python中readline判断文件读取结束的方法
本文实例讲述了python中readline判断文件读取结束的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
大家知道,python中按行读取文件可以使用readline函数,下面现介绍一个按行遍历读取文件的方法,通过这个方法,展开我们要讨论的问题:
file = open(filename,'r')
done = 0
while not done:
aLine = file.readline()
if(aLine != ''):
print aLine,
else:
done = 1
file.close() #关闭文件
上面是我们经常看到的按行遍历一个文件方法,你可能已经注意到我在代码中写的if(aLine != '' ):部分。当readline读取到为空的时候,意味着读到了文件的结束。这个时候,问题就在这里,很多人会想,是不是遇到一个空行,也会被认为是文件的结束呢?这就引入了标题的问题。
事实上,文件的空白行并不会返回一个空行。因为在每一行的末尾还有一个或者多个分隔符,因此“空白行”至少会有一个换行符或者系统使用的其他符号。所以,即使文件中真的包含一个“空白行”,读入的行也不是空的,这就意味着在真实遍历读取到文件结束之前,程序实际上是不会停止的
readline() 和 .readlines() 非常相似。它们都在类似于以下的结构中使用:
Python .readlines()
示例如下:
for line in fh.readlines():
print line
.readline() 和 .readlines() 之间的差异是后者一次读取整个文件,象 .read() 一样。.readlines() 自动将文件内容分析成一个行的列表,该列表可以由 Python 的 for ... in ... 结构进行处理。另一方面,.readline() 每次只读取一行,通常比 .readlines() 慢得多。仅当没有足够内存可以一次读取整个文件时,才应该使用 .readline()。
readlines返回行数问题
官方文档这样写的:
If the optional sizehint argument is present, instead of reading up to EOF, whole lines totalling approximately sizehint bytes (possibly after rounding up to an internal buffer size) are read.
确实是指定大小啊并且会受内部缓冲区大小影响向上取整到内部缓冲区大小。内部缓冲区大约是8k也难怪我每次测试文件大小都是8k(8192)倍数
f=open('a.txt').readlines(1)
open('b.txt','w').writelines(f)
open('c.txt','w').writelines(open('a.txt').readlines(200))
open('d.txt','w').writelines(open('a.txt').readlines(9200))
open('e.txt','w').writelines(open('a.txt').readlines(26000))
open('f.txt','w').writelines(open('a.txt').readlines(40000))
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









hadidb:軽量で高レベルのスケーラブルなPythonデータベースHadIDB(HadIDB)は、Pythonで記述された軽量データベースで、スケーラビリティが高くなっています。 PIPインストールを使用してHADIDBをインストールする:PIPINSTALLHADIDBユーザー管理CREATEユーザー:CREATEUSER()メソッド新しいユーザーを作成します。 Authentication()メソッドは、ユーザーのIDを認証します。 fromhadidb.operationimportuseruser_obj = user( "admin"、 "admin")user_obj。

Hash値として保存されているため、Navicatを介してMongoDBパスワードを直接表示することは不可能です。紛失したパスワードを取得する方法:1。パスワードのリセット。 2。構成ファイルを確認します(ハッシュ値が含まれる場合があります)。 3.コードを確認します(パスワードをハードコードできます)。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

データの専門家として、さまざまなソースから大量のデータを処理する必要があります。これは、データ管理と分析に課題をもたらす可能性があります。幸いなことに、AWS GlueとAmazon Athenaの2つのAWSサービスが役立ちます。

いいえ、MySQLはSQL Serverに直接接続できません。ただし、次のメソッドを使用してデータ相互作用を実装できます。ミドルウェア:MySQLから中間形式にデータをエクスポートしてから、ミドルウェアを介してSQL Serverにインポートします。データベースリンカーの使用:ビジネスツールは、よりフレンドリーなインターフェイスと高度な機能を提供しますが、本質的にはミドルウェアを通じて実装されています。

Redisサーバーを起動する手順には、以下が含まれます。オペレーティングシステムに従ってRedisをインストールします。 Redis-Server(Linux/Macos)またはRedis-Server.exe(Windows)を介してRedisサービスを開始します。 Redis-Cli ping(Linux/macos)またはRedis-Cli.exePing(Windows)コマンドを使用して、サービスステータスを確認します。 Redis-Cli、Python、node.jsなどのRedisクライアントを使用して、サーバーにアクセスします。
