Python学习(六)文件和异常、json存储数据

文件操作与数据存储技巧
本文详细介绍如何在Python中进行文件读写操作,包括使用readlines(), readline()和read()方法读取文件,以及如何使用write()和append()方法写入文件。同时,介绍了如何处理文件读写过程中的异常,并利用JSON格式存储和读取复杂数据。

一、文件中读取数据
例一:

filename = 'learning_python'
# with open(filename) as file_object:
#     line = file_object.read()
# print(line.rstrip())
#readline()和readlines()前者是一次读取一行,后者是一次读取整个文件.
#readlines()自动将文件内容分析为一个列表,该列表可以用 for in结构来处理
#readline()每次只读取一行,通常比 .readlines()慢得多。
#仅当没有足够内存可以一次读取整个文件时,才应该使用.readline()。
with open(filename) as file_object:
    lines = file_object.readlines()

for line in lines:
    print(line.replace('Python','c').rstrip())

例二:

#用readlines()方法读取文件中的每一行,并存储在一个列表中
#rstrip()用来删除末尾的空格
filename = 'pi_digits.txt'
with open(filename) as file_object:
    lines = file_object.readlines()
pi_string = ''
for line in lines:
    pi_string += line.rstrip()
#将所有的字符串拼接在一起
print(pi_string[:12])
print(len(pi_string))

二、写入文件
例一:

name = input("请输入用户姓名:")
filename = 'guest.txt'
with open(filename,'w') as file_object:
    file_object.write(name)

例二:

filename = 'guest_book.txt'
while True:
    name = input("请输入您的姓名:")
    with open(filename,'a') as file_object:
        file_object.write(name+'\n')
    print("你好,"+name+"!")

注意open后面的参数是可写的 ,还是文件末尾追加

三、异常
将可能引发错误的代码放到try中,对异常的处理放到except中
对于正确执行的结果放到else中执行
例一:

a = input("请输入一个数:")
b = input("请输入另一个数:")
try:
    answer = int(a)/int(b)
except ZeroDivisionError:
    print("除数不能为0")
else:
    print(answer)

四、json存储数据
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式
json来存储列表、字典等数据信息
例一:json中存储列表、字典,json中存储json.dump()方法

import json
numbers = [1,2,3,4,5,6]

filename = 'numbers.json'
with open(filename,'w') as f_obj:
    json.dump(numbers, f_obj)

例二:读取json文件中的值,json.load()方法

import json
filename = 'numbers.json'
with open(filename) as f_obj:
    numbers = json.load(f_obj)
print(numbers)
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORCP2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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