python-文件操作
1、文件打开
打开模式:
f = open('test.txt','r')
#r,只读模式,文件不存在时,报错
f = open('test.txt','w')
#w,只写模式,文件不存在时,创建文件,文件存在时,清空原文件
f = open('test.txt','x')
#x,python3新增的模式,当文件存在时报错,文件不存在时,创建文件并写入
f = open('test.txt','a')
#a,追加模式,文件不存在时,创建文件
编码格式:
上述打开模式,默认的encoding='utf-8',当打开文件出现乱码时,可能是由于编码格式不一致导致的
此时,可以通过调整编码格式进行文件读取
f=open('test.txt','r',encoding='utf-8')
f=open('test.txt','r',encoding='gbk')
bytes模式:
当使用b参数时,文件将通过字节方式打开,而不适用b参数时,文件将以字符方式打开
f=open('test.txt','wb')
f.write(b'\xe7\xbb\xbf\xe8\x8c\xb6')
f.close()
=>以字节方式写入test.txt
n = open('test.txt','r',encoding='utf-8')
t = n.read()
print (t)
=> 没有b参数,以字符方式读取文件,显示为绿茶
2、文件操作
f=open('test.txt','r',encoding='utf-8')
f.seek()
=>移动当前指针位置到指定的位置,当打开模式中,没有b参数时,是按照字符位置移动,当以b参数打开时,是按照字节位置移动指针
f.tell()
=>获取当前指针的字节位置,与打开模式无关
f.flush()
=>强刷,一般对文件进行写入或者修改操作时,是先缓存,待文件关闭时再写入文件,使用该函数时,直接将修改内容写入文件
f.fileno
=>文件描述符
f.truncate()
=>将当前指针位置之后的内容全部截断
3、文件关闭
方式一:
f=open('test.txt','r',encoding='utf-8')
n = f.read()
f.close()
方式二:
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
n =f.read()
使用with时,会自动进行文件的close操作
并且,使用with可以同时打开2个文件:
with open('test1.txt','r',encoding='utf-8') as f, open('test2.txt','w',encoding='utf-8') as h:
data = f.read()
h.write(data)

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
