python文件操作

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Python读写、创建文件

原文链接:http://www.cnblogs.com/juandx/p/4962089.html
python中对文件、文件夹(文件操作函数)的操作需要涉及到os模块和shutil模块。

得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd()

返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir()

函数用来删除一个文件:os.remove()

删除多个目录:os.removedirs(r“c:\python”)

检验给出的路径是否是一个文件:os.path.isfile()

检验给出的路径是否是一个目录:os.path.isdir()

判断是否是绝对路径:os.path.isabs()

检验给出的路径是否真地存:os.path.exists()

返回一个路径的目录名和文件名:os.path.split()
eg os.path.split(‘/home/swaroop/byte/code/poem.txt’)
结果:(‘/home/swaroop/byte/code’, ‘poem.txt’)

分离扩展名:os.path.splitext()

获取路径名:os.path.dirname()

获取文件名:os.path.basename()

运行shell命令: os.system()

读取和设置环境变量:os.getenv() 与os.putenv()

给出当前平台使用的行终止符:os.linesep Windows使用’\r\n’,Linux使用’\n’而Mac使用’\r’

指示你正在使用的平台:os.name 对于Windows,它是’nt’,而对于Linux/Unix用户,它是’posix’

重命名:os.rename(old, new)

创建多级目录:os.makedirs(r“c:\python\test”)

创建单个目录:os.mkdir(“test”)

获取文件属性:os.stat(file)

修改文件权限与时间戳:os.chmod(file)

终止当前进程:os.exit()

获取文件大小:os.path.getsize(filename)

文件操作:
os.mknod(“test.txt”) 创建空文件
fp = open(“test.txt”,w) 直接打开一个文件,如果文件不存在则创建文件

关于open 模式:

w 以写方式打开,
a 以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
r+ 以读写模式打开
w+ 以读写模式打开 (参见 w )
a+ 以读写模式打开 (参见 a )
rb 以二进制读模式打开
wb 以二进制写模式打开 (参见 w )
ab 以二进制追加模式打开 (参见 a )
rb+ 以二进制读写模式打开 (参见 r+ )
wb+ 以二进制读写模式打开 (参见 w+ )
ab+ 以二进制读写模式打开 (参见 a+ )

fp.read([size]) #size为读取的长度,以byte为单位

fp.readline([size]) #读一行,如果定义了size,有可能返回的只是一行的一部分

fp.readlines([size]) #把文件每一行作为一个list的一个成员,并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数,size是表示读取内容的总长,也就是说可能只读到文件的一部分。

fp.write(str) #把str写到文件中,write()并不会在str后加上一个换行符

fp.writelines(seq) #把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入)。这个函数也只是忠实地写入,不会在每行后面加上任何东西。

fp.close() #关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件,不过这一功能没有保证,最好还是养成自己关闭的习惯。 如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError

fp.flush() #把缓冲区的内容写入硬盘

fp.fileno() #返回一个长整型的”文件标签“

fp.isatty() #文件是否是一个终端设备文件(unix系统中的)

fp.tell() #返回文件操作标记的当前位置,以文件的开头为原点

fp.next() #返回下一行,并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时,就是调用next()函数来实现遍历的。

fp.seek(offset[,whence]) #将文件打操作标记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的,一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了,whence可以为0表示从头开始计算,1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。需要注意,如果文件以a或a+的模式打开,每次进行写操作时,文件操作标记会自动返回到文件末尾。

fp.truncate([size]) #把文件裁成规定的大小,默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大,依据系统的不同可能是不改变文件,也可能是用0把文件补到相应的大小,也可能是以一些随机的内容加上去。

目录操作:
os.mkdir(“file”) 创建目录
复制文件:
shutil.copyfile(“oldfile”,”newfile”) oldfile和newfile都只能是文件
shutil.copy(“oldfile”,”newfile”) oldfile只能是文件夹,newfile可以是文件,也可以是目标目录
复制文件夹:
shutil.copytree(“olddir”,”newdir”) olddir和newdir都只能是目录,且newdir必须不存在
重命名文件(目录)
os.rename(“oldname”,”newname”) 文件或目录都是使用这条命令
移动文件(目录)
shutil.move(“oldpos”,”newpos”)
删除文件
os.remove(“file”)
删除目录
os.rmdir(“dir”)只能删除空目录
shutil.rmtree(“dir”) 空目录、有内容的目录都可以删
转换目录
os.chdir(“path”) 换路径

