Python里面操作文件

Python的文件操作 Python的解释器使用的是Unicode(内存) Unicode 定长编码:2个字节表示一个字符 .py文件放在磁盘上使用UTF—8储存(外存) UTF-8 变长编码:UTF-8是Unicode的实现,1-4个字节表示一个字符,英文1个字节,汉字3个字节。 ... 阅读详情

在Python编程中,与本地文件系统进行交互是一项常见且重要的任务。Python提供了多种方式来实现文件和本地磁盘的操作,主要通过内置的 open() 函数、os 模块、shutil 模块以及面向对象的 pathlib 模块。以下将详细介绍这些模块和函数的常见操作。需要注意的是在对文件进行完写入操作之后需要把文件关闭才能真正写入到文件里面。f.close()

一、基本文件操作(open() 函数)

1. 打开与读取文件

在Python中,使用 open() 函数和 with 语句是读取文件的推荐方式,因为 with 语句可以自动管理文件的关闭,避免资源泄漏。

以下是读取文本文件的示例代码:

# 读取文本文件
with open("example.txt", "r", encoding="utf - 8") as f:
    content = f.read()  # 读取全部内容
    lines = f.readlines()  # 逐行读取为列表

# 逐行读取(节省内存)
with open("example.txt", "r") as f:
    for line in f:
        print(line.strip())
2. 写入文件

写入文件有两种常见模式:覆盖写入和追加写入。

覆盖写入示例:

# 覆盖写入(文件不存在则创建)
with open("output.txt", "w", encoding="utf - 8") as f:
    f.write("Hello, World!\n")
    f.writelines(["Line 1\n", "Line 2\n"])

追加写入示例:

# 追加写入
with open("output.txt", "a") as f:
    f.write("Appended text\n")
3. 模式说明
  • r:读取模式,为默认模式。
  • w:覆盖写入模式,如果文件不存在则创建新文件。
  • a:追加写入模式,在文件末尾添加内容。
  • b:二进制模式,可与其他模式组合使用,如 rb(二进制读取)、wb(二进制写入)。
  • +:读写模式,可与其他模式组合,如 r+(读写)、w+(读写,先清空文件)。

二、目录和路径操作(os 和 pathlib)

1. 使用 os 模块(传统方式)

os 模块提供了一系列用于操作目录和路径的函数。

创建目录示例:

import os

# 创建单层目录
os.mkdir("new_dir")
# 创建多层目录
os.makedirs("dir1/dir2", exist_ok=True)

删除文件或目录示例:

# 删除文件
os.remove("file.txt")
# 删除空目录
os.rmdir("empty_dir")

遍历目录内容示例:

# 当前目录所有文件和子目录
files = os.listdir(".")
for file in files:
    print(file)

路径拼接示例:

path = os.path.join("folder", "subfolder", "file.txt")
2. 使用 pathlib(现代面向对象方式)

pathlib 模块提供了一种面向对象的方式来处理文件路径。

创建路径对象示例:

from pathlib import Path

# 创建路径对象
p = Path("folder/file.txt")

创建目录示例:

# 自动创建父目录
p.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

读写文件示例:

# 读取文件内容
content = p.read_text(encoding="utf - 8")
# 写入文件内容
p.write_text("New content")

遍历目录示例:

# 遍历当前目录下所有txt文件
for file in Path(".").glob("*.txt"):
    print(file.name)

三、高级文件操作(shutil 模块)

shutil 模块提供了一些高级的文件操作功能,如复制、移动和删除目录等。

复制文件示例:

import shutil

# 复制文件
shutil.copy("source.txt", "destination.txt")

复制目录(包含内容)示例:

# 复制目录(包含内容)
shutil.copytree("src_dir", "dst_dir")

移动/重命名文件或目录示例:

# 移动/重命名文件或目录
shutil.move("old_name.txt", "new_name.txt")

删除目录(非空)示例:

# 删除目录(非空)
shutil.rmtree("non_empty_dir")

四、错误处理

在进行文件操作时,为了确保操作的安全性,需要处理常见的异常。

示例代码如下:

try:
    with open("missing_file.txt", "r") as f:
        print(f.read())
except FileNotFoundError:
    print("文件不存在!")
except PermissionError:
    print("无权限访问!")

