Python StringIO模块实现在内存缓冲区中读写数据
模块是用类编写的,只有一个StringIO类,所以它的可用方法都在类中。
此类中的大部分函数都与对文件的操作方法类似。
例:
#coding=gbk
import StringIO, cStringIO, sys
s = StringIO.StringIO("JGood is a handsome boy")
s.write("JGood is a handsome boy \r\n")
s.write('okkkk中国')
s.seek(0)
print s.read()
#最后4个字节
s.seek(-4, 2)
print s.read()
#---- 结果 ----
#JGood is a handsome boy
#okkkk中国
#中国
通过例子,我们看到了StringIO的行为,基本与file一致。StringIO提供了一个方法,可以方便的获取其中的数据:StringIO. getvalue()。如果使用read方法获取其中的数据,必须通过seek先设置"文件指针"的位置。
Python标准模块中还提供了一个cStringIO模块,它的行为与StringIO基本一致,但运行效率方面比StringIO更好。但使用 cStringIO模块时,有几个注意点: 1. cStringIO.StringIO不能作为基类被继承;2. 创建cStringIO.StringIO对象时,如果初始化函数提供了初始化数据,新生成的对象是只读的。所以下面的代码是错误的:s = cStringIO.StringIO("JGood/n"); s.write("OOOKKK");
----------------------
s=StringIO.StrngIO([buf])
此实例类似于open方法,不同的是它并不会在硬盘中生成文件,而只寄存在缓冲区;可选参数buf是一个str或unicode类型。它将会与其他后续写入的数据存放在一起。
----------------------
StringIO类中的方法:
● read
● readline
● readlines
● write
● writelines
● getvalue
● truncate
● tell
● seek
● close
● isatty
● flush
----------------------
s.read([n])
参数n限定读取长度,int类型;缺省状态为从当前读写位置读取对象s中存储的所有数据。读取结束后,读写位置被移动。
----------------------
s.readline([length])
参数length限定读取的结束位置,int类型,缺省状态为None:从当前读写位置读取至下一个以“\n”为结束符的当前行。读写位置被移动。
----------------------
s.readlines([sizehint])
参数sizehint为int类型,缺省状态为读取所有行并作为列表返回,除此之外从当前读写位置读取至下一个以“\n”为结束符的当前行。读写位置被移动。
----------------------
s.write(s)
从读写位置将参数s写入给对象s。参数s为str或unicode类型。读写位置被移动。
----------------------
s.writelines(list)
从读写位置将list写入给对象s。参数list为一个列表,列表的成员为str或unicode类型。读写位置被移动。
----------------------
s.getvalue()
此函数没有参数,返回对象s中的所有数据。
----------------------
s.truncate([size])
从读写位置起切断数据,参数size限定裁剪长度,缺省值为None。
----------------------
s.tell()
返回当前读写位置。
----------------------
s.seek(pos[,mode])
移动当前读写位置至pos处,可选参数mode为0时将读写位置移动至pos处,为1时将读写位置从当前位置起向后移动pos个长度,为2时将读写位置置于末尾处再向后移动pos个长度;默认为0。
----------------------
s.close()
释放缓冲区,执行此函数后,数据将被释放,也不可再进行操作。
---------------------
s.isatty()
此函数总是返回0。不论StringIO对象是否已被close()。
----------------------
s.flush()
刷新内部缓冲区。
----------------------
dir(StringIO.StringIO)的返回值中还包含有一个test函数,不过不用理睬它,它没有任何意义
=====================================================
StringIO经常被用来作为字符串的缓存,应为StringIO有个好处,他的有些接口和文件操作是一致的,也就是说用同样的代码,可以同时当成文件操作或者StringIO操作。比如:
import string, os, sys
import StringIO
def writedata(fd, msg):
fd.write(msg)
f = open('aaa.txt', 'w')
writedata(f, "xxxxxxxxxxxx")
f.close()
s = StringIO.StringIO()
writedata(s, "xxxxxxxxxxxxxx")
因为文件对象和StringIO大部分的方法都是一样的,比如read, readline, readlines, write, writelines都是有的,这样,StringIO就可以非常方便的作为"内存文件对象"。
import string
import StringIO
s = StringIO.StringIO()
s.write("aaaa")
lines = ['xxxxx', 'bbbbbbb']
s.writelines(lines)
s.seek(0)
print s.read()
print s.getvalue()
s.write(" ttttttttt ")
s.seek(0)
print s.readlines()
print s.len
StringIO还有一个对应的c语言版的实现,它有更好的性能,但是稍有一点点的区别,cStringIO没有len和pos属性。(还有,cStringIO不支持Unicode编码)

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

La mise à jour de Pytorch vers la dernière version sur CentOS peut suivre les étapes suivantes: Méthode 1: Mise à jour de PIP avec PIP: Assurez-vous d'abord que votre PIP est la dernière version, car les anciennes versions de PIP peuvent ne pas être en mesure d'installer correctement la dernière version de Pytorch. pipinstall-upradepip désinstalle ancienne version de Pytorch (si installé): PipuninstallTorchtorchVisiontorchaudio installation dernier
