read reader readlines

时间: 2023-08-15 16:07:33 浏览: 74
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readline

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这是三个不同的Python函数，都与文件读取相关。 - read()函数用于读取文件中的内容，并将其作为一个字符串返回。 - reader()函数是csv模块中的函数，用于读取CSV文件并将其解析为Python对象。 - readlines()函数用于读取文件中的所有行，并将它们作为一个列表返回，每一行作为一个字符串元素。 需要注意的是，这些函数需要使用open()函数打开文件后才能调用。
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reader阅读数据源

reader阅读数据源（230821更新）
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readline包

安装顺序ncurses-devel->readline-devel->readline-static 详见：http://blog.csdn.net/fred_yang2013/article/details/46785703
zip

Write_Read_File.zip_file operation_operation

要读取文件，通常会使用File.ReadAllText或File.ReadLines方法。例如，如果有一个名为"example.txt"的文本文件，我们可以用以下代码将其内容读入字符串： csharp string filePath = "example.txt"; string ...

训练snownlp时报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Jim\Desktop\新建文件夹 (2)\main.py", line 2, in <module> sentiment.train('pos.txt', 'neg.txt') File "D:\anaconda\lib\site-packages\snownlp\sentiment\__init__.py", line 56, in train neg_docs = codecs.open(neg_file, 'r', 'utf-8').readlines() File "D:\anaconda\lib\codecs.py", line 709, in readlines return self.reader.readlines(sizehint) File "D:\anaconda\lib\codecs.py", line 618, in readlines data = self.read() File "D:\anaconda\lib\codecs.py", line 504, in read newchars, decodedbytes = self.decode(data, self.errors) UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x87 in position 2: invalid start byte

这个错误提示是 UnicodeDecodeError，说明在读取文件时出现了编码问题。具体来说，系统无法使用 UTF-8 编码解码某些字节，因为这些字节不是有效的 UTF-8 序列。... lines = f.readlines() 希望能帮到您！

分别用read、readline、readlines、遍历文件、快速列表访问方式读取grade.csv文件实现

下面分别介绍如何使用read、readline、readlines、遍历文件、快速列表访问方式读取该文件。 ### 使用read方法读取文件 使用read()方法可以一次性读取整个文件的内容，返回一个字符串。如果文件很大，这种...

class FileReader: def read_date(self) -> list[Record]: pass class TextFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path def read_date(self) -> list[Record]: f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): line = line.strip() date_list = line.split(" , ") record = Record(date_list[0], date_list[1], int(date_list[2]), date_list[3]) record_list.append(record) f.close() return record_list if __name__ == '__main__': text_file_reader = TextFileReader("E:/111.txt") text_file_reader.read_date()

FileReader是一个基类，它有一个抽象方法read_data，返回一个Record类型的列表。TextFileReader是FileReader的子类，它重写了read_data方法，用于读取文本文件并解析其中的数据。 在主程序中，创建了一...

class FileReader: def read_date(self) -> list[Record]: pass class TextFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path def read_date(self) -> list[Record]: f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): line = line.strip() date_list = line.split(" , ") record = Record(date_list[0], date_list[1], int(date_list[2]), date_list[3]) record_list.append(record) f.close() return record_list if __name__ == '__main__': text_file_reader = TextFileReader("E:/111.txt") text_file_reader.read_date()为什么报错

另外，代码中的read_date方法返回了一个list[Record]类型的结果注解。请注意，Python中没有直接支持泛型的语法，正确的写法应该是List[Record]。 请检查是否正确导入了Record类，并确保该类已经正确定义。...

import json from data_define import Record # 先定义一个抽象类用来做顶层设计，确定有那些功能需要实现 class FileReader: def read_data(self) -> list[Record]: """读取文件的数据，读到的每一条数据都转换为Record对象。将它们都封装到list内返回即可""" pass class TextFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path # 定义成员变量记录文件的路径 # 复写（实现抽象方法）父类的方法 def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): line = line.strip() # 消除读取到的每一行数据中的\n data_list = line.split(",") record = Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3]) record_list.append(record) f.close() return record_list class JsonFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path,"r",encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): data_dict = json.loads(line) record = Record(data_dict["date"], data_dict["order_id"], int(data_dict["money"]), data_dict["province"]) record_list.append(record) f.close() return record_list if __name__ == '__main__': text_file_reader = TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt") json_file_reader = JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt") list1 = text_file_reader.read_data() list2 = json_file_reader.read_data() for l in list1: print(l) for l in list2: print(l)

然后，你使用read_data()方法读取文件内容，并将结果存储在list1和list2中。最后，你使用循环遍历并打印了这些列表中的每个记录。 如果你运行这段代码并且提供的文件路径是正确的，它应该能够读取文件并打印...

