file.read().splitlines()

时间: 2024-02-10 17:46:29 浏览: 170
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python 读取文本文件的行数据,文件.splitlines()的方法

file.read().splitlines()是一个用于读取文件并将每行内容存储在列表中的方法。这个方法可以在打开文件后使用，通过调用read()方法来读取整个文件的内容，并使用splitlines()方法来将内容按行分割并存储在列表中。这样可以方便地对每一行进行进一步的处理或者遍历。需要注意的是，在使用read().splitlines()方法时，不能与readlines()方法一起使用，否则后面的读取将为空列表。如果希望得到包括转义字符'\n'在内的完整行内容，可以使用readlines()方法来进行多行读取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [python基础笔记5（文件的读写追加）](https://blog.csdn.net/weixin_49142568/article/details/107237686)[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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with open('sentences.txt','r',encoding='utf-8') as f: sentences = f.read().splitlines()

The file is then split into lines using the splitlines() function and stored in the variable "sentences". The variable "sentences" now contains a list of all the sentences in the file, with each ...

readlines和read().splitlines()

readlines() 和 read().splitlines() 都是用于读取文件内容，并将其按行分隔的方法，但是它们的实现方式略有不同。 readlines()：该方法会一次性读取整个文件内容，并将其按行分隔成一个列表，每一行是一个...

python语言 for file_name in os.listdir(folder_path): # check_one(file_name) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path.isfile(file_path): with open(file_path, 'r') as file: next(file) # 跳过标题行 # 解析轨迹数据 data = file.read().splitlines() plate_number = data[0].split(',')[0] time = [line.split(',')[1] for line in data] longitude = [float(line.split(',')[2]) for line in data] # 经度 latitude = [float(line.split(',')[3]) for line in data] # 纬度 status = [int(line.split(',')[4]) for line in data] speed = [int(line.split(',')[5]) for line in data] direction = [int(line.split(',')[6]) for line in data]

这段代码使用Python语言，它遍历指定文件夹中的文件名。对于每个文件名，它将文件路径与文件夹路径拼接起来，并检查该路径是否为文件。如果是文件，它将以只读模式打开文件，并跳过标题行。然后，它将文件内容按行...

def countWords(self, df): # 读取停用词表 stopwords_file = open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') stopwords = set(stopwords_file.read().splitlines()) stopwords_file.close() # 对评论内容进行中文分词 df = df['评论内容'].str.replace(r'\[.*?\]', '').apply(jieba.lcut) lst = [x for y in df.tolist() for x in y if len(x) >= 2 and x not in stopwords] # 统计词频 counts = Counter(lst) for i, word in enumerate(counts.most_common(30)): print('排名：{}，词汇：{}，频数：{}' . format(i + 1, word[0], word[1])) # 绘制词云 wc = WordCloud(width=1000, height=700, font_path="simhei.ttf", max_words=30,background_color="white") wc.generate_from_frequencies(counts) plt.axis('off') plt.imshow(wc) plt.savefig('词云图.png', dpi=300) plt.show()

这段代码定义了一个 countWords 方法，用于对评论内容进行分词，并统计词频并绘制词云图。该方法接受一个参数 df，表示需要处理的数据。 该方法首先读取停用词表，并对评论内容进行中文分词，去除停用词后统计...

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options # 打开URL文件 with open('url.txt', 'r') as file: urls = file.read().splitlines() # 定义特定的域名 specific_domains = ['4qo4li.com:9516/register?i_code='] # 创建ChromeOptions对象 chrome_options = Options() chrome_options.add_argument("--incognito") # 启用无痕模式 def process_url(url): # 创建浏览器实例 driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options) # 使用Chrome浏览器，需要下载对应的驱动并设置到环境变量中 # 构建完整的URL full_url = 'http://' + url + '/a/index.php/54545' # 打开浏览器并访问URL driver.get(full_url) # 等待页面跳转完成 driver.implicitly_wait(10) # 设置隐式等待时间，单位为秒 # 获取当前页面的URL current_url = driver.current_url # 判断当前页面的URL是否包含特定域名 if any(domain in current_url for domain in specific_domains): # 写入1.txt文本文件 with open('1.txt', 'a') as file: file.write(url + '\n') else: # 写入2.txt文本文件 with open('2.txt', 'a') as file: file.write(url + '\n') # 关闭浏览器 driver.quit() # 创建线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: # 提交任务给线程池 futures = [executor.submit(process_url, url) for url in urls] # 等待所有任务完成 for future in futures: future.result()

这段代码使用了Python的concurrent.futures库来创建了一个线程池，并使用Selenium库来进行网页操作。代码首先从url.txt文件中读取URL列表，然后定义了一个特定的域名列表。接下来，创建了一个ChromeOptions对象，...

read(rel_path).splitlines():

The contents of the file are read as a string and then split into separate lines using the "splitlines()" method. The resulting list contains each line of the file as a separate element.

