split_f.readlines()

时间: 2024-02-10 07:46:19 浏览: 124
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烟花代码编程python满屏-05-读取函数之readlines.ev4.rar

split_f.readlines()是一个用于读取文件内容的方法。在这个例子中，split_f是一个文件对象，通过调用readlines()方法，它会返回文件中的每一行内容，并将其存储在一个列表中返回。所以split_f.readlines()将返回一个包含文件中所有行的列表。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [82. Python split方法-分割字符串](https://blog.csdn.net/weixin_63986098/article/details/130456734)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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利用TxEn位实现Python删除文件含指定内容行

lines = input_file.readlines() new_lines = [line for line in lines if '指定内容' not in line] with open('input_file.txt', 'w') as input_file: input_file.writelines(new_lines) LPC1768的用户...

修改错误def openCardSystem(): username = txt_name.get() password = txt_pwd.get() with open("username", mode="r") as f: users = f.readlines() for u in users: name_password = u.split(" ") f_name = name_password[0].split("=")[1] f_password = name_password[1].split("=")[1][0:-1] if username == f_name and password == f_password:

users = f.readlines() for u in users: name_password = u.strip().split(" ") f_name = name_password[0].split("=")[1].strip() f_password = name_password[1].split("=")[1].strip() if username == f_...

import random filename = 'supercu.lmp' file_object = open(filename,'r') lines = file_object.readlines() num_layers = 150 num_atom_a_layer = 20000 idx_gradient = 0.1 num_random = [] for idx_layer in range(1,num_layers+1): num_cu_float = pow(idx_layer/num_layers,idx_gradient)*num_atom_a_layer num_cu = int(num_cu_float) list_random = random.sample(range((idx_layer-1)*num_atom_a_layer,idx_layer*num_atom_a_layer),num_cu) num_random = num_random + list_random num_random.sort() for index in range (len(lines)): strT = lines[index] strL = strT.split() if int(strL[0]) in num_random: strT = strT[:14]+'2'+strT[15:] lines[index] = strT file_object.close strTT = "".join(lines) file_object = open(filename,'w') file_object.write(strTT) file_object.close

strL = strT.split() if int(strL[0]) in num_random: strT = f"{strT[:14]}2{strT[15:]}" lines[index] = strT with open(filename, 'w') as file_object: file_object.write("".join(lines))

帮我修改代码：import jieba import jieba.posseg as pseg # 读取语料库 with open('train.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: corpus = f.readlines() # 创建实体词典 entity_dict = {'nr': set(), 'ns': set(), 'nt': set()} for sentence in corpus: words_tags = sentence.strip().split() for word_tag in words_tags: word, tag = word_tag.split('/') if tag in entity_dict: entity_dict[tag].add(word) # 读取测试集 with open('ner_test.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: test_data = f.readlines() # 对测试集进行命名实体识别并输出结果 with open('lab2_result.csv', 'w', encoding='utf-8') as f: for sentence in test_data: words = sentence.strip() # 使用jieba进行分词和词性标注 words_tags = pseg.lcut(words) result = [] for word_tag in words_tags: word, tag = word_tag.word, word_tag.flag # 判断是否为实体词 if word in entity_dict['nr']: result.append(word+'/nr') elif word in entity_dict['ns']: result.append(word+'/ns') elif word in entity_dict['nt']: result.append(word+'/nt') else: result.append(word+'/o') f.write(' '.join(result) + '\n')

很很抱很抱歉很抱歉，很抱歉，我很抱歉，我作很抱歉，我作为很抱歉，我作为AI很抱歉，我作为AI语很抱歉，我作为AI语言很抱歉，我作为AI语言模很抱歉，我作为AI语言模型很抱歉，我作为AI语言模型，很抱歉，我作为AI...

def fileProcess(p_filepath, p_filename, p_outfilepath): dic_file = {} file = os.path.join(p_filepath, p_filename) with open(file=file, mode='r+', encoding=getcoding(file)) as f: lines = f.readlines() for line in lines: outfilenm = line.split('"')[1] + '-' + p_filename.split('.')[0] dic_file.setdefault(outfilenm) outdata = '"' + line.split('"')[3].replace('##', '","') + '"\n' if dic_file.get(outfilenm) is None: data = [] data.append(outdata) dic_file[outfilenm] = data else: dic_file[outfilenm].append(outdata) outfile(p_data=dic_file, p_outfilePath=p_outfilepath)是什么意思

4. 对于每一行，使用split函数将其按照双引号分割成多个部分，其中第二个部分为outfilenm，表示输出文件名，由当前行中的第一个双引号和第二个双引号之间的部分构成，同时加上原文件名的前缀，以避免输出文件名重复...

