Csv-файл в python

Открытые файлы в Python

Чтобы открыть файл, все, что нам нужно, это путь к каталогу, в котором находится файл. Если он находится в том же каталоге, то это, в том числе только полное имя файла будет достаточно.

Я создал файл с некотором образец текста в нем, который мы будем использовать в качестве образца для изучения метода открытого файла.

1. Открытие файла с помощью метода Open ()

Чтобы открыть OpenFile.txt и прочитайте текстовое содержимое файла, давайте использовать и методы.

file = open('OpenFile.txt')
print(file.read())
file.close()

Метод будет прочитать все содержимое файла.

По умолчанию Метод открывает файл в режиме только для чтения. Чтобы написать в файл, нам нужно указать, что файл должен быть открыт в режиме записи.

2. Разные режимы для Open () метода

Давайте попробуем написать файл с режимом по умолчанию.

file = open('OpenFile.txt')
print(file.read())
file.write("testing write")
file.close()

Мы будем держать операцию чтения, так как это так, чтобы мы могли видеть, где код останавливается.

Так что, что такое режимы, и как мы их добавляем? Ниже приведен список режимов при использовании метода Open ().

• R : Режим только для чтения.
• R +: Режим прочитанного и записи. Не будет создавать новый файл и открыть не удастся, если файл не существует
• RB : Двоичный режим только для чтения для чтения изображений, видео и т. Д.
• W: Режим только для записи. Перезаписывает существующий файл содержимого. Это создаст новый файл, если указанное имя файла не существует.
• W +: Режим прочитанного и записи.
• WB: Двоичный режим только для записи в Media файлы.
• WB +: Двоичный режим чтения и записи.
• A: Режим добавления. Не перезаписывает существующий контент
• A +: Присоединяйтесь и читайте режим. Он создаст новый файл, если имя файла не существует.
• AB: Добавьте двоичный режим для изображений, видео и т. Д.
• AB +: Добавьте и читайте двоичный режим.

3. Открытие файлов в режиме записи в Python

Есть несколько способов открыть файл в режиме записи в Python. В зависимости от того, как вы хотите, чтобы методы обработки файлов писать в файл, вы можете использовать один из режимов ниже.

file = open('OpenFile.txt', 'w')
print(file.read())
file.close()

Добавляя «W» при открытии файла в первой строке, мы указываем, что файл должен быть открыт в режиме записи. Но Эта операция потерпит неудачу ТОО Потому что файл – только для записи И не позволит нам использовать метод чтения ().

file = open('OpenFile.txt', 'w')
file.write('New content\n')
file.close()

Приведенный выше код полностью очистит все содержимое текстового файла и вместо этого просто сказать «новый контент».

Если вы не хотите перезаписать файл, Вы можете использовать А + или R + Режимы.

Режим R + напишет любой контент, переданный на метод.

file = open('OpenFile.txt', 'r+')
print(file.read())
file.write('r+ method, adds a line\n')
file.close()

Режим A или A + будет выполнять то же действие, что и режим R + с одним главным отличием.

В случае метода R +, Новый файл не будет создан Если указанное имя файла не существует. Но с помощью режима A + новый файл будет создан, если указанный файл недоступен.

4. Открытие файлов с использованием предложения

При чтении файлов с Метод, вам всегда нужно убедиться, что Метод называется, чтобы избежать утечек памяти. Как разработчик, вы можете пропустить при добавлении Метод, вызывающий вашу программу утечку памяти файла из-за открытия файла.

С меньшими файлами, на системных ресурсах не очень заметное влияние, но он будет отображаться при работе с большим файлами.

with open('OpenFile.txt', 'r+') as file:
    print(file.read())

В приведенном выше примере вывод будет таким же, как те, которые мы видели в начале, но нам не нужно закрывать файл.

А Блок получает блокировку, как только он выполняется и выпускает блокировку после окончания блока.

Вы также можете запустить другие методы на данных во время пребывания в с код кода. Я отредактировал OpenFile.txt, в этом случае и добавил еще несколько текстов для лучшего понимания.

with open('OpenFile.txt', 'r+') as file:
    lines = file.readlines()
    
    for line in lines:
        print(line.split())

Заявление делает память для нас, пока мы продолжаем работать в его объеме. Это еще один, но лучший способ работать с файлами в Python.