Python读写文件
1.open
使用open打开文件后一定要记得调用文件对象的close()方法。比如可以用try/finally语句来确保最后能关闭文件。

file_object = open(‘thefile.txt’)
try:
all_the_text = file_object.read( )
finally:
file_object.close( )

注:不能把open语句放在try块里,因为当打开文件出现异常时,文件对象file_object无法执行close()方法。

2.读文件
读文本文件

input = open('data', 'r')
#第二个参数默认为r
input = open('data')

读二进制文件

   input = open('data', 'rb')

读取所有内容

file_object = open('thefile.txt')
try:
     all_the_text = file_object.read( )
finally:
     file_object.close( )

读固定字节

file_object = open('abinfile', 'rb')
try:
    while True:
         chunk = file_object.read(100)
        if not chunk:
            break
         do_something_with(chunk)
finally:
     file_object.close( )

读每行

list_of_all_the_lines = file_object.readlines( )

如果文件是文本文件,还可以直接遍历文件对象获取每行:

for line in file_object:
     process line

3.写文件
写文本文件

output = open('data', 'w')

写二进制文件

output = open('data', 'wb')

追加写文件

output = open('data', 'w+')

写数据

file_object = open('thefile.txt', 'w')
file_object.write(all_the_text)
file_object.close( )

写入多行

file_object.writelines(list_of_text_strings)

注意,调用writelines写入多行在性能上会比使用write一次性写入要高。

在处理日志文件的时候,常常会遇到这样的情况:日志文件巨大,不可能一次性把整个文件读入到内存中进行处理,例如需要在一台物理内存为 2GB 的机器上处理一个 2GB 的日志文件,我们可能希望每次只处理其中 200MB 的内容。
在 Python 中,内置的 File 对象直接提供了一个 readlines(sizehint) 函数来完成这样的事情。以下面的代码为例:

file = open('test.log', 'r')sizehint = 209715200   # 200Mposition = 0lines = file.readlines(sizehint)while not file.tell() - position < 0:       position = file.tell()       lines = file.readlines(sizehint)

每次调用 readlines(sizehint) 函数,会返回大约 200MB 的数据,而且所返回的必然都是完整的行数据,大多数情况下,返回的数据的字节数会稍微比 sizehint 指定的值大一点(除最后一次调用 readlines(sizehint) 函数的时候)。通常情况下,Python 会自动将用户指定的 sizehint 的值调整成内部缓存大小的整数倍。

file在python是一个特殊的类型,它用于在python程序中对外部的文件进行操作。在python中一切都是对象,file也不例外,file有file的方法和属性。下面先来看如何创建一个file对象:

file(name[, mode[, buffering]]) 

file()函数用于创建一个file对象,它有一个别名叫open(),可能更形象一些,它们是内置函数。来看看它的参数。它参数都是以字符串的形式传递的。name是文件的名字。
mode是打开的模式,可选的值为r w a U,分别代表读(默认) 写 添加支持各种换行符的模式。用w或a模式打开文件的话,如果文件不存在,那么就自动创建。此外,用w模式打开一个已经存在的文件时,原有文件的内容会被清空,因为一开始文件的操作的标记是在文件的开头的,这时候进行写操作,无疑会把原有的内容给抹掉。由于历史的原因,换行符在不同的系统中有不同模式,比如在 unix中是一个\n,而在windows中是‘\r\n’,用U模式打开文件,就是支持所有的换行模式,也就说‘\r’ ‘\n’ ‘\r\n’都可表示换行,会有一个tuple用来存贮这个文件中用到过的换行符。不过,虽说换行有多种模式,读到python中统一用\n代替。在模式字符的后面,还可以加上+ b t这两种标识,分别表示可以对文件同时进行读写操作和用二进制模式、文本模式(默认)打开文件。
buffering如果为0表示不进行缓冲;如果为1表示进行“行缓冲“;如果是一个大于1的数表示缓冲区的大小,应该是以字节为单位的。

file对象有自己的属性和方法。先来看看file的属性。

closed #标记文件是否已经关闭,由close()改写 
encoding #文件编码 
mode #打开模式 
name #文件名 
newlines #文件中用到的换行模式,是一个tuple 
softspace #boolean型,一般为0,据说用于print

file的读写方法:

