Tägliche Dateiverwaltung und Fehlerbehandlung
Tag 3: Dateiverwaltung und Fehlerbehandlung
Der heutige Schwerpunkt liegt dort, wo wir aufgehört haben, auf der Dateiverwaltung und der Fehlerverwaltung in Python. Das Verständnis dieser Konzepte wird Ihnen helfen, Daten zu verwalten und unerwartete Szenarien elegant zu bewältigen. Lass uns eintauchen!
Dateiverwaltung in Python
Dateien lesen und schreiben
1. In eine Datei schreiben
Verwenden Sie die Funktion open() mit dem Modus „w“ (Schreiben) oder „a“ (Anhängen), um Daten in einer Datei zu speichern.
with open("user_log.txt", "w") as file: file.write("User logged in at 10:00 AM.\n")
2. Aus einer Datei lesen
Verwenden Sie den Modus „r“ (Lesen), um auf Daten zuzugreifen.
with open("user_log.txt", "r") as file: content = file.read() print(content)
Fehlerbehandlung in Python
Try-Except zur Fehlerbehandlung verwenden
Die Fehlerbehandlung ermöglicht Ihrem Programm, auf Probleme zu reagieren, ohne abzustürzen.
try: number = int(input("Enter a number: ")) print(f"The number you entered is {number}.") except ValueError: print("Invalid input! Please enter a valid number.")
Häufige Ausnahmen und wie man damit umgeht
- FileNotFoundError: Tritt auf, wenn versucht wird, eine nicht vorhandene Datei zu lesen.
try: with open("missing_file.txt", "r") as file: content = file.read() except FileNotFoundError: print("The file does not exist.")
- ZeroDivisionError: Tritt auf, wenn durch Null dividiert wird.
try: result = 10 / 0 except ZeroDivisionError: print("You cannot divide by zero!")
Projekt: Benutzereingabe-Logger
Erstellen Sie eine kleine Anwendung, die Benutzereingaben in einer Datei protokolliert.
try: with open("user_log.txt", "a") as file: while True: user_input = input("Enter something (type 'exit' to quit): ") if user_input.lower() == "exit": break file.write(user_input + "\n") except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}")
Fazit
Heute haben wir Folgendes behandelt:
- Dateiverwaltung: Dateien lesen und schreiben.
- Fehlerbehandlung: Try-Exception verwenden, um Ausnahmen ordnungsgemäß zu verwalten.
- Praxisprojekt: Benutzereingaben zum besseren Verständnis in einer Datei protokollieren.
Üben Sie diese Beispiele und versuchen Sie, sie für einen besseren Einblick zu optimieren. Bis zum nächsten Mal für mehr Python-Lernen! ?
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTägliche Dateiverwaltung und Fehlerbehandlung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
