黑马程序员_IO回顾05

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RandomAccessFile

随机访问文件,自身具备读写的方法.
通过skipBytes(int x),seek(int x)来达到随机访问
与普通的输入输出流不一样的是RamdomAccessFile可以任意的访问文件的任何地方
该类不算IO体系中的子类,而是直接继承自Object
但是它是IO包中的成员,因为它具备读写功能,内部封装了一个数组,
而且通过指针对数组中的元素进行操作,可以通过getFilePointer获取指针位置
用于标识当前流的读写位置,同时可以通过seek改变指针的位置,这个位置可以向前移动,也可以向后移动
其实完成读写的原理就是因为它内部封装了字节输入和输出流

通过它的构造函数可以看出,该类只能操作文件
而且操作文件还有模式
RandomAccessFile的构造方法如下

mode的值有四个,其中两个比较常用

"r":以只读文方式打开指定文件.。如果你写的话会有IOException.

"rw":以读写方式打开指定文件,不存在就创建新文件.


该对象包含两个方法来操作文件记录指针.

long getFilePoint():记录文件指针的当前位置.

void seek(long pos):将文件记录指针定位到pos位置.

RandomAccessFile包含InputStream的三个read方法,
也包含OutputStream的三个write方法.
同时RandomAccessFile还包含一系列的readXxx和writeXxx方法完成输入输出.

public class RandomAccessFileDemo
{

    public static void main(String[] args)
    {
        
    }

    public static void writeFile()throws IOException
    {
        RandomAccessFile raf = new RandomAccessFile("ran,txt","rw");
        
        raf.write("李武".getBytes());
        raf.write(97);
        
        raf.close();
    }
    
    //从文件中间读取
    
    public static void midRead() throws Exception
    {
        RandomAccessFile raf=new RandomAccessFile("work","r");
        raf.seek(4);
        byte []buffer=new byte[100];
        int len=0;
        while((len=raf.read(buffer, 0, 100))!=-1)
        {
            System.out.println(new String(buffer,0,len));
        }
 
    }
    public static void endWrite_2() throws Exception
    {
        RandomAccessFile raf=new RandomAccessFile("work","rw");
        raf.seek(raf.length());
        raf.write("hello world!".getBytes());
        raf.close();
 
    }
    
}


这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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