Python学习——输入输出
输入输出
文件
你可以通过创建一个file类的对象来打开一个文件,分别使用file类的read、readline或write方法来恰当地读写文件。对文件的读写能力依赖于你在打开文件时指定的模式。最后,当你完成对文件的操作的时候,你调用close方法来告诉Python我们完成了对文件的使用。
使用文件例子如下:
Python代码
poem = '''''\Programming is fun When the work is done if you wanna make your work also fun:use Python!''' f = file('poem.txt', 'w') f.write(poem) f.close() f = file('poem.txt') while True: line = f.readline() if len(line) == 0: break print line, f.close()
输出:
Python代码
Programming is fun When the work is done if you wanna make your work also fun: use Python!
首先,可以通过指明我们希望打开的文件和模式来创建一个file类的实例。模式可以为读模式('r')、写模式('w')或追加模式('a')。还有很多其它的模式可以使用,可以使用help(file)来了解它们的详情。我们用写模式打开文件,然后使用file类的write方法来写文件,最后我们用close关闭这个文件。
接下来,我们再一次打开同一个文件来读文件。如果我们没有指定模式,读模式会作为默认的模式。在一个循环中,我们使用readline方法读文件的每一行。这个方法返回包括行末换行符的一个完整行。所以,当一个空的字符串被返回的时候,即表示文件末已经到达了,于是我们停止循环。
注意,因为从文件读到的内容已经以换行符结尾,所以我们在print语句上使用逗号来消除自动
换行。
最后,我们用close关闭这个文件。
储存器
Python提供一个标准的模块,称为pickle。使用它你可以在一个文件中储存任何Python对象,之后你又可以把它完整无缺地取出来。这被称为持久地储存对象。
还有另一个模块称为cPickle,它的功能和pickle模块完全相同,只不过它是用C语言编写的,因此要快得多(比pickle快1000倍)。你可以使用它们中的任一个,而我们在这里将使用cPickle模块。记住,我们把这两个模块都简称为pickle模块。
储存与取储存例子如下:
Python代码
import cPickle as p shoplistfile = 'shoplist.data' shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot'] f = file(shoplistfile, 'w') p.dump(shoplist, f) f.close() del shoplist f = file(shoplistfile) storedlist = p.load(f) print storedlist
输出:
Python代码
['apple', 'mango', 'carrot']
首先,请注意我们使用了import..as语法。这是一种便利方法,以便于我们可以使用更短的模块名称。在这个例子中,它还让我们能够通过简单地改变一行就切换到另一个模块(cPickle或者pickle)!在程序的其余部分的时候,我们简单地把这个模块称为p。
为了在文件里储存一个对象,首先以写模式打开一个file对象,然后调用储存器模块的dump函数,把对象储存到打开的文件中。这个过程称为储存 。
接下来,我们使用pickle模块的load函数的返回来取回对象。这个过程称为取储存 。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Tutorial ini dibina pada pengenalan sebelumnya kepada sup yang indah, memberi tumpuan kepada manipulasi DOM di luar navigasi pokok mudah. Kami akan meneroka kaedah dan teknik carian yang cekap untuk mengubahsuai struktur HTML. Satu kaedah carian dom biasa ialah Ex

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.
