4.使用异常处理结构判断文件是否存在，若不存在，则捕获异常并创建文件，若文件存在，则输出文件内容。

以下是符合您要求的Python程序：

import os

filename = 't.txt'
filepath = 'C:/tmp/' + filename

try:
    with open(filepath, 'r') as f:
        print(f.read())
except FileNotFoundError:
    with open(filepath, 'w') as f:
        f.write('你好\nPython')
        print('创建文件并写入成功！')

说明：

- 第1行导入os模块，用于操作文件系统。
- 第3-5行定义文件名和文件路径。
- 第7-13行使用异常处理结构判断文件是否存在，若不存在则创建文件并写入内容，若存在则读取并输出文件内容。
- 第9行使用`with`语句打开文件，以只读方式（默认）读取文件内容。
- 第10行使用`print()`函数输出文件内容。
- 第11-13行使用`except`语句捕获`FileNotFoundError`异常（文件不存在），并以只写方式创建文件，并写入两行文字。
- 第14行使用`print()`函数输出创建文件并写入成功的提示信息。

相关问题

使用异常处理结构判断文件是否存在，若不存在，则捕获异常并创建文件，若文件存在，则输出

好的，我理解了你的要求。以下是使用异常处理结构判断文件是否存在，若不存在则捕获异常并创建文件，若文件存在则输出的 Python 代码示例：

import os

filename = "example.txt"

try:
    # 判断文件是否存在
    if not os.path.exists(filename):
        # 文件不存在，创建文件
        with open(filename, "w") as f:
            f.write("Hello, World!")
        print("文件已创建")
    else:
        # 文件存在，输出文件内容
        with open(filename, "r") as f:
            print(f.read())
except Exception as e:
    print("发生异常：", e)

在代码中，我们首先定义了文件名 `filename`，然后使用 `os.path.exists()` 函数判断文件是否存在。如果文件不存在，则在 `try` 代码块中使用 `with` 语句创建文件，并输出文件已创建的信息。如果文件已经存在，则在 `try` 代码块中使用 `with` 语句打开文件并输出文件内容。

如果在执行过程中发生异常，比如文件名错误或者文件权限不足，`try` 代码块中的程序会停止执行，转而执行 `except` 代码块中的程序，输出异常信息。这样就可以保证程序的健壮性，避免程序因为文件不存在而崩溃。

spark java语言判断hdfs文件是否存在

在Spark Java程序中判断HDFS文件是否存在通常涉及以下几个步骤：

1. **初始化Hadoop环境**：首先需要配置好Hadoop的环境，这包括Hadoop的安装路径、输入输出目录等。

2. **创建Hadoop客户端**：使用Apache Hadoop的API（如`org.apache.hadoop.conf.Configuration`）初始化Hadoop配置，并基于此配置创建`FileSystem`对象，这是连接到HDFS的通道。

3. **检查文件存在性**：通过`FileSystem`对象提供的方法，可以检查指定路径的文件是否存在。这通常是通过调用`exists()`方法完成的。

下面是一个简单的示例代码片段展示如何在Spark Java应用程序中执行这个操作：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class CheckHDFSFile {

    public static void main(String[] args) {
        String hdfsPath = "/path/to/your/file";
        Configuration conf = new Configuration();
        try {
            FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
            
            // 检查文件是否存在于HDFS中
            boolean fileExists = fs.exists(new Path(hdfsPath));
            
            if (fileExists) {
                System.out.println("文件存在");
            } else {
                System.out.println("文件不存在");
            }
            
            // 关闭HDFS连接
            fs.close();
        } catch (Exception e) {
            System.err.format("Error while checking existence of the HDFS file '%s': %n", hdfsPath);
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

### 相关问题 - Spark Java与HDFS交互

1. **如何安全地管理HDFS的权限**？
安全地管理HDFS权限涉及到设置合适的用户组和权限（例如，通过`setOwner()`, `setGroup()`, `chmod()`等方法），并确保程序运行时能够获取正确的访问权限。在Spark Java应用中，通常依赖于Hadoop的身份验证机制。

2. **如何处理大规模数据集的读写操作**？
处理大规模数据集时，需要注意性能优化，例如分批读取（分块读取）和合理分配任务负载。Spark提供了一种分布式计算框架，非常适合大规模数据处理，同时通过RDD（Resilient Distributed Datasets）和DAG（Directed Acyclic Graphs）结构化数据流来管理和执行数据处理任务。

3. **错误处理与日志记录**
当处理HDFS文件时，常见错误可能包括网络错误、权限错误、文件已删除等。有效地进行错误处理和日志记录对于调试和维护非常关键。在上述代码示例中，我们使用了try-catch块来捕获异常，并打印错误信息，这是一种基本的日志记录做法。在实际生产环境中，可能还需要更详细的日志系统来跟踪程序状态和错误详情。