import json from data_define import Record # 先定义一个抽象类用来做顶层设计，确定有那些功能需要实现 class FileReader: def read_data(self) -> list[Record]: """读取文件的数据，读到的每一条数据都转换为Record对象。将它们都封装到list内返回即可""" pass class TextFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path # 定义成员变量记录文件的路径 # 复写（实现抽象方法）父类的方法 def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path,"r",encoding="UFT-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): line = line.strip() # 消除读取到的每一行数据中的\n data_list = line.split(",") record = Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3]) record_list.append(record) f.close() return record_list class JsonFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path def read_data(self) -> list[Record]: f = open(self.path,"r",encoding="UFT-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): data_dict = json.load((line)) record = Record(data_dict["data"],data_dict["order_id"],int(data_dict["money"]),data_dict("province")) record_list.append(record) f.close() return record_list if __name__ == '__main__': text_file_reader = TextFileReader("D:/2011年1月销售数据。txt") json_file_reader = JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt") list1 = text_file_reader.read_data() list2 = json_file_reader.resa_data() for l in list1: print(l)

在这个例子中，FileReader是一个抽象类，定义了一个抽象方法read_data()，用于读取文件数据并返回Record对象的列表。TextFileReader和JsonFileReader是FileReader的子类，它们分别实现了read_data()...

import numpy as np def replacezeroes(data): min_nonzero = np.min(data[np.nonzero(data)]) data[data == 0] = min_nonzero return data # Change the line below, based on U file # Foundation users set it to 20, ESI users set it to 21 LINE = 20 def read_scalar(filename): # Read file file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') field = np.asarray(lines_1).astype('double').reshape(num_cells_internal, 1) field = replacezeroes(field) return field def read_vector(filename): # Only x,y components file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') lines_1[i] = lines_1[i].strip('(') lines_1[i] = lines_1[i].strip(')') lines_1[i] = lines_1[i].split() field = np.asarray(lines_1).astype('double')[:, :2] return field if __name__ == '__main__': print('Velocity reader file') heights = [2.0, 1.5, 0.5, 0.75, 1.75, 1.25] total_dataset = [] # Read Cases for i, h in enumerate(heights, start=1): U = read_vector(f'U_{i}') nut = read_scalar(f'nut_{i}') cx = read_scalar(f'cx_{i}') cy = read_scalar(f'cy_{i}') h = np.ones(shape=(np.shape(U)[0], 1), dtype='double') * h temp_dataset = np.concatenate((U, cx, cy, h, nut), axis=-1) total_dataset.append(temp_dataset) total_dataset = np.reshape(total_dataset, (-1, 6)) print(total_dataset.shape) # Save data np.save('Total_dataset.npy', total_dataset) # Save the statistics of the data means = np.mean(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) stds = np.std(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) # Concatenate op_data = np.concatenate((means, stds), axis=0) np.savetxt('means', op_data, delimiter=' ') # Need to write out in OpenFOAM rectangular matrix format print('Means:') print(means) print('Stds:') print(stds)解析python代码，说明读取的数据文件格式

它包含了两个函数：read_scalar(filename) 和 read_vector(filename)，并使用了 replacezeroes(data) 函数来替换数组中的零值。脚本读取名为 U_1, U_2, ..., U_6 的文件，并根据文件中的数据生成一个...

import os import glob def read_files_in_folder(folder_path): file_list = [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*')): with open(file_path, 'r') as file: column_data = [line.strip() for line in file.readlines()] # 以行为单位读取文件内容并去除换行符 file_list.append(column_data) return file_list folder_path = 'your_folder_path' file_data_list = read_files_in_folder(folder_path) print(file_data_list) 文件夹里的文件为csv 文件

csv_reader = csv.reader(file) column_data = [] for row in csv_reader: column_data.append(row) file_list.append(column_data) return file_list folder_path = 'your_folder_path' file_data_list = ...

import pandas as pd df = pd.read_csv(filename, header=None, names=['category', 'text']) from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取新闻文本数据 from csv import readerimport numpy as np filename = input("请输入文件名：") with open(filename,'rt',encoding = 'UTF-8') as file: readers = reader(raw_data,delimiter=',') A = list(file) data = np.array(A)print(data) df = pd.read_csv('20news-18828') # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42) # 对文本进行特征提取 tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english') X_train = X_train.astype(str) X_test = X_test.astype(str) # 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train_tfidf, y_train) y_pred = clf.predict(X_test_tfidf.toarray()) # 输出模型的准确率 print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))是否有问题

from csv import reader from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection...

import txt tweet = txt.reader("/Users/elina/Desktop/Elina/data/tweets.txt") print(tweet)怎么改这个代码

tweet_list = file.readlines() # 这里tweet通常是list，每个元素是一行内容，若想每行作为字符串，可以这么处理 tweet = [line.strip() for line in tweet_list] # 如果你想直接读取为字符串，如果文件只有一...

help me set up a python project name memChar which include the following functions:1. txt replace in a text file 2.find the line we want then insert a line 3. find the line we want then replace some words just in the line with some new words 4. we have many txt files , when the txt file name satisfied some rules we can modify it with the function 1,2 3, just mentioned ,others not.5.we can read a scv file to define which content we want to process by the function 1, 2, 3 6.it can read a csv1 file with a list of node names and combination it with another csv2 file with a list of variables ,then let each name of csv1 traversal all the varibale in csv2 to generate a txt contain all the combination

reader2 = csv.reader(f2) for node in reader1: for var in reader2: combination = node + var fout.write(','.join(combination) + '\n') These functions should cover all the requirements you ...
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