


Warum wirft die Funktion „open()' von Python einen „FileNotFoundError' aus?
Fehlerbehebung bei „open()“ FileNotFoundError: No Such File or Directory
Beim Versuch, mit der open()-Funktion von Python auf eine Datei zuzugreifen, Aufgrund des Fehlens der Datei oder eines falschen Dateipfads kann es zu einem „FileNotFoundError“ kommen Spezifikation.
Dieser Fehler tritt auf, wenn die in der open()-Funktion angegebene Datei nicht im aktuellen Arbeitsverzeichnis vorhanden ist oder der angegebene Pfad falsch oder nicht zugänglich ist.
Informationen zur Datei Pfade
Um diesen Fehler effizient zu beheben, ist es wichtig, Pythons Ansatz für Dateipfade zu verstehen Interpretation:
- Absoluter Pfad: Beginnt mit dem Stammverzeichnis (z. B. „C:Python32“) und gibt den vollständigen Dateispeicherort auf dem System an.
- Relativer Pfad: Enthält nicht das Stammverzeichnis und wird relativ zum aktuellen Arbeitsverzeichnis ermittelt Verzeichnis.
Diagnose und Fehlerbehebung
Um den Fehler zu beheben, beachten Sie die folgenden Schritte:
- Datei überprüfen Existenz: Verwenden Sie os.listdir(), um zu überprüfen, ob die Datei im aktuellen Arbeitsverzeichnis vorhanden ist Verzeichnis.
- Arbeitsverzeichnis bestätigen: Überprüfen Sie das aktuelle Arbeitsverzeichnis mit os.getcwd(), um sicherzustellen, dass Sie sich am richtigen Speicherort befinden.
Lösungsoptionen
Sobald die Diagnose abgeschlossen ist, haben Sie zwei Möglichkeiten, die zu öffnen Datei:
- Arbeitsverzeichnis ändern: Verwenden Sie os.chdir(dir), um zu dem Verzeichnis zu wechseln, in dem sich die Datei befindet.
- Verwenden Sie den absoluten Pfad : Geben Sie den vollständigen Dateipfad im open() an Funktion.
Best Practices
Beim Arbeiten mit Dateipfaden wird Folgendes empfohlen:
- Verwenden Sie Rohzeichenfolgen (r" ") für Windows-Pfade, um Parsing-Probleme mit Backslashes zu vermeiden.
- Erwägen Sie die Verwendung Schrägstriche('/') anstelle von Backslashes unter Windows, da diese nicht maskiert werden müssen.
Beispiel
Angenommen „file.txt „befindet sich im „C:Ordner“. Sie können es öffnen mit:
os.chdir(r'C:\Folder') open('file.txt') # Relative path
oder
open(r'C:\Folder\file.txt') # Absolute path
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum wirft die Funktion „open()' von Python einen „FileNotFoundError' aus?. 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
