open(r'test.txt',a,encoding='utf-8')中为什么可以用encoding='utf-8'

时间: 2024-01-27 13:05:40 浏览: 194
TXT

utf-8来源.txt

在Python中，文本文件默认使用系统默认的编码方式来读写文件。但是，不同的操作系统和软件可能使用的默认编码方式不同，因此在读写文件时需要指定正确的编码方式，以保证文件内容能够正确地被读取和写入。 在这个例子中，使用了参数encoding='utf-8'来指定文件编码方式为UTF-8。这样，在读写文件时，Python将会使用UTF-8编码方式来读取和写入文件内容，以保证文件内容的正确性和一致性。
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Python利用 utf-8-sig 编码格式解决写入 csv 文件乱码问题

with open('test.csv', 'w', encoding='utf-8') as fp: writer = csv.writer(fp) writer.writerow(['汉语', '俄语', '韩语', '日语', '英语']) writer.writerow(['爱你', 'люблютебя', '…', '愛してい...
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判断文件编码格式和批量将gbk转为utf-8

这个脚本会遍历指定目录TestProject下的所有.txt文件，将它们从GBK编码转换为UTF-8，并保留原始文件名但添加'.utf8'后缀作为新文件名。 在实际操作中，确保准确识别文件编码并进行转换是非常重要的。错误的编码...

给下列代码加上注释with open("test.txt",mode="w",encoding="utf-8")as fp: for row in range(1,10): for col in range(1,row+1): fp.write(str(col) + "*"+str(row) + "=" + str(col * row)+"\t") fp.write("\n") with open("test.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fp: content = fp.read() print(content)

with open("test.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fp: # 读取文件内容，将内容赋值给content变量 content = fp.read() # 输出文件内容 print(content) 代码的作用是生成一个九九乘法表，并将结果保存...

优化这段代码 try: f = open(path1+"\\test.txt","r",encoding="utf-8") json_data = json.load(f) aa = pd.DataFrame(json_data) aa aa.to_excel("./ceshi(1).xlsx",sheet_name="测试",encoding="utf-8") except Exception as e: print("---打开异常---", e)

with open(path1 + "\\test.txt", "r", encoding="utf-8") as f: json_data = json.load(f) aa = pd.DataFrame(json_data) aa.to_excel("./ceshi(1).xlsx", sheet_name="测试", encoding="utf-8") except ...

fle = open('test.txt',encoding='utf-8, a')文件打开模式

文件打开模式中的 "utf-8, a" 是不合法的，正确的写法是 "utf-8" 或者 "a"。...fle = open('test.txt', encoding='utf-8', mode='a') 这样就可以以 UTF-8 编码打开文件，并且以追加模式打开文件了。

以下程序实现了将打开文件中的行信息作为元素读入到列表ls中。请将程序填写完整。 1s= [] ↵ f=open("test.txt","r",encoding=utf-8') for line in f: 1s. 【1】 ↵ print(1s) ↵ f. close() ↵

以下程序实现了将打开文件中的行信息作为元素读入到列表ls中。请将程序填写完整。...f = open("test.txt", "r", encoding="utf-8") for line in f: ls.append(line.strip()) print(ls) f.close()

import datetime # 获取当前时间戳 current_timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 读取Markdown文件，指定编码方式为UTF-8 with open("md_test.md", "r", encoding="utf-8") as file: markdown = file.read() # 在指定位置插入时间戳 insert_position = markdown.find("") if insert_position != -1: markdown = markdown[:insert_position] + current_timestamp + markdown[insert_position:] # 将带有时间戳的Markdown保存到文件中 with open("md_time.md", "w", encoding="utf-8") as file: file.write(markdown)

然后，你使用open()函数读取了Markdown文件，并指定了编码方式为UTF-8。接下来，你使用read()方法读取了文件内容，并将其保存在markdown变量中。 在指定位置插入时间戳时，你使用了字符串的find()方法来...