五、常用场景示例

1. 处理 CSV 文件

CSV(逗号分隔值)文件是一种常见的数据存储格式,Python的 csv 模块可以方便地处理 CSV 文件。

读取 CSV 文件示例:

import csv

# 读取 CSV
with open("data.csv", "r") as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

写入 CSV 文件示例:

# 写入 CSV
with open("output.csv", "w") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Name", "Age"])
    writer.writerow(["Alice", 30])
2. 处理 JSON 文件

JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,Python的 json 模块可以方便地处理 JSON 文件。

读取 JSON 文件示例:

import json

# 读取 JSON
with open("data.json", "r") as f:
    data = json.load(f)
    print(data["key"])

写入 JSON 文件示例:

data = {"name": "Alice", "age": 30}
with open("output.json", "w") as f:
    json.dump(data, f, indent=4)  # 格式化输出

六、注意事项

  1. 路径问题:建议使用 pathlib 或 os.path 处理路径,避免手动拼接,以提高代码的可移植性。
  2. 文件编码:始终明确指定 encoding(如 utf - 8),避免因编码问题导致的乱码。
  3. 大文件处理:对于大文件,建议逐行读取或分块读取(如 f.read(4096)),以节省内存。
  4. 权限管理:在进行文件操作前,检查文件是否存在(如 Path.exists())或是否有写入权限。

通过以上方法,你可以高效、安全地与本地文件系统进行交互。

YOLOv9分割改进 ,YOLOv9分割改进主干网络为华为EfficientNet,助力涨点 EfficientNet论文中研究了卷积网络的缩放和,并证明对深度,宽度和分辨率复合缩放的重要性,因此精度和效率更好。为了阐述相关的原理,我们提出了简单有效的复合缩放方法,使得模型缩放具有一定设计准则,同时兼顾了模型的效率。我下文将 YOLOv9 分割模型改进主干网络为 EfficientNet 融合网络结构。论文地址代码地址下文都是手把手教程,跟着操作即可添加成功把环境配置好,数据集处理好,训练基本能成功,创作不易,请帮忙点一个爱心,关注我,带你不挂科! 阅读详情

相关推荐

5G NR LDPC码(2)—— 从基图到速率匹配:解码5G高速数据信道的标准化设计

本文深入解析了5G NR LDPC码的标准化设计流程。从作为核心骨架的基图(BG1/BG2)出发,详细阐述了其如何通过扩展因子Z灵活生成实际校验矩阵,并协同传输块大小计算与分段策略。文章重点剖析了基于循环缓存和冗余版本的速率匹配机制,以及其如何高效支撑增量冗余混合自动重传请求,从而确保5G高速数据信道在复杂环境下的可靠与高效传输。

weixin_29206669的博客 272

Python文件操作详解

一:打开和关闭文件①:open 函数        你必须先用Python内置的open()函数打开一个文件,创建一个file对象,相关的方法才可以调用它进行读写。语法:file object = open(file_name [, access_mode][, buffering])   各个参数的细节如下:      file_name:是一个包含了你要访问的文件名的字符串值。      ac...

JOKER___Z的博客 2万+

从ARCore到AICore:揭秘Google如何通过系统级服务推动Android生态创新

本文深入探讨了Google如何通过AICore等系统级服务推动Android生态创新。从ARCore到AICore,Google通过分层解耦策略将AI能力下沉至系统层,实现端侧大模型推理,如Gemini Nano在Pixel 8 Pro中的应用。文章剖析了AICore的技术架构、开发者赋能路径及场景化实践,展示了其在通信、内容创作和生产力工具中的卓越表现。

rust6ferris的博客 545

python文件操作

python文件操作1.文件操作的作用2.文件的基本操作2.1文件的操作步骤2.1.1打开文件3.文件备份4.文件和文件夹操作 1.文件操作的作用 ⽂件操作的作⽤就是把⼀些内容(数据)存储存放起来,可以让程序下⼀次执⾏的时候直接使⽤,⽽不必重新制作⼀份,省时省⼒ 2.文件的基本操作 2.1文件的操作步骤 打开⽂件 读写等操作 关闭⽂件 注意:可以只打开和关闭⽂件,不进⾏任何读写操作 2.1.1打开文件 在python,使⽤open函数,可以打开⼀个已经存在的⽂件,或者创建⼀个新⽂件 语法:open(na

