Python의 텍스트 파일에 문자열이 있는지 어떻게 확실하게 확인할 수 있습니까?
텍스트 파일에서 문자열 검색
텍스트 파일 내에 특정 문자열이 있는지 확인하고 다양한 작업을 실행하려는 경우 결과에 따라. 그러나 노력에도 불구하고 코드는 지속적으로 True를 반환하므로 당황스럽습니다. 이 가이드는 문제를 정확히 찾아내고 목표 달성을 위한 대체 접근 방식을 제공하는 데 도움이 될 것입니다.
제시하신 원본 코드에는 결정적인 결함이 있었습니다. 즉, 파일 개체를 닫지 못해 예상치 못한 동작이 발생할 수 있었습니다. 적절한 파일 닫기와 함께 try/finally 블록을 추가하면 코드가 안정적이 됩니다.
def check(): try: datafile = open('example.txt') found = False for line in datafile: if 'blabla' in line: found = True break finally: datafile.close() check() if found: print("true") else: print("false")
파일 닫기를 자동으로 처리하므로 파일을 열고 닫는 간결하고 안전한 방법을 위해 with 문을 사용하는 것이 좋습니다.
with open('example.txt') as datafile: found = False for line in datafile: if 'blabla' in line: found = True break if found: print("true") else: print("false")
텍스트 파일의 크기가 적당한 경우 전체 파일을 문자열로 읽어 다른 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 이 방법은 각 줄을 반복하는 것보다 더 빠르고 간단합니다.
with open('example.txt') as f: if 'blabla' in f.read(): print("true")
광범위한 텍스트 파일의 경우 mmap.mmap()을 사용하여 파일 기반 메모리 맵을 생성할 수 있습니다. 전체 파일을 메모리에 저장:
import mmap with open('example.txt') as f: s = mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ) if s.find('blabla') != -1: print('true')
Python 3에서 mmap을 사용하는 경우 find()의 하위 시퀀스를 바이트 객체로 처리합니다. (예: b'blabla') Python 인터프리터의 mmap 동작과 일치합니다.
위 내용은 Python의 텍스트 파일에 문자열이 있는지 어떻게 확실하게 확인할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
