Java二进制I/O基础与文本文件差异解析

版权申诉
网络攻防
0 下载量 59 浏览量 更新于2024-09-05 收藏 20KB PDF 举报
"Java语言程序设计基础篇课后题答案-Chapter18BinaryI_O.pdf" 在Java编程中，Chapter18主要探讨了二进制输入/输出（Binary I/O）这一关键概念。二进制I/O对于处理非文本数据如图片、音频或自定义数据结构至关重要。本章涉及的知识点主要包括以下几个方面： 1. **文本文件与二进制文件的区别**：虽然不严谨，但通常认为文本文件由字符序列组成，可由文本编辑器查看；而二进制文件由位序列构成，无法直接用文本编辑器打开。二者的本质区别在于处理数据的方式。 2. **Java I/O流的概念**：Java I/O系统通过流对象来实现数据的读写。输入流（InputStream）用于读取数据，输出流（OutputStream）用于写入数据。这些类提供了一系列方法来处理不同类型的I/O操作。 3. **二进制I/O与文本I/O的差异**：二进制I/O直接按原样读取和复制文件中的字节，不做任何转换。而文本I/O涉及到字符编码和解码，Java虚拟机（JVM）在写入字符时会将Unicode转换为特定文件编码，在读取时再从文件编码转换回Unicode。 4. **字符编码**：在内存中，字符使用Unicode表示；在文件中，字符则根据指定的编码方案进行存储。如果没有明确指定编码，系统会使用默认的编码方式。 5. **二进制数据表示**：文本文件中的值如0x410x420x43代表二进制数据，这些值对应于ASCII码中的字符序列，例如'ABC'。 6. **文本与二进制写入的区别**：写入ASCII文本文件时，数字"100"会以字符序列0x310x300x30的形式保存。而写入一个字节类型的数值，其二进制表示会有所不同，具体取决于数值大小和数据类型。 7. **字节流与字符流**：Java I/O提供两种流，字节流（如FileInputStream和FileOutputStream）处理原始字节，而字符流（如 FileReader和FileWriter）处理字符。字节流适用于所有类型的数据，而字符流适用于文本数据。 8. **缓冲区和转换流**：BufferedInputStream和BufferedOutputStream用于提高读写性能，通过缓存数据减少磁盘访问次数。而InputStreamReader和OutputStreamWriter则用于在字节流和字符流之间转换，允许指定编码。 9. **随机访问文件**：RandomAccessFile类允许对文件进行随机访问，不仅能够顺序读写，还可以跳转到文件的任意位置进行读写。 10. **文件复制示例**：使用FileInputStream和FileOutputStream可以实现文件的复制，通过循环读取源文件的字节并写入目标文件，可以完成二进制文件的完整复制。 理解并熟练掌握这些知识点是进行Java二进制I/O操作的基础，无论是开发涉及大量数据交换的应用还是进行网络攻防相关的编程，都有重要的应用价值。

Java语言程序设计基础篇课后题答案-Chapter4Loops.pdf

2021-10-28 上传
Java语言程序设计基础篇课后题答案-Chapter4Loops.pdf

Java语言程序设计基础篇课后题答案-Chapter17ExceptionsandAssertions.pdf

2021-11-06 上传
Java语言程序设计基础篇课后题答案-Chapter17ExceptionsandAssertions.pdf 本资源是关于Java语言程序设计基础篇的课后题答案，专门讨论Chapter 17 Exceptions and Assertions的内容。下面是对该资源的详细解释和...

Java语言程序设计基础篇课后题答案-Chapter12GUIBasics.pdf

2021-10-01 上传
在提供的内容中，有许多关于Java图形用户界面（GUI）基础的关键知识...这些知识点对于理解和实现Java GUI程序设计是非常基础和关键的。通过这些内容的学习，可以掌握如何使用Java进行基本的图形界面设计和组件的管理。

在正确的前提下，用其他形式表达这段代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")

2023-05-05 上传
df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")解释代码

2023-05-05 上传
2. df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) 使用pandas库中的read_csv()函数读取指定路径下的csv文件，将其存储为DataFrame格式，并将第一...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import random import time main_url="http://www.xsbiquge.org/book/11432/" headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/114.0' } main_req=requests.get(main_url,headers=headers) title_list=[] chapters_list=[] main_bs4=BeautifulSoup(main_req.text,"html.parser") #print(main_bs4.text) main_find_list=main_bs4.find_all("div",class_="info-chapters flex flex-wrap")[1].select("a") #print(main_find_list[1].text) #print(len(main_find_list)) for i in main_find_list: #print(i) title_list.append(i.text) chapters_list.append("www.xsbiquge.org"+i["href"]) #print(title_list) #print(chapters_list) fp=open("./shu.txt","w",encoding="utf-8") for i,chapter_url in enumerate(chapters_list): chapter_req=requests.get(chapter_url,headers=headers) chapter_bs4=BeautifulSoup(chapter_req.text,"html.parser") print(chapter_bs4.select("#article"))