烽火戏诸侯 5891

【嵌入式底层知识修炼】按键和LED共用IO口的分时复用扫描方法

文章目录01 - PCB原理图例程02 - 分时复用的注意项和设计2.1 - 注意项2.2 - 设计03 - 代码实现 只要我跑的速度够快,寂寞就追不上我 只要Key和Led切换速度够快,人眼就看不出来 ————小白   如果你存在按键Key和显示Led共用同一个IO时,需要分时复用的需求,则可以移植代码进行使用: 代码所占code少于0.5K 线程安全,中断安全 可移植性高,配置容易 注意:系统需要存在一个至少为1ms的时钟中断 01 - PCB原理图例程   举2个Key和Led共用IO口的

单眼皮根号三的博客 1万+

YOLOv8改进 | 融合篇,YOLOv8改进主干网络为MobileNetV4+CBAM注意机制+Powerful-IoU损失函数(2024 最新IOU),全网首发,实现极限涨点

本文将在 YOLOv8 主干中引入 MobileNetV4 轻量化骨干,同时,在检测头引入 CBAM机制注意力机制,并采用 Powerful-IoU 损失函数作为模型的损失函数,其中,MobileNetV4 通过引入通用反向瓶颈(UIB)搜索块和 Mobie MQA 注意力模块创新设计,实现了模型的轻量级化;同时,MobileNetV4 采用了优化的 NAS 策略,通过粗粒度和细粒度搜索相结合的方法,显著提高了搜索效率并改善了模型质量。

在职AI算法工程师,擅长计算机视觉,YOLO目标检测、分割等,擅长web、pyqt界面可视化,好内容持续更新中,来这里跟大家一起学习,共同进步 3783

python对文件的操作

基础 1、文件操作3要素 python操作文件至少满足3个条件 文件路径 文件打开方式(读、写、追加等) 编码方式 操作系统默认编码 编码 windows gbk Linux utf-8 mac utf-8 文件操作模式 说明 原理:读取文件是将文件一次性全部加载到内存当中,如果文件过大,内存容不下,导致文件读取失败,此时可以使用for循环读取文件 2、读文件 1、相对/绝对路径打开读取 以a.txt中的床前明月光测试

浅水鲤鱼的博客 5537

【Com通信】Com模块的事件帧发送及周期报文的快慢发送机制

Com模块的事件帧发送及周期报文的快慢发送机制

qq_36056498的博客 2334

Python文件操作

Python文件操作

OneFine的技术博客 2148

RabbitMQ高级特性 - 生产者消息确认机制

为了保证信息 从生产者 发送到 队列,因此引入了生产者的消息确认机制.通过事务机制实现.通过发送确认机制(confirm 和 return)实现.因为事务机制比较消耗性能,在实际工作中用的也不多,因此这里主要介绍confirm 和 return机制来实现发送放的确认.a)confirm 确认模式如上图,confirm 确认模式主要保障于 生产者 到 交换机 的消息可靠性.如果 Exchange成功收到消息,那么 ConfirmCallback 这个回调 ack 参数就为true。

CYK_byte的博客 1885

【ARM AMBA5 CHI 2 -- CHI 链路层详细介绍 】

目前有六个版本的 CHI 协议,CHI-A 是 CHI 协议的第一个版本。它提供了一个传输层,具有减少拥塞的功能。新通道、CHI 术语和组件命名的定义;请求、监听过滤器和缓存状态转换的示例;事务排序、独占访问和分布式虚拟内存(DVM)操作的规则;CHI-B 问题扩展了 CHI-A,但不能直接向后兼容 CHI-A。更大的物理地址宽度;原子事务;DVM 的 VMID 扩展;通道字段、事务结构和可靠性、可用性和可维护性(RAS)特性的描述;

CodingCos的博客 2535

文件的操作—Python

本文摘要: Python文件操作指南:从基础读写到高级应用 文件路径处理:区分相对/绝对路径,使用os.path.exists检查文件存在性 文件读写操作: 文本文件读写(r/w/a模式) 二进制文件处理(rb/wb模式) 提供完整文件打开模式对照表 高级文件操作: read/readline/readlines方法 seek/tell光标控制 上下文管理器(with语句) 特殊文件格式处理: CSV文件读写(csv模块) INI配置文件操作(configparser) Excel文件处理等

weixin_72163837的博客 1040

鲁棒控制理论 --- H∞ 控制(被裁篇)