with open(os.path.join("..","data",train_or_test + ".txt"),encoding="utf-8") as f:

在这段代码中，os.path.join("..","data",train_or_test + ".txt")用于生成文件路径，encoding="utf-8"指定了文件的编码方式为UTF-8。 在with语句块中，文件对象被赋值给变量f，可以通过f来操作文件。在...

class Config(object): """配置参数""" def __init__(self, dataset, embedding): self.model_name = 'Transformer' self.train_path = dataset + '/data/train.txt' # 训练集 self.dev_path = dataset + '/data/dev.txt' # 验证集 self.test_path = dataset + '/data/test.txt' # 测试集 self.class_list = [x.strip() for x in open( dataset + '/data/class.txt', encoding='utf-8').readlines()] # 类别名单 self.vocab_path = dataset + '/data/vocab.pkl' # 词表 self.save_path = dataset + '/saved_dict/' + self.model_name + '.ckpt' # 模型训练结果 self.log_path = dataset + '/log/' + self.model_name self.embedding_pretrained = torch.tensor( np.load(dataset + '/data/' + embedding)["embeddings"].astype('float32'))\ if embedding != 'random' else None # 预训练词向量 self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 设备

- embedding_pretrained: 预训练的词向量，可以使用预训练好的词向量来初始化模型的词嵌入层，提高模型性能。 - device: 设备，可以选择在GPU或CPU上运行模型。如果GPU可用，则使用GPU，否则使用CPU。

def format(path='./toutiao_cat_data.txt'): np.random.seed(2021) raw_data = open(path, 'r', encoding='utf-8').readlines() num_samples = len(raw_data) idx = np.random.permutation(num_samples) num_train, num_val = int(0.7 * num_samples), int(0.2 * num_samples) num_test = num_samples - num_train - num_val train_idx, val_idx, test_idx = idx[:num_train], idx[num_train:num_train + num_val], idx[-num_test:] f_train = open('./train.txt', 'w', encoding='utf-8') f_val = open('./val.txt', 'w', encoding='utf-8') f_test = open('./test.txt', 'w', encoding='utf-8') for i in train_idx: r = raw_data[i].strip('\n').split('_!_') label, text = label_map[r[1]], r[3] f_train.write(text + '_!_' + label + '\n') f_train.close()

接下来，分别打开train.txt、val.txt和test.txt文件，并使用'w'模式打开，这将清空文件内容，并以utf-8编码写入。 最后，使用循环遍历train_idx数组中的索引，获取对应的原始数据的标签和文本，并将其写入f_train...

open('*/test.txt', 'w', encoding='utf-8')

在给定的代码中，'*/test.txt'是文件的路径或文件名。这个路径中的*表示通配符，具体的路径和文件名需要根据实际情况来确定。 然后，我们指定了写入模式'w'，表示我们要打开文件以写入内容。最后，我们指定了...

f_test = open(os.path.join(list_path, 'test_list.txt'), 'w', encoding='utf-8')

这行代码创建了一个名为 f_test 的文件对象，它打开了名为 test_list.txt 的文件，并使用 UTF-8 编码格式进行写入操作。os.path.join() 函数是用来连接路径的，它将 list_path 和 test_list.txt 这两个...

with open('test2.txt','r',encoding='utf-8') as s1:后面增加去除标点符号的代码

可以使用Python的string库中的punctuation属性，代码...with open('test2.txt', 'r', encoding='utf-8') as s1: for line in s1: line = line.translate(str.maketrans("", "", string.punctuation)) print(line)

分析一下两组代码路径用\和/的原因 def clear_yaml(self): with open(os.getcwd() + '/extract.yaml', encoding='utf-8', mode='w') as f: f.truncate() def read_testcase(self,yaml_name): with open(os.getcwd() + '\testcases\' + yaml_name, mode='r', encoding='utf-8') as f: value = yaml.load(f, yaml.FullLoader) return value

with open(os.path.join(os.getcwd(), 'testcases', yaml_name), mode='r', encoding='utf-8') as f: value = yaml.load(f, yaml.FullLoader) return value 这样就可以在不同的操作系统上都正常运行了。

with open(path + 'test.json', 'r', encoding='utf-8') as fp

I'm sorry, but the code snippet you provided is incomplete. It appears to be missing the ... Can you please provide more context or a complete code snippet so I can better understand your request?