F.read([size]) #size为读取的长度,以byte为单位
F.readline([size])
#读一行,如果定义了size,有可能返回的只是一行的一部分
F.readlines([size])
#把文件每一行作为一个list的一个成员,并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数,size是表示读取内容的总长,也就是说可能只读到文件的一部分。
F.write(str)
#把str写到文件中,write()并不会在str后加上一个换行符
F.writelines(seq)
#把seq的内容全部写到文件中。这个函数也只是忠实地写入,不会在每行后面加上任何东西。
file的其他方法:

F.close() 
#关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件,不过这一功能没有保证,最好还是养成自己关闭的习惯。如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError 
F.flush() 
#把缓冲区的内容写入硬盘 
F.fileno() 
#返回一个长整型的”文件标签“ 
F.isatty() 
#文件是否是一个终端设备文件(unix系统中的) 
F.tell() 
#返回文件操作标记的当前位置,以文件的开头为原点 
F.next() 
#返回下一行,并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for ... in file这样的语句时,就是调用next()函数来实现遍历的。 
F.seek(offset[,whence]) 
#将文件打操作标记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的,一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了,whence可以为0表示从头开始计算,1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。需要注意,如果文件以a或a+的模式打开,每次进行写操作时,文件操作标记会自动返回到文件末尾。 
F.truncate([size]) 
#把文件裁成规定的大小,默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大,依据系统的不同可能是不改变文件,也可能是用0把文件补到相应的大小,也可能是以一些随机的内容加上去。
(王道408考研数据结构)第二章线性表-第一节:线性表的定义和基本操作 文章目录一:线性表的定义二:线性表的基本操作 一:线性表的定义 线性表(Linear List):零个或多个数据元素的有限序列 元素之间是有顺序的 若元素存在多个,则第一个元素无前驱,最后一个元素无后继,其他元素都有且只有一个前驱和后继 线性表强调有限,“所有的整数按递增次序排列”很明显不是线性表 线性表可以表示为 L=(a1,a1,...,ai+1,...,an)L=(a_{1},a_{1},...,a_{i+1},...,a_{n})L=(a1​,a1​,...,ai+1​,...,an​) a 阅读详情

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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")

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

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文件操作总结

Python文件操作 文件 计算机中数据持久化的表现形式 读写文件标准格式一 打开

阿鹏的博客 1660

Python文件操作

Python文件操作

OneFine的技术博客 2148

Python教程——python文件操作详解

所谓的文件操作是指对计算机中的文件进行读取、写入、修改和删除等操作。就是这三个简简单单的操作,却在计算机世界占有一席之地。打开文件有各种打开模式,各不相同;操作文件,有读写模式;关闭文件就比较简单了。

mate1357的博客 1616

Python之文件操作详解

Python文件操作 Python文件操作示例

weixin_42771366的博客 3369

python中文件操作中有什么困难_浅谈python中的文件操作

对于文件的操作在python中占有相当大的分量,今天我们就从新人的角度来看看python中一些简单的文件操作。python中文件操作一共有六种常用模式,分别是‘r’,‘w’,‘a’,‘r+’,‘w+’,‘a+’。首先,我们先创建一个文件‘file2’,并将如下内容写进文件:一张褪色的照片,好像带给我一点点怀念。巷尾老爷爷卖的热汤面,味道弥漫过旧旧的后院;流浪猫睡熟在摇晃秋千,夕阳照了一遍他咪着眼;...

weixin_39885383的博客 134

改变文件操作指针位置的方法python_Python之文件操作

文件操作:os.mknod("test.txt")创建空文件fp = open("test.txt",w)直接打开一个文件,如果文件不存在则创建文件关于open 模式:w以写方式打开,a以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)r+以读写模式打开w+以读写模式打开 (参见 w )a+以读写模式打开 (参见 a )rb以二进制...

weixin_39929721的博客 1699

Python3文件操作

文章目录创建文件对象open()文本文件的写入基本的文件写入操作write()/writelines()写入数据close()关闭文件流with语句(上下文管理器)文本文件的读取二进制文件的读取和写入文件对象的常用属性和方法pickle序列化csv文件的操作csv:简介csv.reader对象和csv文件读取文件操作练习 创建文件对象open() open()函数用于创建文件对象,基本语法格式如下(): open(文件名,打开方式) 如果只是文件名,代表在当前目录下的问价。文件名可以录入全部路径,比如:

weixin_54964904的博客 864

python 文件操作_python文件操作

1、打开文件(使用open或是file函数)open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)ps:使用w模式时要慎重,避免操作不当删除原有的数据r+模式时,首先进行文件的读操作,将文件指针移到文件末尾,再向文件中写入内容,新写入的内容直接追加...

weixin_39663729的博客 130
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