


Warum schlägt das mehrmalige Durchlaufen einer Python-Datei fehl und wie kann ich das Problem beheben?
Mehrmaliges Durchlaufen einer Datei
In Python wird beim Durchlaufen einer Datei mit readlines() die gesamte Datei in den Speicher eingelesen und gespeichert als Liste von Zeilen. Wenn Sie die Datei erneut durchlaufen, hat Python bereits das Ende der Datei erreicht, sodass nichts mehr zu lesen ist.
Normales Verhalten
Ja, es ist normales Verhalten Das mehrmalige Durchlaufen einer Datei schlägt fehl, es sei denn, Sie setzen die Iteration zurück. Dies liegt daran, dass Pythons Datei-E/A sequentiell arbeitet und sich während der ersten Iteration vom Anfang der Datei bis zum Ende bewegt.
Zurücksetzen der Iteration
Zum Zurücksetzen der Iteration und Wenn Sie die Datei noch einmal lesen, haben Sie zwei Möglichkeiten:
- Verwenden f.seek(0): Mit dieser Methode können Sie den Dateicursor an den Anfang der Datei zurücksetzen.
- Datei schließen und erneut öffnen: Schließen der Datei (f. close()) und das anschließende erneute Öffnen im 'r'-Modus (zum Lesen) startet die Iteration von vorne noch einmal.
Verwenden der with-Anweisung
Ein bequemerer Ansatz ist die Verwendung der with-Anweisung, die die Datei beim Verlassen des Codeblocks automatisch schließt. Dadurch können Sie die Datei wiederholt durchlaufen, ohne sie explizit zu schließen und erneut zu öffnen:
with open('baby1990.html', 'rU') as f: for line in f: print(line)
Durch die Verwendung der with-Anweisung können Sie den Codeblock mehrmals ausführen und die Datei jedes Mal lesen, ohne sich Gedanken über das Zurücksetzen machen zu müssen Iteration.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum schlägt das mehrmalige Durchlaufen einer Python-Datei fehl und wie kann ich das Problem beheben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
