python中的三个读read(),readline()和readlines()

我们谈到“文本处理”时,我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法: .read()、.readline() 和 .readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量,但它们通常不使用变量。 .read() 每次读取整个文件,它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。然而 .read() 生成文件内容最直接的字符串表示,但对于连续的面向行的处理,它却是不必要的,并且如果文件大于可用内存,则不可能实现这种处理。

.readline() 和 .readlines() 非常相似。它们都在类似于以下的结构中使用:

Python .readlines() 示例

        fh = open( 'c:\\autoexec.bat')         for line in fh.readlines():                     print   line.readline() 和 .readlines()之间的差异是后者一次读取整个文件,象 .read()一样。.readlines()自动将文件内容分析成一个行的列表,该列表可以由 Python 的 for... in ... 结构进行处理。另一方面,.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()。   

写:

writeline()是输出后换行,下次写会在下一行写。write()是输出后光标在行末不会换行,下次写会接着这行写



[python]  view plain copy print ?
  1. 通过readline输出,对于比较大的文件,这种占用内存比较小。  
  2. #coding:utf-8  
  3.   
  4. f = open('poem.txt','r')  
  5. result = list()  
  6. for line in open('poem.txt'):  
  7.     line = f.readline()  
  8.     print line  
  9.     result.append(line)  
  10. print result  
  11. f.close()                  
  12. open('result-readline.txt''w').write('%s' % '\n'.join(result))  



[python]  view plain copy print ?
  1. #coding:utf-8  
  2. '''''cdays-4-exercise-6.py 文件基本操作 
  3.     @note: 文件读取写入, 列表排序, 字符串操作 
  4.     @see: 字符串各方法可参考hekp(str)或Python在线文档http://docs.python.org/lib/string-methods.html 
  5. '''  
  6.   
  7. f = open('cdays-4-test.txt''r')                   #以读方式打开文件  
  8. result = list()  
  9. for line in f.readlines():                          #依次读取每行  
  10.     line = line.strip()                             #去掉每行头尾空白  
  11.     if not len(line) or line.startswith('#'):       #判断是否是空行或注释行  
  12.         continue                                    #是的话,跳过不处理  
  13.     result.append(line)                             #保存  
  14. result.sort()                                       #排序结果  
  15. print result  
  16. open('cdays-4-result.txt''w').write('%s' % '\n'.join(result)) #保存入结果文件  
内容概要:本文从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下文管理器、元类异步编程,这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面,介绍了内存优化、性能加速、代码复用异步处理的方法,例如使用生成器处理大数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在大数据处理、Web开发、人工智能自动化运维等多个领域的广泛运用,特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例,详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势,包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。 适合人群:已经掌握Python基础语法,希望进一步提升编程技能的开发者,特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Python进阶概念技术,如装饰器、生成器、异步编程等,提升代码质量效率;②学习如何在实际项目中应用这些技术,如通过FastAPI构建高效的异步API服务;③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向,为职业规划提供参考。 阅建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了丰富的实战案例,建议者在学习过程中结合实际项目进行练习,特别是尝试构建自己的异步API服务,并通过调试代码加深理解。同时关注Python社区的发展动态,及时掌握最新的技术工具。
内容概要:本文档《Rust系统编程实战》详细介绍了Rust在系统编程领域的应用,强调了其内存安全、零成本抽象高性能的特点。文档分为三个主要部分:核心实战方向、典型项目案例技术关键点。在核心实战方向中,重点讲解了unsafe编程、FFI(外部函数接口)底层API调用,涉及操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发、系统工具开发嵌入式开发等多个领域,并列出了每个方向所需的技术栈前置知识。典型项目案例部分以Linux字符设备驱动为例,详细描述了从环境搭建到核心代码实现的具体步骤,包括使用bindgen生成Linux内核API的Rust绑定,定义设备结构体,以及实现驱动核心函数。 适合人群:对系统编程有兴趣并有一定编程基础的开发者,尤其是那些希望深入了解操作系统底层机制、网络协议栈或嵌入式系统的工程师。 使用场景及目标:①掌握Rust在不同系统编程场景下的应用,如操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发等;②通过实际项目(如Linux字符设备驱动)的学习,理解Rust与操作系统内核的交互逻辑;③提高对unsafe编程、FFI底层API调用的理解运用能力。 阅建议:由于文档内容较为深入且涉及多个复杂概念,建议者在学习过程中结合实际操作进行练习,特别是在尝试实现Linux字符设备驱动时,务必按照文档提供的步骤逐步进行,并多加调试测试。
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