


Wie entferne ich Zeilenumbrüche beim Lesen von Dateien in Python effizient?
Neuzeilenzeichen aus Dateilesevorgängen in Python entfernen
Bei Verwendung der readlines()-Methode zum Lesen einer Datei in Python wird die resultierende Liste von strings enthält Zeilenumbrüche am Ende jedes Elements. Um die Daten ohne diese Zeilenumbrüche zu erhalten, stehen mehrere Methoden zur Verfügung:
str.splitlines()
Diese Methode teilt den gesamten Dateiinhalt unter Beibehaltung in eine Liste von Zeichenfolgen auf Die ursprüngliche Reihenfolge der Zeilen ohne die Zeilenumbrüche.
temp = file.read().splitlines()
Handbuch Entfernen
Das individuelle Entfernen der Zeilenumbruchzeichen aus jeder Zeichenfolge in der Liste ist eine weitere Option.
temp = [line[:-1] for line in file]
Hinweis: Bei diesem Ansatz wird davon ausgegangen, dass die Datei über einen Zeilenumbruch verfügt Charakter am Ende; Andernfalls wird die letzte Zeile abgeschnitten.
Neue Zeile am Ende der Datei erzwingen
Wenn die Datei möglicherweise keine abschließende neue Zeile enthält, kann zuvor manuell eine neue Zeile hinzugefügt werden Lesen der Datei.
with open(the_file, 'r+') as f: f.seek(-1, 2) # Navigate to the file end if f.read(1) != '\n': f.write('\n') # Insert newline if missing f.flush() f.seek(0) lines = [line[:-1] for line in f]
Andere Alternative zum Strippen Methoden
- [line.rstrip('n') für Zeile in Datei]
- [line[:-(line[-1] == 'n') oder len(line) 1] für Zeile in Datei]
Denken Sie daran, dass die readlines()-Methode Zeile für Zeile durch die Datei iteriert und dabei die Datei beibehält Zeilenumbrüche. Um eine exakte Kopie der Datei sicherzustellen, verwenden Sie writelines() ohne das Hinzufügen von Zeilenumbrüchen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie entferne ich Zeilenumbrüche beim Lesen von Dateien in Python effizient?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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.