帮我解决这段代码中not enough values to unpack (expected 2, got 1)的错误：import jieba import jieba.posseg as pseg # 读取语料库 with open('train.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: corpus = f.readlines() # 创建实体词典 entity_dict = {'nr': set(), 'ns': set(), 'nt': set()} for sentence in corpus: words_tags = sentence.strip().split() for word_tag in words_tags: word, tag = word_tag.split('/') if tag in entity_dict: entity_dict[tag].add(word) # 读取测试集 with open('ner_test.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: test_data = f.readlines() # 对测试集进行命名实体识别并输出结果 with open('lab2_result.csv', 'w', encoding='utf-8') as f: for sentence in test_data: words = sentence.strip() # 使用jieba进行分词和词性标注 words_tags = pseg.lcut(words) result = [] for word_tag in words_tags: word, tag = word_tag.word, word_tag.flag # 判断是否为实体词 if word in entity_dict['nr']: result.append(word+'/nr') elif word in entity_dict['ns']: result.append(word+'/ns') elif word in entity_dict['nt']: result.append(word+'/nt') else: result.append(word+'/o') f.write(' '.join(result) + '\n')

这这个这个错误这个错误很这个错误很可能这个错误很可能是这个错误很可能是因这个错误很可能是因为这个错误很可能是因为这这个错误很可能是因为这段这个错误很可能是因为这段代码这个错误很可能是因为这段代码中这个...

我有GRCh38_latest_genomic.gtf，想要一个python脚本，输出多个exon的种类RNA的bed文件。具体步骤如下： 1.提取第三列为“transcript”的行，如果gene_id相同，transcript_id有多个，将长度最大（即第五列减去第四列最大）的一个transcript_id留下到下一步，如果只有一个transcript_id，则保留。 2.提取第三列为“exon”的行，按照上一步得到的transcript_id提取信息。 3.将exon行信息，转为bed文件。第一列转换按照 "NC_000001.11": "chr1", "NC_000002.12": "chr2", "NC_000003.12": "chr3", "NC_000004.12": "chr4", "NC_000005.10": "chr5", "NC_000006.12": "chr6", "NC_000007.14": "chr7", "NC_000008.11": "chr8", "NC_000009.12": "chr9", "NC_000010.11": "chr10", "NC_000011.10": "chr11", "NC_000012.12": "chr12", "NC_000013.11": "chr13", "NC_000014.9": "chr14", "NC_000015.10": "chr15", "NC_000016.10": "chr16", "NC_000017.11": "chr17", "NC_000018.10": "chr18", "NC_000019.10": "chr19", "NC_000020.11": "chr20", "NC_000021.9": "chr21", "NC_000022.11": "chr22", "NC_000023.11": "chrX", "NC_000024.10": "chrY" 转换为bed文件的第一列，如果gtf的第一列不为NC开头，则过滤掉。gtf文件第四列为bed文件第二列，gtf文件第五列为bed文件第三列，gtf文件第九列中“gene_id”后第一列为bed文件第四列，bed第五列赋值为1000，gtf文件第七列为bed文件第六列。

bed_line = f"{chromosome}\t{start}\t{end}\t{gene_id}\t1000\t{strand}" bed_lines.append(bed_line) # 写入bed文件 with open('output.bed', 'w') as bed_file: bed_file.write('\n'.join(bed_lines)) print...

import matplotlib.pyplot as plt cpu_data = [] mem_data = [] with open('/tmp/test.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines[7:]: fields = line.split() cpu_data.append(float(fields[8])) mem_data.append(float(fields[9])) plt.plot(cpu_data, label='%CPU') plt.plot(mem_data, label='%MEM') plt.legend() plt.show()代码含义

这段代码读取一个文件（文件路径为/tmp/test.txt），该文件包含一些与 CPU 和内存使用相关的数据，并将这些数据绘制成两个折线图（一个是 CPU 使用率，另一个是内存使用率）。 具体来说，文件的每一行格式大概是...

def convert__data(self): info__li = [] with open('单词本.txt',mode='r+',encoding='utf8') as f: info__data = f.readlines() for i in info__data: info__dict = dict() #替换{和}并去掉空格 step__one = i.replace('{','').replace('}','') #以冒号进行分隔 step__two = step__one.split(':') en = step__two[0].split(',')[0].replace("'",'').strip() zh = step__two[1].split(',')[0].replace("'",'').strip() info__dict[en] = zh #保存到列表中 info__li.append(info__dict) return info__liz注释

这段代码定义了一个名为 convert__data 的函数，其作用是将一个名为 单词本.txt 的文件中的数据转换成一个包含多个字典的列表。 具体实现过程如下： 1. 使用 with 语句打开文件，读取文件中的所有行数据到 ...

with open('datal.txt', 'r') as f: lines = f.readlines()with open('datal_new.txt', 'w') as f: for line in lines: words = line.split() new_words = [word.capitalize() for word in words] new_line = ' '.join(new_words) + '\n' f.write(new_line)

接着，程序遍历每一行，使用split()方法将一行中的文字拆分成单词，然后使用列表推导式将每个单词的首字母转换为大写字母。最后，程序使用join()方法将修改后的单词重新组合成一行，并将其写入到datal_new.txt...

from Bio import SeqIO import re fasta_file = "your_fasta_file.fasta" txt_file = "your_txt_file.txt" records = SeqIO.parse(fasta_file, "fasta") with open(txt_file, "r") as f: lines = f.readlines() for record in records: for line in lines: pattern = line.split("\t")[0] replace = line.split("\t")[1].strip() record.id = re.sub(pattern, replace, record.id) print(">" + record.id + "\n" + str(record.seq))

2. 使用open()函数打开输入的文本文件，使用readlines()函数读取所有行。 3. 循环遍历FASTA文件中的每个记录，对于每个记录，再循环遍历文本文件中的每行。 4. 对于每行，提取出替换规则中的模式和替换字符串，...

