41、Ruby 数据处理与文件操作全解析

Ruby 数据处理与文件操作全解析

在编程的世界里,数据处理和文件操作是至关重要的技能。Ruby 作为一门功能强大的编程语言,提供了丰富的库和工具来处理各种数据格式和文件类型。本文将详细介绍 Ruby 中一些常见的数据处理和文件操作场景,包括解析非逗号分隔的数据、生成和解析 Excel 电子表格、压缩和归档文件、读写 ZIP 文件、读写配置文件以及生成 PDF 文件等。

1. 解析非逗号分隔的数据

在实际应用中,我们可能会遇到一些数据文件,其格式类似于逗号分隔值(CSV),但分隔符不是逗号和换行符。Ruby 提供了相应的方法来处理这类数据。

  • 操作步骤
    1. 使用 CSV::Reader 方法时,可以指定行分隔符和字段分隔符。
    2. 也可以使用模拟关键字参数传递给 FasterCSV.parse 方法。
require 'csv'
pipe_separated = "1|2ENDa|bEND"
CSV::Reader.parse(pipe_separated, '|', 'END') { |r| r.each { |c| puts c } }
# 1
# 2
# a
# b

require 'rubygems'
require 'faster_csv'
FasterCSV.parse(pipe_separated, :col_sep => '|', :row_sep => 'END') do 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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