IO流——字节流——字符流

本文详细介绍了Java中IO流的基本概念及使用方法,包括字符流与字节流的区别、常见流类如FileInputStream、FileOutputStream、FileReader和FileWriter的操作方式,并通过示例展示了如何进行文件的读写和复制。
<span style="font-size:14px;">package cn.sheng.IO;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;

import javax.annotation.processing.Filer;

public class IO {
/**
 * 能够用记事本打开的,用字符流;
 * 否则用字节流!
 * 
 * 
 * 字节流:输出流:outputstream  写入数据        FileOutPutStream
 * 		输入流:inputstream   读取数据
 * 
 * 字符流:输出流:writer(抽象类,不能被实例化)  子类:Filewriter   写入数据
 * 		输入流:reader(抽象类,不能被实例化)   子类:Filewriter   读取数据   
 * 
 * 
 * IO流操作必须       释放资源!
 * 
 */
	
	
	/*
	 * Filewriter : 有文件就覆盖值,没文件就创建文件!
	 * 注意的是:window 下的换行符是   \r\n
	 * 		  linux  下的换行符是 \n
	 * 		 mac  下的换行符是	\r
	 */
	
	//注意:字符输出流写入数据需要强转,字节输出流写入数据不需要强转!
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		
		/**
		 * 字符输出流!
		 */
		//写入文本用字符流输出:FileWriter
		//有写true是追加写入!
		//标准处理异常方式!
		FileWriter writer =null;
		try {
			 writer = new FileWriter("f:/test/sheng.txt",true);
			writer.write("nihama"+"\r\n");
			writer.write("love"+"\r\n");
			writer.write("hahaha"+"\r\n");
			
			
			
			writer.write((char)97+"\r\n");
			System.out.println("sssss");
		} catch (Exception e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
			System.out.println("数据写入失败!");
		}finally{
			if(writer != null){
			try {
				writer.close();
			} catch (Exception e) {
				// TODO Auto-generated catch block
				e.printStackTrace();
			}
		}
		}
		
		
		
		
		/**
		 * 字符输入流!
		 */
		//读取文本用字符流输入:FileReader
		//这种方法的读取方法是一个个字符读取,效率较低!
		//记住口诀:读取,赋值,判断,输出!
		FileReader reader = new FileReader("f:/test/sheng.txt");
		
		int ch =0;
		while((ch = reader.read()) != -1){
			//(在控制台输出需要强转!如果在文件A读取数据,写入文件B则不需要强转!)
			System.out.print((char)ch);
			
		}
		reader.close();
		

		
		/**
		 * 字符输入流! 记住:字符输入流用
		 * 字符型数组:char数组!
		 * String.valueOf(chs,0,len);
		 */
		//这种方法的读取方法是将字符放在数组里输出,效率较高!记住!
		FileReader reader2 = new FileReader("f:/test/sheng.txt");
		char[] chs = new char[1024];
		int len = 0;
		while((len = reader2.read(chs)) != -1){
			System.out.println(String.valueOf(chs,0,len));
			
		}
		reader2.close();
		
		
		
		
		//copy文件!
		
		/**
		 * 字节输出流!注意要转换为字节数组getByte()!
		 */
		FileOutputStream fos = new FileOutputStream("f:/test/zai.txt");
		fos.write("hehe".getBytes());
		fos.close();
		
		
		/**
		 * 字节输入流!     读取、赋值、判断、输出!
		 *  记住:字节输入流用
		 *  字节型数组:byte数组!
		 *  new String(by,0,len);
		 * 
		 */
		FileInputStream input = new FileInputStream("f:/test/zai.txt");
		byte[] by = new byte[1024];
		int leng =0;
		while((leng =input.read(by))!= -1){
			System.out.println(new String(by,0,leng));
		}
		input.close();
		
		
		/**
		 * 读取、赋值、判断、输出!
		 * copy:文本、图片~~~~~~~~
		 */
		FileInputStream input1 = new FileInputStream("f:/test/bg.jpg");
		FileOutputStream out1 = new FileOutputStream("f:/test/zaicopy.jpg");
		byte[] byte1 = new byte[1024];
		int len1= 0;
		while((len1 = input1.read(byte1)) != -1){
			out1.write(byte1, 0, len1);
		}
		out1.close();
		input1.close();
	}
	
	}
</span>

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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