为下列代码添加注释:import re import tkinter as tk from tkinter import messagebox import hashlib import os def zhuce(): a = username_entry.get() b = password_entry.get() if not re.match(r"^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,19}$", a): messagebox.showerror("错误", "用户名长度为5-20个字符，只能包含数字字母下划线，且必须以字母开头") return if not re.match(r'^(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z])(?=.*\d)[a-zA-Z\d]{8,16}$', b): messagebox.showerror("错误", "密码长度为8-16个字符，且包含有至少一个小写字母、一个大写字母和一个数字") return if os.path.exists("user.txt"): with open("user.txt", "r") as f: users = f.readlines() for user in users: if user.split(':')[0] == a: messagebox.showerror("错误", "用户名已存在！") return hashed_password = hashlib.md5(b.encode()).hexdigest() with open("user.txt", "a") as f: f.write(f"{a}:{hashed_password}\n") messagebox.showinfo("成功", "注册成功！") def denglu(): a = username_entry.get() b = password_entry.get() password = hashlib.md5(b.encode()).hexdigest() if not os.path.exists("user.txt"): messagebox.showerror("错误", "用户名不存在！") return with open("user.txt", "r") as f: users = f.readlines() for user in users: if user.split(':')[0] == a: if user.split(':')[1].strip() == password: messagebox.showinfo("成功", "登录成功！") return else: messagebox.showerror("错误", "密码错误！") return messagebox.showerror("错误", "用户名不存在！") root = tk.Tk() username_label = tk.Label(root, text="用户名:") username_label.pack() username_entry = tk.Entry(root) username_entry.pack() password_label = tk.Label(root, text="密码:") password_label.pack() password_entry = tk.Entry(root, show="*") password_entry.pack() login_button = tk.Button(root, text="登录", command=denglu) login_button.pack() register_button = tk.Button(root, text="注册", command=zhuce) register_button.pack() root.mainloop()

users = f.readlines() for user in users: if user.split(':')[0] == a: messagebox.showerror("错误", "用户名已存在！") return # 将密码进行哈希加密并写入文件 hashed_password = hashlib.md5(b.encode...

with open('point.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() matrix = np.zeros((m, n)) for line in lines: values = line.split() i = int((int(float(values[0])) - col1_min) / avg_interval_dx) j = int((int(float(values[1])) - col2_min) / (avg_interval_dy * 3)) matrix[i, j] = float(values[2]) img_1 = Image.fromarray(matrix) img_1.save('matrix_high.bmp')

这段代码的作用是读取名为 "point.txt" 的文件中的数据，然后将数据转换为一个二维矩阵并保存为一张位图图片 "matrix_high.bmp"。具体来说，这个文件中的每一行包含三个数字，分别代表矩阵中的一个元素的横坐标、纵...

程序执行提示OSError: cannot write mode F as BMP，with open('point.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() matrix = np.zeros((m, n)) for line in lines: values = line.split() i = int((int(float(values[0])) - col1_min) / avg_interval_dx) j = int((int(float(values[1])) - col2_min) / (avg_interval_dy * 3)) matrix[i, j] = float(values[2]) img_1 = Image.fromarray(matrix) img_1.save('matrix_high.bmp')

这个错误提示表明你的代码中保存图片时使用的模式 "F" 不支持 BMP 格式。通常情况下，PIL 库支持的 BMP 格式只有 "1", "L", "P", "RGB" 和 "RGBA" 这几种模式。你可以尝试将 "F" 模式转换为这些支持的模式之一，比如...

给以下这段代码加上结果可视化的功能：from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import jieba from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt good_comments = [] bad_comments = [] with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\好评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): good_comments.append(line.strip('\n')) with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\差评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): bad_comments.append(line.strip('\n')) with open('StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = f.read().splitlines() good_words = [] for line in good_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] good_words.append(' '.join(words)) bad_words = [] for line in bad_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] bad_words.append(' '.join(words)) # 将文本转换为向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(good_words + bad_words) y = [1] * len(good_words) + [0] * len(bad_words) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 测试模型并计算准确率 pred = clf.predict(X_test) accuracy = sum(pred == y_test) / len(y_test) print('准确率：{:.2%}'.format(accuracy)) # 预测新数据的类别 with open('测试评论.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: count = 0 for line in f.readlines(): count += 1 test_text = line.strip('\n') test_words = ' '.join(jieba.cut(test_text, cut_all=False)) test_vec = vectorizer.transform([test_words]) pred = clf.predict(test_vec) if pred[0] == 1: print(count, '好评') else: print(count, '差评')

for line in f.readlines(): good_comments.append(line.strip('\n')) with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\差评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): bad_comments.append(line....
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