鲁棒控制理论 --- H∞ 控制

记录老板的每次pua,分享领导每天的毒鸡汤... 6万+

python的文件操作

1.文件的介绍 例如电脑上保存的.txt,.png,.file 等都是文件 文件的作用:使用文件的目的:保存数据存放在磁盘 把一些存储存放起来,可以让程序下一次执行的时候直接使用,而不必重新制作一份,省时省力 2.文件的打开与关闭 打开文件,或者新建立一个文件 读/写数据 关闭文件 2.1:打开文件 在python,使用open函数,可以打开一个已经存在的文件,或者创建一个新文件open(文件名,访 问模式) 格式: f = open(‘文件’, 'w')或者f = open('文件'

ljjyss的博客 1万+

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

如何使用Python对文件进行操作

相信有不少同学,在学习Python时,更多的是想学习如何使用Python来进行对文件的操作,当然在Python编程中,文件操作是一个非常重要的部分。无论是读取数据、写入数据,还是处理日志,文件操作都是不可或缺的。接下来我将详细介绍Python中的文件操作方法,包括打开文件、读取文件、写入文件以及关闭文件等。Python中的文件操作非常强大且灵活。文件操作在Python中就像是一场精彩的数据探险。一键打开文件,你就像探险家一样,踏入了一个充满未知的数据世界。逐行读取文件内容,仿佛是在解开一个个神秘的谜题。

protects的博客 1399

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

Python中对于文件的操作

①打开文件②读写文件③关闭文件。

xiyue19167的博客 736

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

python-文件操作

os.scandir() 用于获取指定目录中的条目,并返回一个包含 DirEntry 对象的迭代器。每个 DirEntry 对象提供了文件或目录的基本信息,如名称、路径、文件类型等。与 os.listdir() 相比,os.scandir() 提供了更高效的文件遍历,能够直接访问文件类型信息,而不需要额外的系统调用。3.7 文件拷贝-

qq_27833723的博客 2498

python中对文件的操作

目标 文件操作的作用 文件的基本操作 打开 读写 关闭 文件备份 文件和文件夹的操作 一、文件操作的作用 文件操作的作用就是把一些内容(数据)存储存放起来,可以让程序下一次执行的时候直接使用,而不必重新制作一份,省时省力。 二、文件的基本操作 2.1 文件操作步骤 打开文件 读写等操作 关闭文件 也可以只打开、关闭文件。 2.1.1 打开 open()函数,可以打开一个已经存在的文

qq_52262831的博客 1553

Python之文件相关操作

介绍python文件的相关操作

m0_55025444的博客 1285

python对文件的操作模式_python对文件的操作

一、python中对文件、文件夹操作时经常用到的os模块和shutil模块常用方法。1.得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd()2.返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir()3.函数用来删除一个文件:os.remove()4.删除多个目录:os.removedirs(r"c:\python")5.检验给出的路径是否是一个文件:os.path....

weixin_39729272的博客 105

下列不是python对文件的操作方法的是_Python 文件操作

文件操作三部曲:打开 -> 操作 -> 关闭。一. 文件操作, 常用的几种模式:如果打开文件,没有指定操作方式,默认是读取;对于r/r+,如果文件不存在会报错,使用时需要保证文件存在;对于w/w+,如果使用它们,每次运行文件内容都会被覆盖;对a/a+,这种方式会追加内容,因此指针在结尾。对于rb, wb, ab 是二进制的方式操作,可以应用于图片、视频。* 注意:当文件操作方式是a 或...

weixin_39943202的博客 5551

python文件操作实验总结_python文件操作总结

原文地址: https://www.cnblogs.com/xinchrome/p/5011304.html文件操作对编程语言的重要性不用多说,如果数据不能持久保存,信息技术也就失去了意义。按照本人经验,IO也是蛮头疼的一件事,因为不会用得太多,所以总是记不住API,每次都要重新google就会打断思路,还不一定每次都快速得到正确的文章。本文内容包括:文件的读写操作文件的各种系统操作存储对象遍历...

weixin_39762001的博客 2000

Python 文件及目录操作

作者:billy 版权声明:著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处

billy的博客 1605

python文件的操作

1.

但行好事,莫问前程 586
上一篇: Python里面函数和方法的区别(类比java里面的方法来讲解)
下一篇: Python模块和包的详细讲解
小李不秃头♛
博客等级 码龄2年 619粉丝 102原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值