


Exemple de code Python pour lire et écrire des fichiers
本篇文章给大家带来的内容是关于Python读写文件的代码示例,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助
一.读取文件
读取文件步骤:
1.找到文件
2.打开文件
3.读取文件内容
4.关闭文件
打开方式:
r 以只读方式打开文件,文件的引用将会放在文件开头
rb 以二进制格式打开只读文件,文件的引用将会放在文件开头
r+ 以读写方式打开文件,文件的引用将会放在文件开头
w 以只写方式打开文件,如果该文件已经存在,则将其内容覆盖,如果不存在则会创建文件
wb 以二进制格式打开只写文件,如果该文件已经存在,则将其内容覆盖,如果不存在则会创建文件
w+ 以读写方式打开文件,如果该文件已经存在,则将其内容覆盖,如果不存在则会创建文件
a 打开一个文件用于追加,如果该文件已经存在,文件的引用将会放在文件的末尾,也就是说新的内容添加到已有内容之后。果不存在则会创建文件进行写入
a+ 打开一个文件用于读写,如果该文件已经存在,文件的引用将会放在文件的末尾,也就是说新的内容添加到已有内容之后。果不存在则会创建文件进行写入
filePath = r"C:\网络安全\python\测试\文件操作\1.txt" 1.txt 123456789 987654321 # 打开文件 fp = open(filePath,"r") # 打开二进制文件 fp = open(filePath,"rb") # 打开指定编码格式的文件 fp = open(filePath,"rb",encoding="GBK") # 错误处理:直接忽略 fp = open(filePath,"rb",encoding="utf-8",errors="ignore") # 读取文件全部内容 str1 = fp.read() print(str1) # 123456789 # 987654321 # 读取指定字节数 str2 = fp.read(8) print(str2) # 12345678 # 读取一整行,包括'\n' str3 = fp.readline() print(str3) # 123456789 # 读取所有行并返回列表 str4 = fp.readlines() print(str4) # ['123456789\n', '987654321'] # 关闭文件 fp.close() # 读文件的简写方式 with open('1.txt',"r") as fp: print(fp.read())
二.写文件
写文件步骤:
1、找到文件
2、打开文件
3、将内容写入缓冲区,此时内容没写写入文件
4、刷新缓冲区,直接把缓冲区的数据立刻写入文件
刷新缓冲区的方式:
a、程序结束
b、关闭文件
c、手动刷新
d、遇到\n
e、缓冲区满了
5、关闭文件
# 打开文件 fp = open('2.txt',"a") # 将内容写入缓存区 fp.write("This is a test!") # 刷新缓存区 fp.flush() # 关闭文件 fp.close() # 简写方式 with open('2.txt',"a") as fp: fp.write("hello") fp.close()
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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.

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.

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

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

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