注释这段代码 def __init__(self, sources='streams.txt', img_size=640, stride=32): self.mode = 'stream' self.img_size = img_size self.stride = stride if os.path.isfile(sources): with open(sources, 'r') as f: sources = [x.strip() for x in f.read().strip().splitlines() if len(x.strip())] else: sources = [sources] n = len(sources) self.imgs = [None] * n self.sources = [clean_str(x) for x in sources] # clean source names for later

这是一个Python类的初始化函数，用于初始化类的属性。它接受三个参数：sources、img_size和stride。 1. sources参数表示输入的视频流文件名或者文件名列表。如果传入的是文件名，则读取文件内容，将每一行的空白...

优化下列代码。keywords = ["CALL TIMER_START(1) ;", "CALL PROGRAM_ECHO(10) ;", 'CALL BG_CHECK ;', 'CALL MOVE_HOME ;', 'CALL MOVE_POUNCE ;', 'CALL SEGMENT(1) ;', 'CALL MOVE_HOME ;', 'CALL TIMER_STOP(1) ;'] # 修改string为更具体的语言描述需要检查的内容 string1 = "CALL TIMER_START(1) ;" string2 = "CALL PROGRAM_ECHO(10) ;" string3 = 'CALL BG_CHECK ;' string4 = 'CALL MOVE_HOME ;' string5 = 'CALL MOVE_POUNCE ;' string6 = 'CALL SEGMENT(1) ;' string7 = 'CALL MOVE_HOME ;' string8 = 'CALL TIMER_STOP(1) ;' unique_files = [] # 定义一个空的list num_unique_files = [] self.text_edit1.insert(tk.END, f'以下文本不符合点焊程序逻辑 \n') for root, dirs, files1 in os.walk(pns_folder): for filename in files1: file_path = os.path.join(root, filename) try: with codecs.open(file_path, 'r+', encoding='UTF-8') as f: lines = f.read().splitlines() except UnicodeDecodeError: with codecs.open(file_path, 'r+', encoding='GBK') as f: lines = f.read().splitlines() except IOError as error: messagebox.showerror('警告', file_path + '读取失败' + str(error)) order_correct = False index_list = [i for i, line in enumerate(lines) if any(keyword in line for keyword in keywords)]

lines = f.read().splitlines() except UnicodeDecodeError: with open(file_path, 'r+', encoding='GBK') as f: lines = f.read().splitlines() except IOError as error: messagebox.showerror('警告', file...

import pandas as pd import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取中间表数据并提取读者ID和图书ID列 df = pd.read_excel('中间表.xlsx') reader_ids = df['读者ID'] book_ids = df['图书ID'] # 根据读者ID和图书ID关联读者信息和图书目录，得到每个读者借阅的图书的书名 readers_info = pd.read_excel('读者信息.xlsx') books_catalog = pd.read_excel('图书目录.xlsx') books_borrowed = books_catalog[books_catalog['图书ID'].isin(book_ids)] borrowed_books_names = books_borrowed['书名'] # 使用jieba进行中文分词 split_words = [] for book_name in borrowed_books_names: words = jieba.lcut(book_name) split_words.extend(words) # 加载停用词表并进行停用词过滤 stop_words_files = ['停用词表1.txt', '停用词表2.txt', '停用词表3.txt'] stop_words = set() for stop_words_file in stop_words_files: with open(stop_words_file, 'r', encoding='utf-8') as f: stop_words |= set(f.read().splitlines()) filtered_words = [word for word in split_words if word not in stop_words] # 加载篮球形状图片并生成词云图 basketball_mask = np.array(Image.open('basketball.png')) wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', mask=basketball_mask).generate(' '.join(filtered_words)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 获取词频最高的前10个词语 word_counts = pd.Series(filtered_words).value_counts() top_10_words = word_counts.head(10).index.tolist() print("该专业师生最迫切需要学习的知识：", top_10_words)

