with open('file.txt', 'r') as f: data = f.read()

时间: 2023-06-16 21:08:26 浏览: 140
TXT

读txt文件中的数据

这是一个 Python 代码示例，它打开一个名为 "file.txt" 的文本文件，并将其内容读取到变量 "data" 中。使用 "with" 语句可以确保文件在使用完毕后被关闭，这是一种很好的文件操作方式。在 "r" 模式下打开文件表示只读模式，因此无法对文件进行写入操作。如果需要写入文件，可以使用 "w" 模式。
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这个是我在做压力测试的时候写的一小段程序，是用来读取对方生成的txt文件

def read_data(file_path): data = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() if line ==True: words = jieba.lcut(line.split()[1]) tags = line.split()[2:] data.append([(words[i], tags[i]) for i in range(len(words))]) return data

2. 然后通过Python内置的'open'函数打开文件，并使用'utf-8'编码读取文件内容； 3. 遍历文件的每一行，并去掉行末的空白字符； 4. 判断行是否为真（即非空），如果是，则按空格对行进行分割，并用结巴分词将词语进行...

#读取数据 path = r"data.txt" with open(path) as f: data = f.read()怎么读取csv文件

with open(path, newline='') as csvfile: data = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"') for row in data: print(row) 其中，delimiter参数指定了csv文件的分隔符，通常是逗号；quotechar...

import snappy # 压缩文本文件 def compress_file(input_file, compressed_file): with open(input_file, 'r') as f_in: with open(compressed_file, 'wb') as f_out: data = f_in.read().encode() compressed_data = snappy.compress(data) f_out.write(compressed_data) # 解压缩文件 def decompress_file(compressed_file, decompressed_file): with open(compressed_file, 'rb') as f_in: with open(decompressed_file, 'w') as f_out: compressed_data = f_in.read() decompressed_data = snappy.decompress(compressed_data) f_out.write(decompressed_data.decode()) # 示例 input_file = 'input.txt' compressed_file = 'compressed.snappy' decompressed_file = 'decompressed.txt' # 压缩文本文件 compress_file(input_file, compressed_file) # 解压缩文本文件 decompress_file(compressed_file, decompressed_file)

2. 定义压缩文件函数compress_file：接收一个输入文件和一个压缩文件作为参数。首先以只读模式打开输入文件，并将其读取内容转换为字节流。然后使用snappy.compress函数对数据进行压缩，并将压缩后的数据写入到压缩...

解释以下代码：class ReadConfig: def __init__(self): try: fd = open(configPath, 'r', encoding='utf-8') data = fd.read() fd.close() except FileNotFoundError: print('配置文件缺失，请检查.后续功能会存在问题') data = '' # raise FileNotFoundError('配置文件缺失，请检查') # 清除BOM if data[:3] == codecs.BOM_UTF8: data = data[:3] filec = codecs.open(configPath, 'w') filec.write(data) filec.close() try: self.cf = configparser.RawConfigParser() self.cf.read(configPath, encoding='utf-8') except Exception as e: print(e) print('配置文件编码出错，请确认config.ini保存为UTF-8格式')

这段代码定义了一个名为 ReadConfig 的类，它有一个 __init__ 方法。在 __init__ 方法中，首先会尝试以只读方式打开一个 configPath 文件并读取其中的内容，如果成功则将文件内容保存到 data 变量中。如果文件未找到...

with open('your_file_path.txt', 'r') as file: data = file.read()将数据读为tensor类型

with open('your_file_path.txt', 'r') as file: data = file.read() data = data.strip().split() # split the data into a list of strings tensor_data = torch.tensor([int(d) for d in data]) # convert the ...

翻译每行代码的意思def read_text_data(): try: with open('algrothm.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: content = file.read() json_data = json.loads(content) return json_data except Exception as e: print(str(e))

2. 使用file.read()方法读取文件的全部内容，并将其存储在变量content中。 3. 使用json.loads()方法将content解析为JSON格式的数据，并将其存储在变量json_data中。 4. 使用return语句返回解析后的JSON...

import struct with open('binary_file.bin', 'wb') as file: data = b'\x48\x65\x6c\x6c\x6f\x20\x57\x6f\x72\x6c\x64' # 二进制数据 number = 42 packed_data = struct.pack('i', number) file.write(data) file.write(packed_data) file.close() with open('binary_file.bin', 'rb') as file: data = file.read() packed_data = file.read() number = struct.unpack('i', packed_data)[0] print(data) # 输出：b'Hello World' print(number) # 输出：42 file.close() 这段代码问题在哪里，会有这样的报错：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LX\Desktop\00.py", line 13, in <module> number = struct.unpack('i', packed_data)[0] struct.error: unpack requires a buffer of 4 bytes

with open('binary_file.bin', 'wb') as file: data = b'\x48\x65\x6c\x6c\x6f\x20\x57\x6f\x72\x6c\x64' # 二进制数据 number = 42 packed_data = struct.pack('i', number) file.write(data) file.write...

