


Parlons de la lecture et de l'écriture de fichiers CSV en python
Cet article vous apporte des connaissances pertinentes sur Python Il présente principalement le contenu pertinent de la lecture et de l'écriture de fichiers CSV, y compris l'importation de bibliothèques CSV, la lecture et l'écriture de fichiers CSV, etc. Ce qui suit est Jetons un coup d'œil, j'espère que cela aidera tout le monde. .
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CSV (Comma-Separated Values) est une valeur séparée par des virgules, un fichier texte stocké dans des lignes séparées par des virgules. Toutes les valeurs sont représentées comme. types de chaîne (Remarque : les nombres sont de type chaîne).
S'il y a du chinois dans le CSV, il doit être lu et écrit en codage utf-8
1 Importez la bibliothèque CSV
Python a sa propre bibliothèque pour les fichiers csv qui peuvent être utilisés. nous voulons traiter les fichiers csv. Il suffit de l'importer directement lors de la lecture et de l'écriture.
import csv
2. Lire et écrire des fichiers CSV
2.1 Écrire des fichiers CSV sous forme de liste
Syntaxe : csv.writer(f):
writer prend en charge l'écriture sur une seule ligne (liste), et writerows (listes imbriquées) écrit plusieurs lignes par lots sans sauvegarde manuelle.
import csv header = ['name','age','QQ_num','wechat']data = [['suliang','21','787991021','lxzy787991021']]with open ('information.csv','w',encoding='utf-8',newline='') as fp: # 写 writer =csv.writer(fp) # 设置第一行标题头 writer.writerow(header) # 将数据写入 writer.writerows(data)
Résultat :
Notez que lors de l'ouverture du fichier, le format doit être spécifié comme w, écriture de texte
Lors de l'ouverture du fichier, précisez de ne pas ajouter automatiquement de nouvelles lignes newline='', sinon il y aura. un de plus pour chaque ligne écrite.
2.2 Lire les fichiers CSV au format liste
Syntaxe : csv.reader(f, delimiter=',')
le lecteur est un générateur, lisant une ligne à la fois, et chaque ligne de données est au format liste, vous pouvez spécifier le délimiteur via le paramètre délimiteur
import csvwith open('information.csv',encoding='utf-8')as fp: reader = csv.reader(fp) # 获取标题 header = next(reader) print(header) # 遍历数据 for i in reader: print(i)
Résultat :
Lors de la lecture du fichier, le chemin du fichier doit être écrit correctement. Si vous n'êtes pas sûr, vous pouvez écrire le chemin absolu. Pour obtenir le contenu du csv, vous devez parcourir puis sortir.
2.3 Écrire un fichier csv sous forme de dictionnaire
Syntaxe : csv.DicWriter(f) :
Lors de l'écriture, vous pouvez utiliser writeheader() pour écrire l'en-tête, puis utiliser writerow (ligne de données au format dictionnaire ) ou writerows (données multi-lignes)
import csv header = ['name','age']data = [{'name':'suliang','age':'21'}, {'name':'xiaoming','age':'22'}, {'name':'xiaohu','age':'25'}]with open ('information.csv','w',encoding='utf-8',newline='') as fp: # 写 writer =csv.DictWriter(fp,header) # 写入标题 writer.writeheader() # 将数据写入 writer.writerows(data)
Résultat :
2.4 Lire le fichier csv sous forme de dictionnaire
Syntaxe : csv.DicReader(f, delimiter=',')
Ajouter directement le titre et chaque colonne de données sont assemblés dans un format de dictionnaire ordonné (OrderedDict), et il n'est pas nécessaire de lire la ligne d'en-tête séparément
import csvwith open('information.csv',encoding='utf-8')as fp: reader = csv.DictReader(fp) for i in reader print(i)
Résultat :
Pièce jointe : mode de lecture et d'écriture csv
r : ouvre le fichier en mode lecture, peut lire les informations du fichier
w : ouvre le fichier en mode écriture et écrit les informations dans le fichier. Si le fichier existe, effacez-le et écrivez à nouveau.
r+ : Ouvrez le fichier en mode lecture-écriture. Vous pouvez ouvrir le fichier en mode ajout. Lire et écrire le fichiera : Ouvrez le fichier en mode ajout, le pointeur peut être déplacé vers la fin. Si le fichier n'existe pas, créez-le.
w+ : Éliminez le contenu du fichier, ouvrez le fichier en mode lecture et écriture
. a+ : Ouvrez le fichier en mode lecture et écriture, déplacez le pointeur du fichier vers la fin
b : Ouvrez le fichier en mode binaire
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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

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