with open(f'{sys.path[0]}/{str(dic1).split("/")[1]}.txt','a+','utf-8') as f: TypeError: an integer is required (got type str)
时间: 2023-08-10 15:07:11 浏览: 44
这个错误提示表明你传递给`open()`函数的第二个参数需要是一个整数类型,而你传递了一个字符串类型。
一种可能的解决方案是将第二个参数从`'a+'`改为`a+`,去掉单引号,因为`open()`函数期望的是一个整数常量,而不是字符串常量。
另一种可能的解决方案是将第三个参数从`'utf-8'`改为`encoding='utf-8'`,因为`open()`函数的第三个参数应该是一个关键字参数,而不是一个位置参数。这样修改后的代码应该是这样的:
```
with open(f'{sys.path[0]}/{str(dic1).split("/")[1]}.txt', 'a+', encoding='utf-8') as f:
# do something with the file
```
相关问题
.txt中将//后面的内容替换为空值
你可以使用 Python 的字符串操作和正则表达式来实现将 .txt 文件中的 `//` 后面的内容替换为空值的功能。以下是一个示例代码:
```python
import re
def remove_comments(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
content = f.read()
pattern = r"//.*?$"
regex = re.compile(pattern, re.MULTILINE)
content = regex.sub("", content)
with open(file_path, 'w') as f:
f.write(content)
# 测试代码
file_path = "test.txt"
with open(file_path, 'w') as f:
f.write("Hello, //world!\nPython is //awesome!")
remove_comments(file_path)
with open(file_path, 'r') as f:
print(f.read())
```
运行该代码后,输出结果为:
```
Hello,
Python is
```
可以看到,所有的 `//` 后面的内容都被成功删除了。这个方法会直接修改文件内容,因此请谨慎使用,并且一定要备份原始文件。如果你需要删除其他类型的注释,例如 `/* */` 或者 `#`,你可以修改正则表达式的模式。
'./MNIST/MNIST/raw',
'./MNIST/MNIST/raw'是一个文件路径,通常用于存储MNIST数据集的原始文件。如果你想使用Python从原始文件读取MNIST数据集,请使用以下代码:
```python
import os
import gzip
# 定义MNIST数据集路径
data_path = './MNIST/MNIST/raw'
# 读取训练集和测试集
with gzip.open(os.path.join(data_path, 'train-images-idx3-ubyte.gz'), 'rb') as f:
train_images = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16).reshape(-1, 28*28)
with gzip.open(os.path.join(data_path, 'train-labels-idx1-ubyte.gz'), 'rb') as f:
train_labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
with gzip.open(os.path.join(data_path, 't10k-images-idx3-ubyte.gz'), 'rb') as f:
test_images = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16).reshape(-1, 28*28)
with gzip.open(os.path.join(data_path, 't10k-labels-idx1-ubyte.gz'), 'rb') as f:
test_labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
```
上面的代码将原始的MNIST数据集读取到内存中,其中训练集包含60000张28×28的手写数字图片,而测试集包含10000张图片。每张图片都用一个长度为784的一维数组表示。