


Wie kann Pythons Suchen-und-Ersetzen mit variablen Textlängen bei der Dateibearbeitung umgehen?
Python-Dateisuche und -ersetzung mit unterschiedlichen Textlängen
Beim Versuch, mit Python 3 eine Suche und Ersetzung innerhalb einer Datei durchzuführen, haben einige Benutzer Es treten Probleme auf, wenn der Ersatztext kürzer oder länger als der Originaltext ist. Dies kann dazu führen, dass der Datei unbeabsichtigte Zeichen hinzugefügt werden.
Beachten Sie den bereitgestellten Code:
# Get user input for search and replacement text textToSearch, textToReplace, fileToSearch = input("Text to search for: "), input("Text to replace it with: "), input("File to perform Search-Replace on: ") # Open the file and loop through each line with open(fileToSearch, 'r+') as tempFile: for line in fileinput.input(fileToSearch): # Perform replacement only when a match is found if textToSearch in line: line = line.replace(textToSearch, textToReplace) # Write the modified line back to the file tempFile.write(line)
Dieser Ansatz schlägt jedoch fehl, wenn längerer Text durch kürzeren Text als die verbleibenden Zeichen ersetzt wird vom Originaltext bleiben zurück.
Lösung:
Um dieses Problem zu beheben, ist es Es wird empfohlen, die gesamte Datei in den Speicher einzulesen, die Such- und Ersetzungsvorgänge durchzuführen und dann den geänderten Inhalt in einem separaten Schritt zurück in die Datei zu schreiben:
# Read the file into memory with open('file.txt', 'r') as file: filedata = file.read() # Perform the replacement filedata = filedata.replace('abcd', 'ram') # Write the modified content back to the file with open('file.txt', 'w') as file: file.write(filedata)
Diese Methode stellt sicher, dass die Datei geändert wird platzieren, ohne unerwünschte Zeichen einzuführen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann Pythons Suchen-und-Ersetzen mit variablen Textlängen bei der Dateibearbeitung umgehen?. 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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

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 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.

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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.