这段代码的作用是生成一个词云图，并输出该专业师生最迫切需要学习的知识（词频最高的前10个词语）。代码中使用了pandas库来读取和处理Excel文件数据，jieba库进行中文分词，wordcloud库生成词云图，matplotlib库...
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基于Python的使用splitlines()函数正确解析数据库中的text文件中换行内容.zip

records = file.read().splitlines() # 遍历每一行记录进行处理 for record in records: # 在这里，你可以对每行数据进行进一步的分析或操作 print(record) 在进行毕设或计算机大作业时，这样的技能是非常...
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python使用splitlines（）函数正确解析数据库中的text文本中换行内容

lines = file.read().splitlines() # lines现在包含了文件中所有行的列表，方便进一步处理 此外，splitlines()对于清理用户输入或处理从网络流中读取的数据也特别有用，因为它能帮助你将连续的文本流转换为...

:param y: str ACC or EER or LOSS :return: plt ''' f = open(file, encoding='utf-8').read().splitlines() data_dict = {"epochs": [], "LR": [], "LOSS": [], "ACC": [], "EER": [], "bestEER": []} for line in f: # print(line) result = line.split(',') for index, item in enumerate(result): data = item.split(' ') if index == 0: data_dict['epochs'].append(int(data[0])) else: # print(data[1]) if "%" in data[2]: data_dict[data[1]].append(float(data[2][:-1]) / 100) else: data_dict[data[1]].append(float(data[2])) # print(data_dict['LOSS'][:30]) # y = 'LOSS' # or LOSS plt.plot(data_dict['epochs'][:30], data_dict[y][:30], label=name) plt.xlabel('周期') plt.ylabel(y) plt.legend() return plt f_resnet = r'./exps/exp1/score.txt' for y in ["ACC",'EER','LOSS']: plt = plot(f_resnet, name="Resnet", y=y) plt.show() plt.clf() # plt.savefig("epochs-LOSS.jpg", dpi=500)

这段代码的作用是读取一个文件中的训练结果数据，将数据存储在一个字典中，并对字典中指定的数据进行可视化绘图。具体来说： 1. 打开文件并读取文件内容，将内容按行分割成一个列表。 2. 创建一个空字典data_dict，...

import os import re from bs4 import BeautifulSoup # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 解析html代码 soup = BeautifulSoup(html_code, "html.parser") # 查找<body>标签内的数据 body_data = soup.find_all(text=re.compile('(中发言|发送)\s(.*?)\s')) # 处理每个文件的结果 for data in body_data: # 检查是否包含 "音频 :" 或 "图片 :" if "音频 :" in data or "图片 :" in data: data = "" print(data)爬取的数据逐行显示

要逐行显示爬取的数据，你可以使用 splitlines() 方法将字符串按行拆分成列表，然后逐行打印。 以下是修改后的代码示例： python import os import re from bs4 import BeautifulSoup # 指定文件夹路径 ...

以上代码执行包错如下：[root@localhost pythoncaiji]# python bing.py File "bing.py", line 4 SyntaxError: Non-ASCII character '\xe8' in file bing.py on line 4, but no encoding declared; see http://www.python.org/peps/pep-0263.html for details

keywords = f.read().splitlines() # 构造搜索页面的 URL url_template = "https://cn.bing.com/search?q={}&go=Search&qs=ds&form=QBRE" # 构造 HTTP 请求头部 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 ...

python：设计函数get_pngs_from_pic将pic文件夹中所有*.png文件的绝对路径按cp936编码以文本的形式输出到imagepng.txt记事本中，每个*.png文件的绝对路径占imagepng.txt文件的一行，该函数包含两个默认值参数(图像文件夹参数、imagepng.txt的全路径)。编写函数get_pngs_from_bonn将bonn文件夹中*.png文件的全路径追加到imagepng.txt文件的尾部，该函数包含两个默认值参数(图像文件夹参数、imagepng.txt的全路径)。编写函数read_png_fullpath_bytext (), 以字符串列表的形式返回imagepng.txt文件的内容，该函数包含一个默认值参数txtpath, 调用read_png_fullpath_bytext ()，逐行打印imagepng.txt文件的内容。

content = f.read().splitlines() return content # 打印imagepng.txt文件的内容 for line in read_png_fullpath_bytext(): print(line) 这些函数的作用分别为： - get_pngs_from_pic: 将 pic 文件夹...
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