Python文件操作

本文详细介绍Python中文件操作的方法,包括文件的打开与关闭、读写数据、定位与重命名等,同时提供实用代码示例,如文件备份和批量修改文件名。

<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)

示例如下:


    f = open('test.txt', 'w')

说明:

访问模式说明
r以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
w打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
a打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。
rb以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
wb以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
ab以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。
r+打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
w+打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
a+打开一个文件用于读写。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。
rb+以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
wb+以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
ab+以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。

<2>关闭文件

close( )

示例如下:


    # 新建一个文件,文件名为:test.txt
    f = open('test.txt', 'w')

    # 关闭这个文件
    f.close()

 <3>写数据(write)

使用write()可以完成向文件写入数据

demo:


f = open('test.txt', 'w')
f.write('hello world, i am here!')
f.close()

 注意:

  • 如果文件不存在那么创建,如果存在那么就先清空,然后写入数据

 <4>读数据(read)

使用read(num)可以从文件中读取数据,num表示要从文件中读取的数据的长度(单位是字节),如果没有传入num,那么就表示读取文件中所有的数据

demo:


f = open('test.txt', 'r')

content = f.read(5)

print(content)

print("-"*30)

content = f.read()

print(content)

f.close()

注意:

  • 如果open是打开一个文件,那么可以不用谢打开的模式,即只写 open('test.txt')
  • 如果使用读了多次,那么后面读取的数据是从上次读完后的位置开始的

 <5>读数据(readlines)

就像read没有参数时一样,readlines可以按照行的方式把整个文件中的内容进行一次性读取,并且返回的是一个列表,其中每一行的数据为一个元素

#coding=utf-8

f = open('test.txt', 'r')

content = f.readlines()

print(type(content))

i=1
for temp in content:
    print("%d:%s"%(i, temp))
    i+=1

f.close()

 <6>读数据(readline)

#coding=utf-8

f = open('test.txt', 'r')

content = f.readline()
print("1:%s"%content)

content = f.readline()
print("2:%s"%content)


f.close()

 

<7>获取当前读写的位置

在读写文件的过程中,如果想知道当前的位置,可以使用tell()来获取


    # 打开一个已经存在的文件
    f = open("test.txt", "r")
    str = f.read(3)
    print "读取的数据是 : ", str

    # 查找当前位置
    position = f.tell()
    print "当前文件位置 : ", position

    str = f.read(3)
    print "读取的数据是 : ", str

    # 查找当前位置
    position = f.tell()
    print "当前文件位置 : ", position

    f.close()

<8>定位到某个位置

如果在读写文件的过程中,需要从另外一个位置进行操作的话,可以使用seek()

seek(offset, from)有2个参数

  • offset:偏移量
  • from:方向
    • 0:表示文件开头
    • 1:表示当前位置
    • 2:表示文件末尾

demo:把位置设置为:从文件开头,偏移5个字节


    # 打开一个已经存在的文件
    f = open("test.txt", "r")
    str = f.read(30)
    print "读取的数据是 : ", str

    # 查找当前位置
    position = f.tell()
    print "当前文件位置 : ", position

    # 重新设置位置
    f.seek(5,0)

    # 查找当前位置
    position = f.tell()
    print "当前文件位置 : ", position

    f.close()

demo:把位置设置为:离文件末尾,3字节处


    # 打开一个已经存在的文件
    f = open("test.txt", "r")

    # 查找当前位置
    position = f.tell()
    print "当前文件位置 : ", position

    # 重新设置位置
    f.seek(-3,2)

    # 读取到的数据为:文件最后3个字节数据
    str = f.read()
    print "读取的数据是 : ", str

    f.close()

<9>文件重命名

os模块中的rename()可以完成对文件的重命名操作

rename(需要修改的文件名, 新的文件名)


    import os

    os.rename("毕业论文.txt", "毕业论文-最终版.txt")

<10>删除文件

os模块中的remove()可以完成对文件的删除操作

remove(待删除的文件名)


    import os

    os.remove("毕业论文.txt")

文件夹的相关操作

实际开发中,有时需要用程序的方式对文件夹进行一定的操作,比如创建、删除等

就像对文件操作需要os模块一样,如果要操作文件夹,同样需要os模块

<1>创建文件夹


    import os

    os.mkdir("张三")

<2>获取当前目录


    import os

    os.getcwd()

<3>改变默认目录


    import os

    os.chdir("../")

<4>获取目录列表


    import os

    os.listdir("./")

<5>删除文件夹


    import os

    os.rmdir("张三")

 

 

应用1:制作文件的备份

任务描述

  • 输入文件的名字,然后程序自动完成对文件进行备份
#coding=utf-8

oldFileName = input("请输入要拷贝的文件名字:")

oldFile = open(oldFileName,'r')

# 如果打开文件
if oldFile:

    # 提取文件的后缀
    fileFlagNum = oldFileName.rfind('.')
    if fileFlagNum > 0:
        fileFlag = oldFileName[fileFlagNum:]

    # 组织新的文件名字
    newFileName = oldFileName[:fileFlagNum] + '[复件]' + fileFlag

    # 创建新文件
    newFile = open(newFileName, 'w')

    # 把旧文件中的数据,一行一行的进行复制到新文件中
    for lineContent in oldFile.readlines():
        newFile.write(lineContent)

    # 关闭文件
    oldFile.close()
    newFile.close()

应用2:批量修改文件名 

 

 #coding=utf-8

    # 批量在文件名前加前缀

    import os

    funFlag = 1 # 1表示添加标志  2表示删除标志

    folderName = './renameDir/'

    # 获取指定路径的所有文件名字
    dirList = os.listdir(folderName)

    # 遍历输出所有文件名字
    for name in dirList:
        print name

        if funFlag == 1:
            newName = '[嘻嘻哈哈]-' + name
        elif funFlag == 2:
            num = len('[嘻嘻哈哈]-')
            newName = name[num:]
        print newName

        os.rename(folderName+name, folderName+newName)
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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