2023-06-10 上传
for i,chapter_url in enumerate(chapters_list): chapter_req=requests.get(chapter_url,headers=headers) chapter_bs4=BeautifulSoup(chapter_req.text,"html.parser") content = chapter_bs4.select("div#...

import requests from lxml import etree import os # 发送请求并获取HTML url = 'http://www.kanunu8.com/book3/6879/' response = requests.get(url) html_string = response.content.decode('gbk') #print(html_string) # 将HTML字符串转换为etree对象 root = etree.HTML(html_string) print(root) # 获取章节列表 chapter_list = root.xpath(u'//tr[@bgcolor="#ffffff"]/td') print(chapter_list) # 循环获取每个章节的内容 for chapter in chapter_list: chapter = chapter.xpath('./a/@href') chapter_url = url + chapter[0] print(chapter_url) response = requests.get(chapter_url) chapter_html_string = response.content.decode('gbk') print("---------") print(chapter_html_string) chapter_root = etree.HTML(chapter_html_string) print(chapter_root) title = chapter_root.xpath('//tr/td[@bgcolor="#FFFFFF"]/strong/font/text()')[0] content_list = chapter_root.xpath('//tr/td[@bgcolor="#FFFFFF"]/p/text()') #text_block = content_list.replace('
', '') #content = ''.join(content_list) print("---------------------") print(title) print(content_list) os.makedirs('动物农场', exist_ok=True) with open(os.path.join('动物农场', title + '.txt'), 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(content_list)

2023-06-08 上传
chapter = chapter.xpath('./a/@href') chapter_url = url + chapter[0] response = requests.get(chapter_url) response.encoding = response.apparent_encoding chapter_html_string = response.text ...

import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class book_spider(): def __init__(self,root_url): self.root_url=root_url self.book_list=[] #一级页面中获取的数据（二级页面地址）存放于此列表 self.chapter_list=[] #二级页面中获取的数据（三级页面地址和章节名）存放于此列表 def get_url(url): while True: try: res=requests.get(url) if res.status_code==200: res.encoding =res.apparent_encoding print("页面获取成功") return res.text else: print("页面返回异常",res.status_code) except: print("页面获取错误") def get_book_list(self.url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url+i for i in self.bbok_list] self.book_list.remove('http://10.1.88.252:7000/庆余年') print(book_list) def get_chapter_list(self,url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"],a.text.replace("\n",""))) def get_content(self.chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") content = html.find("div",{"id":"content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name,chapter[1]) with open(path,"w",encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(): self.get_book_list(self.root_url) for book in self.book_list: self.get_chapter_liat(book) for chapter in chapter_list: self.get_content(chapter) book_s = book_spider("http://10.1.88.252:7000") book_s.main()这是一段爬虫代码，找出里面的错误并改正

2023-06-02 上传
4. 在 `get_chapter_list` 方法中，将 `self.chapter_list.append((a["href"],a.text.replace("\n","")))` 改为 `self.chapter_list.append((self.root_url+a["href"],a.text.replace("\n","")))`，因为需要获取完整...

帮我把一下代码设置一个合理请求头，并加入一个延时import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class NovelDownloader: def __init__(self, root_url): self.root_url = root_url self.book_list = [] self.chapter_list = [] def get_url(self, url): while True: try: res = requests.get(url) if res.status_code == 200: print("页面获取成功！") return res.text else: print("页面返回异常！", res.status_code) except: print("页面获取错误！") def get_book_list(self): res = self.get_url(self.root_url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url + i for i in self.book_list] self.book_list.remove('http://www.biquge5200.cc/') def get_chapter_list(self, url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"], a.text.replace("\n", ""))) def get_content(self, chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") content = html.find("div", {"id": "content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name, chapter[1]) with open(path, "w", encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(self): self.get_book_list() for book in self.book_list: self.get_chapter_list(book) for chapter in self.chapter_list: self.get_content(chapter) if __name__ == '__main__': root_url = "http://www.biquge5200.cc/" nd = NovelDownloader(root_url) nd.main()

2023-06-02 上传
self.book_list = [self.root_url + i for i in self.book_list] self.book_list.remove('http://www.biquge5200.cc/') def get_chapter_list(self, url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,...

_bigdecimal.default is not a constructor

2023-07-28 上传
- *2* *3* [Java题库——Chapter10 面向对象思考](https://blog.csdn.net/weixin_39842682/article/details/114564176)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":...
nibuchunzhai
  • 粉丝: 0
  • 资源: 948
上传资源 快速赚钱

最新资源