在利用python读取二进制文件时,常用到re模块中的search函数,请详细说明它的用法,举充分的例子,请以下面的代码为基础,进行修改 text_data = "Hello, World!" number = 12345 with open('binary_file.bin', 'wb') as file: file.write(text_data.encode()) position = file.tell() byte_data = number.to_bytes(4, 'big') file.write(byte_data) with open('binary_file.bin', 'rb') as file: text = file.read(10) print(text.decode()) file.seek(20) data = file.read() print(int.from_bytes(data, 'big'))

with open('binary_file.bin', 'wb') as file: file.write(text_data.encode()) position = file.tell() byte_data = number.to_bytes(4, 'big') file.write(byte_data) with open('binary_file.bin', 'rb') as...

在利用python读取二进制文件时,常用到re模块中的match函数,请详细说明它的用法,举充分的例子,请以下面的代码为基础,进行修改 text_data = "Hello, World!" number = 12345 with open('binary_file.bin', 'wb') as file: file.write(text_data.encode()) position = file.tell() byte_data = number.to_bytes(4, 'big') file.write(byte_data) with open('binary_file.bin', 'rb') as file: text = file.read(10) print(text.decode()) file.seek(20) data = file.read() print(int.from_bytes(data, 'big'))

with open('binary_file.bin', 'rb') as file: data = file.read() match = re.match(pattern, data) if match: print("匹配成功！") else: print("匹配失败！") 在上面的代码中，我们使用rb前缀定义了一...

class myDataset(Dataset): def _init_(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def _ien_(self): return len(self.csv_data) def _getitem_(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __len__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = ...

with open ('taobao.csv','r')as f: data = f.readlines()

This code opens a file named "taobao.csv" in read mode and stores the content of the file in a variable named "data" as a list of strings. Each string in the list represents a line in the file.

class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __ien__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __len__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = ...

按行读取“Euro2012.txt”文件的内容（可输出查看读取结果为列表形式）。 with open(r'C:\Users\86134\Desktop\Euro2012.txt','r') as f: data = f.readlines() data

with open('Euro2012.txt', 'r') as file: lines = file.readlines() print(lines) This will output the contents of the file as a list, where each element of the list corresponds to a line in the ...

import os import pandas as pd path = 'public/work/Personal/wuxu/TF_TR' result = {} for root, dirs, files in os.walk(path): for file in files: if file.endswith('.txt'): filepath = os.path.join(root, file) data = pd.read_csv(filepath, sep='\t', header=None) data = data[data[2] == 'TF'] for index, row in data.iterrows(): value = row[1] if value not in result: result[value] = 1 else: result[value] += 1 # 将结果输出到文件中 with open('output.txt', 'w') as f: for key, value in result.items(): f.write(f'{key}\t{value}\n') 修改上述代码，以txt结尾的文件名为表头，以f1文件的第一列为每行的表头，循环遍历txt文件， 如果txt文件的第三列为“TF”，且与其对应的第二列信息在f1文件中，则统计出其出现的次数，写在对应行列里

with open('output.txt', 'w') as f: # 输出表头 f.write('\t') for txt_file in txt_files: txt_header = os.path.splitext(txt_file)[0] f.write(f'{txt_header}\t') f.write('\n') # 输出每个value出现的...

import re import struct text_data = "Hello, World!" number = 12345 with open('binary_file.bin', 'wb') as file: file.write(text_data.encode()) file.write(text_data.encode()) file.write(text_data.encode()) file.write(text_data.encode()) #byte_data = number.to_bytes(4, 'big') #file.write(byte_data) with open('binary_file.bin', 'rb') as file: pattern = "Hel{.1}lo{.5}" data = file.read() match = re.match(pattern, data) 这段代码错在哪里

with open('binary_file.bin', 'wb') as file: file.write(text_data.encode()) file.write(text_data.encode()) file.write(text_data.encode()) file.write(text_data.encode()) with open('binary_file.bin'...

for file in os.listdir(path): with open(os.path.join(path, file), 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() text = re.sub(r'<[^>]*>', ' ', text) text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip() data.append(text) labels.append(label) return data, labels

具体来说，在for循环中，os.listdir(path)用于获取指定路径下所有的文件名，然后利用os.path.join(path, file)函数将路径和文件名结合起来，得到文件的完整路径。随后，使用open函数打开文件，并将文件内容读取出来...

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())

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()) 在代码中，file.txt 是你...

简写这些代码：import json def fangfa(): f="uu.json" try: with open(f) as u: t=json.load(u) except: name=input("请输入：") with open(f,"w") as p: json.dump(name,p) print("hallo:"+name) else: print("hallo:"+t) fangfa()

write_data(file_path, name := input("请输入：")) print("hallo: " + name) else: print("hallo: " + data) fangfa() 这样的代码看起来更加简洁，但也增加了代码的复杂度和可读性。需要权衡简洁和可读性...

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