python怎么把update_info这个字典的结果输出到这个路径的文件里C:\Users\langxiao\Desktop\jieguo1.txt
在Python中,你可以使用with open()
函数结合json.dump()
方法将字典内容写入文本文件。假设update_info
是一个字典,要将其保存到指定路径的文件中,可以按照下面的步骤操作:
```python import json
假设 update_info 是你要写入文件的字典
update_info = { "key": "value", # ... 其他键值对 }
指定文件路径
file_path = r"C:\Users\langxiao\Desktop\jieguo1.txt"
使用 try-except 以处理可能出现的文件读写错误
try: with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(update_info, f, ensure_ascii=False) # 用ensure_ascii=False保留非ASCII字符 except FileNotFoundError: print(f"文件 {file_path} 不存在.") except Exception as e: print(f"写入文件时发生错误: {str(e)}")
这是我的代码,你帮我看看怎么添加这样的逻辑。当self.job_flag为false的时候,把new_job.job_in_time的结果存到一个数据结构里,然后循环结束后保存到C:\Users\langxiao\Desktop\xin\result\0.csv里去
为了在 self.job_flag
为 False
时将 new_job.job_in_time
的结果存储到一个数据结构中,并在循环结束后将其保存到指定路径的 CSV 文件中,可以按照以下步骤进行修改:
- 定义一个列表来存储
new_job.job_in_time
的值。 - 在
self.job_flag
为False
时将new_job.job_in_time
添加到该列表中。 - 在循环结束后将该列表保存到 CSV 文件中。
以下是具体的代码修改示例:
修改后的代码
# 在类或函数的开始部分定义一个列表来存储 job_in_time
failed_job_in_times = []
# 在适当的位置(例如,在处理 new_job 的地方)添加如下代码
if not self.job_flag:
failed_job_in_times.append(new_job.job_in_time)
# 循环结束后的代码,将结果保存到 CSV 文件中
import pandas as pd
# 将列表转换为 DataFrame
result_df = pd.DataFrame(failed_job_in_times, columns=['job_in_time'])
# 指定保存路径
save_path = r'C:\Users\langxiao\Desktop\xin\result\0.csv'
# 保存到 CSV 文件
result_df.to_csv(save_path, index=False)
具体插入位置示例
假设你在 calculate_jobs_new_300
方法中处理 new_job
,可以在该方法中添加上述逻辑。以下是一个完整的示例:
def calculate_jobs_new_300(self: 'WetBench') -> None:
self.error_list.clear()
for module in self.elements.values():
module.init()
# 定义一个列表来存储 job_in_time
failed_job_in_times = []
# ... 原有代码 ...
# 处理 new_job 的地方
while jobs and self.current_job_num < self.limit_job_num and self.job_flag and Constant.DeadLock not in self.error_list and Constant.OverSoak not in self.error_list:
if not self.job_serial_flag:
optimize_index = insert_optimization.insert_optimize_run(self, job_opener, last_remove_time, other_task_time, job_mid, last_task['low_bound_t'], ftr_last_t, current_time=last_task['low_bound_t'], inner_model=inner_model, outer_jobs_list=jobs, input_wight_list=[0, 1 / 3, 1 / 3])
new_job = jobs.pop(optimize_index)
else:
new_job = jobs.pop(0)
# ... 处理 new_job 的原有代码 ...
if not self.job_flag:
# 当 self.job_flag 为 False 时,将 new_job.job_in_time 添加到列表中
failed_job_in_times.append(new_job.job_in_time)
# ... 处理 new_job 的原有代码 ...
# 循环结束后的代码,将结果保存到 CSV 文件中
import pandas as pd
# 将列表转换为 DataFrame
result_df = pd.DataFrame(failed_job_in_times, columns=['job_in_time'])
# 指定保存路径
save_path = r'C:\Users\langxiao\Desktop\xin\result\0.csv'
# 保存到 CSV 文件
result_df.to_csv(save_path, index=False)
解释
- 定义列表:在方法的开始部分定义一个空列表
failed_job_in_times
来存储new_job.job_in_time
的值。 - 添加到列表:在每次处理
new_job
时,如果self.job_flag
为False
,则将new_job.job_in_time
添加到failed_job_in_times
列表中。 - 保存到 CSV:在循环结束后,使用
pandas
库将failed_job_in_times
转换为 DataFrame 并保存到指定路径的 CSV 文件中。
这样,你就可以在 self.job_flag
为 False
时记录 new_job.job_in_time
的值,并在循环结束后将这些值保存到 CSV 文件中。
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