[10]:with open(‘IXFO.txt’) as f:

For IineData in f:

Print(lineData.rstrip()) 

下边使用 with 语句打开文件,并直接将内容写入文件。输入 with open。T30 if.TXT A,最佳方式。取一个别名F.f.right。写入十,反斜杠气,20反斜杠T30,反斜杠N。运行。使用 with 语句 open 一个文件。模式是append追加,不需要 college。其中的反斜杠 T 是特殊字符,表示 tab 间隔法,斜杠 N 是特殊字符,是换行符。把程序运行三次。会发现在当前文件夹下生成了一个音符,点TXT文件,内容是同一行数据,重复三次,可以打开查看。10TAB20TOP30重复三次。读文件有四种方法。

第一种方法就是 read 函数。

从当前位置开始。如果设置参数,则读固定的自己。输入。Open。打开刚刚的。info.txt。打开方式不写,默认是read as if。Print。F点。Red。二。运行。读取前两个字符一零。默认情况下读整个文件内容,返回值为字符串,输入。读出了整个文件。返回值为字符串,输入。田参数运行。可以看出。读出了整个文件。如果先输入RED2。在输入。瑞的空参数。可以看出,前面已经读了两个自己,这次就从当前位置开始读取其余的内容。

第二种方法是red line。

功能是读一行。输入。With open in flu en ts ts f。Print f d read ly。读一行。可以看到他读了第一行。还有一个类似的函数是read lines可以读所有行。输入。

image.png

With open in fantastic and if。Print。f.read lines。运行。可以看到它读出了全部的行。结果是一个list列表,其中的每一行作为列表中的一项。

还有一种读文件的方法,就是for in的方式。

循环访问文件对象,一行一行读。输入。Wait open in,发点TXTSF。使用for。变量类,Data。INF。对F当中的每一行print。Land。把文件对象当中的每一行读出来。出来后。在显示换行符,慧空两行。这时可以使用r strip来去除右边的多余的换行符。输入。Landy特点二,Strip去掉了。以上就是Python中常见的四种读文件方法。可以与魏子语句writing聚搭配使用。

这一节了解到,Python能方便地读取文件,不过对一些机器学习模型来说并不够。

数据的预处理越好,越有利于后边的数据分析,所以很多第三方库自备了文件访问功能,比如Numpy和pandas。

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