请对以下这段代码进行解析import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取训练数据和测试数据 train_data = pd.read_csv('data_train.csv', encoding='utf-8') test_data = pd.read_csv('data_test.csv', encoding='utf-8') # 提取特征向量 vectorizer = TfidfVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(train_data['title'] + ' ' + train_data['keywords']) X_test = vectorizer.transform(test_data['title'] + ' ' + test_data['keywords']) # 训练模型 model = MultinomialNB() model.fit(X_train, train_data['label']) # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) # 输出分类结果 with open('lab4_result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for i, y in enumerate(y_pred): f.write('学号***姓名***{}\n'.format(y))

7. 将分类结果写入文件，使用 with open 函数打开一个文件，将分类结果写入文件中，其中 i 为索引，y 为分类结果。 需要注意的是，此处只是一个简单的文本分类模型，还有很多可以优化的地方，比如对文本进行预处理...

try: f = open(path1 + "\\test.txt","a+",encoding="utf-8") f.write(str1) data = json.load(f) print(type(data)) aa = pd.DataFrame(data) aa.to_excel(path1 + "\\测试.xlsx", sheet_name="测试", encoding="utf-8") except Exception as e: print("---打开异常---", e)以上代码报错Expecting value: line 1 column 1 (char 0)，优化一下

with open(path1 + "\\test.txt", "r+", encoding="utf-8") as f: str1 = f.read() data = json.loads(str1) print(type(data)) aa = pd.DataFrame(data) aa.to_excel(path1 + "\\测试.xlsx", sheet_name=...

优化这段代码 for device in resp.Results: s= json.loads(str(device)) time1 = timestamp_to_datetime(int(s['Time'])) valve1 = s['Value'] str1 = str( "{} ,播报状态, Time={}, Value={}\r\n".format(DeviceName,time1,valve1)) test_str += str1 path1 = os.getcwd() # 获取当前工作目录路径 try: f = open(path1+"\\test.txt","r",encoding="utf-8") json_data = json.load(f) aa = pd.DataFrame(json_data) aa aa.to_excel("./ceshi(1).xlsx",sheet_name="测试",encoding="utf-8") except Exception as e: print("---打开异常---", e)

with open(path1 + "\\test.txt", "r", encoding="utf-8") as f: json_data = json.load(f) aa = pd.DataFrame(json_data) aa.to_excel("./ceshi(1).xlsx", sheet_name="测试", encoding="utf-8") except ...

import jieba import wordcloud import imageio mask = imageio.imread('C:/Users/Febird/Desktop/1.png') #设定一个词云背景 with open('C:/Users/Febird/Desktop/傲世.txt', encoding='utf-8') as f: t = f.read() # 打开需要制作词云图的文件 ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 将文章中的词组提出来 stopwords_file = open('C:/Users/Febird/Desktop/stopWord.txt', 'r', encoding='utf-8') stopwords = [(words.strip()) for words in stopwords_file.readlines()] w = wordcloud.WordCloud(width=4000, height=4000, stopwords=stopwords, font_path="msyh.ttc", colormap='hot', background_color='pink', mask=mask) # 定义一个词云 w.generate(txt) #生成词云 w.to_file(r'C:/Users/Febird/Desktop/test_3.png') #将词组变量txt导入词云对象w中并保存 添加代码 完成排名前五十个词的词云

stopwords_file = open('C:/Users/Febird/Desktop/stopWord.txt', 'r', encoding='utf-8') stopwords = [(words.strip()) for words in stopwords_file.readlines()] w = wordcloud.WordCloud(width=4000, height=...

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