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

时间: 2024-10-11 18:17:00 浏览: 25

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)}")

相关问题

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_flagFalse 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:

  1. 定义一个列表来存储 new_job.job_in_time 的值
  2. self.job_flagFalse 时将 new_job.job_in_time 添加到该列表中
  3. 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

  1. 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。
  2. 添加到列表:在每次处理 new_job 时,如果 self.job_flagFalse,则将 new_job.job_in_time 添加到 failed_job_in_times 列表中。
  3. 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_flagFalse 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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