一个python文件最多能储存多大东西

一个Python文件本质上是一个文本文件，可以储存非常大的文本内容，但是它并不是一个数据库或者文件系统，所以它的储存能力和限制取决于你所使用的存储介质和文件系统的限制。在大多数现代操作系统中，单个文件的大小通常受到文件系统的限制，例如FAT32文件系统最大只能支持4GB的单个文件，而NTFS文件系统则可以支持更大的单个文件。因此，如果你需要储存大量数据，你可能需要考虑使用数据库或其他文件系统，而不是单个Python文件。

相关问题

python log文件每天生成一个新的文件以日期命名，最多保存七天

好的，对于您的问题，您可以使用Python标准库中的logging模块来实现。具体步骤如下：

1. 首先，您需要配置logging，以便将日志记录到文件中。

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

# 设置日志文件名及存放路径
log_file = "logs/app.log"
# 每天生成一个新的日志文件，保留7天
handler = TimedRotatingFileHandler(log_file, when='d', interval=1, backupCount=7)
handler.suffix = "%Y-%m-%d.log"
handler.setLevel(logging.INFO)

# 设置日志格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(handler)

2. 在代码中使用logging记录日志：

logger.info("This is an info message.")
logger.warning("This is a warning message.")
logger.error("This is an error message.")

以上代码将会在 logs/ 目录下，按天生成日志文件，并保留最近7天的日志。每个日志文件的命名方式为 `app-xxxx-xx-xx.log`，其中 xxxx-xx-xx 表示日期。

希望以上内容能帮助您解决问题，如果您还有其他问题，请随时提出。

有一个pdf文件，请用Python 分析里面出现最多的词语，用一个可视化窗口显示出来

好的，需要使用Python的第三方库来实现，具体步骤如下：

1. 安装必要的库：需要安装pdfminer3k和wordcloud两个库，可以使用pip进行安装。

pip install pdfminer3k wordcloud

2. 读取pdf文件：使用pdfminer3k库读取pdf文件，并将内容保存到一个字符串中。

from pdfminer.high_level import extract_text

# 读取pdf文件
content = extract_text('example.pdf')

3. 提取词语：使用正则表达式提取字符串中的所有单词，并使用collections库中的Counter函数计算每个单词出现的次数。

import re
from collections import Counter

# 提取单词
words = re.findall(r'\b\w+\b', content.lower())

# 计算词频
word_counts = Counter(words)

4. 生成词云：使用wordcloud库生成词云，并将结果保存到一个图片文件中。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成词云
wc = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white')
wc.generate_from_frequencies(word_counts)

# 保存图片
wc.to_file('wordcloud.png')

# 显示图片
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

完整代码如下：

from pdfminer.high_level import extract_text
import re
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取pdf文件
content = extract_text('example.pdf')

# 提取单词
words = re.findall(r'\b\w+\b', content.lower())

# 计算词频
word_counts = Counter(words)

# 生成词云
wc = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white')
wc.generate_from_frequencies(word_counts)

# 保存图片
wc.to_file('wordcloud.png')

# 显示图片
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

注意：需要将代码中的example.pdf替换成你要分析的pdf文件名。