下面函数功能为:打开文件“file.txt”,读取其中不以“#”开头的行 def file_read(): data_li = [] with __________________ as f: for data in f.readlines(): __________________: data_li.append(data) return data_li print(file_read())

时间: 2024-03-15 21:46:06 浏览: 52
这个函数的功能是打开文件 "file.txt",读取其中不以 "#" 开头的行,并将这些行存储在一个列表中,最后返回该列表。 下面是一个完整的实现: ```python def file_read(): data_li = [] with open("file.txt", "r") as f: for line in f: if not line.startswith("#"): data_li.append(line.strip()) return data_li print(file_read()) ``` 这个函数首先打开名为 "file.txt" 的文件,并将其赋值给变量 `f`。然后,它遍历文件的每一行,并检查该行是否以 "#" 开头。如果不是,就将该行加入列表 `data_li` 中。最后,函数返回 `data_li` 列表。注意,使用 `strip()` 方法可以去掉每行末尾的换行符和其他空白字符。
相关问题

读取一个文件,打印除了以#开头的行之外的所有行。 def file_read(): data_li = [] with open('file.txt', 'r',encoding='utf8') as file: for data in file. : if not data.startswith('#'): data_li. (data) return data_li print(file_read())

你的代码几乎正确,只有一些小问题。下面是稍微修改过的代码: ```python def file_read(): data_li = [] with open('file.txt', 'r', encoding='utf8') as file: for data in file: if not data.startswith('#'): data_li.append(data.strip()) return data_li print(file_read()) ``` 在这个代码中,我们定义了一个 `file_read` 函数,用于读取指定文件,并将除以 `#` 开头的行之外的所有行存储到列表 `data_li` 中。具体来说,我们打开文件并使用 `for` 循环逐行读取文件内容。然后,我们使用 `startswith` 方法判断行是否以 `#` 开头,如果不是,则将该行添加到 `data_li` 列表中,并使用 `strip` 方法去除行的首尾空白。 最后,我们将 `data_li` 列表作为函数的返回值,并在主程序中打印出来。 你可以将上述代码粘贴到你的 Python 环境中执行,将 `file.txt` 替换为你需要读取的文件名即可。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options # 打开URL文件 with open('url.txt', 'r') as file: urls = file.read().splitlines() # 定义特定的域名 specific_domains = ['4qo4li.com:9516/register?i_code='] # 创建ChromeOptions对象 chrome_options = Options() chrome_options.add_argument("--incognito") # 启用无痕模式 def process_url(url): # 创建浏览器实例 driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options) # 使用Chrome浏览器,需要下载对应的驱动并设置到环境变量中 # 构建完整的URL full_url = 'http://' + url + '/a/index.php/54545' # 打开浏览器并访问URL driver.get(full_url) # 等待页面跳转完成 driver.implicitly_wait(10) # 设置隐式等待时间,单位为秒 # 获取当前页面的URL current_url = driver.current_url # 判断当前页面的URL是否包含特定域名 if any(domain in current_url for domain in specific_domains): # 写入1.txt文本文件 with open('1.txt', 'a') as file: file.write(url + '\n') else: # 写入2.txt文本文件 with open('2.txt', 'a') as file: file.write(url + '\n') # 关闭浏览器 driver.quit() # 创建线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: # 提交任务给线程池 futures = [executor.submit(process_url, url) for url in urls] # 等待所有任务完成 for future in futures: future.result()

这段代码使用了Python的concurrent.futures库来创建了一个线程池,并使用Selenium库来进行网页操作。代码首先从url.txt文件中读取URL列表,然后定义了一个特定的域名列表。接下来,创建了一个ChromeOptions对象,添加了启用无痕模式的参数。然后,定义了一个process_url函数,该函数用于处理每个URL。在函数内部,首先创建了一个Chrome浏览器实例,然后构建完整的URL并打开浏览器访问该URL。然后等待页面跳转完成,获取当前页面的URL,并判断该URL是否包含特定域名。根据判断结果,将URL写入不同的文件中。最后,关闭浏览器。接下来,使用ThreadPoolExecutor创建了一个最大线程数为10的线程池,并将任务提交给线程池进行处理。最后,等待所有任务完成。 请问有什么问题我可以帮助您解答吗?
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请你修改优化代码,要求在读取完lc1和lc5文件后,分别调用save_to_csv函数将解析后的数据保存为CSV文件。1分文件名格式为文件名_1M。CSV,五分钟文件名格式为:文件名_5M.csv, import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' LC5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path): csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 file_name = "lc1" df1.to_csv(file_name + "_1M.csv", index=False) file_name = "lc5" df5.to_csv(file_name + "_5M.csv", index=False)

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