Создание нового файла

Новый файл можно создать, используя один из следующих режимов доступа с функцией open().

• x: создает новый файл с указанным именем. Вызовет ошибку, если существует файл с таким же именем.
• a: создает новый файл с указанным именем, если такого файла не существует. Он добавляет содержимое к файлу, если файл с указанным именем уже существует.
• w: создает новый файл с указанным именем, если такого файла не существует. Он перезаписывает существующий файл.

Пример 1.

#open the file.txt in read mode. causes error if no such file exists.  
fileptr = open("file2.txt","x") 
print(fileptr)  
if fileptr:  
    print("File created successfully")

Выход:

<_io.TextIOWrapper name = 'file2.txt' mode = 'x' encoding = 'cp1252'>
 File created successfully 

Многострочные операторы

Многострочные операторы записываются в блокнот как редактор и сохраняются с расширением .py. В следующем примере мы определим выполнение нескольких строк кода с помощью скрипта Python.

Код:

name = "Andrew Venis"
branch = "Computer Science"
age = "25"
print("My name is: ", name, )
print("My age is: ", age)

Файл сценария:

Плюсы и минусы режима сценария

Режим сценария также имеет несколько преимуществ и недостатков. Давайте разберемся в следующих преимуществах запуска кода в режиме скрипта:

• Мы можем запускать несколько строк кода.
• Отладка выполняется легко в режиме сценария.
• Подходит как для новичков, так и для экспертов.

Посмотрим на недостатки скриптового режима:

• Нужно сохранять код каждый раз, если мы вносим в него какие-либо изменения.
• Когда мы запускаем одну или несколько строк кода, это может быть утомительно.

Чтение файлов CSV

Python предоставляет различные функции для чтения файла CSV. Опишем несколько методов для чтения.

Использование функции csv.reader()

В Python модуль csv.reader() используется для чтения файла csv. Он берет каждую строку файла и составляет список всех столбцов.

Мы взяли текстовый файл с именем python.txt, в котором есть разделитель по умолчанию(,) со следующими данными:

 
name,department,birthday month   
Parker,Accounting,November   
Smith,IT,October   

Пример:

 
import csv   
with open('python.csv') as csv_file:   
    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')   
    line_count = 0   
    for row in csv_reader:   
        if line_count == 0:   
            print(f'Column names are {", ".join(row)}')   
            line_count += 1   

Выход:

Column names are name, department, birthday month 
  Parker works in the Accounting department, and was born in November. 
  Smith works in the IT department, and was born in October. 
Processed 3 lines. 

В приведенном выше коде мы открыли python.csv с помощью функции open(). Мы использовали функцию csv.reader() для чтения файла, который возвращает итеративный объект чтения. Объект чтения состоял из данных, и мы повторили цикл, используя цикл for, чтобы распечатать содержимое каждой строки.

Запись данных в файлы Excel с помощью xlwt

Вы можете использовать пакет xlwt помимо пакета XlsxWriter для создания электронных таблиц, содержащих ваши данные. Это альтернативный пакет для записи данных, информации о форматировании и т. д., который идеально подходит для записи данных и информации о формате в файлы с расширением .xls. Он может выполнять несколько операций с электронной таблицей.

Он поддерживает такие функции, как форматирование, изображения, диаграммы, настройку страницы, автоматические фильтры, условное форматирование и многие другие.

У Pandas есть отличные методы для чтения всех видов данных из файлов Excel. Мы также можем импортировать результаты обратно в pandas.

Установка

Процесс установки YAML довольно прост. Это можно сделать двумя способами, начнем с простого.

Метод 1: через точку

Самый простой способ установить библиотеку YAML в Python – через диспетчер пакетов pip. Если в вашей системе установлен pip, выполните следующую команду, чтобы загрузить и установить YAML:

$ pip install pyyaml

Метод 2: через источник

Если у вас не установлен pip или у вас возникли проблемы с описанным выше методом, вы можете перейти на исходную страницу библиотеки. Загрузите репозиторий в виде zip-файла, откройте терминал или командную строку и перейдите в каталог, в который загружен файл. Когда вы окажетесь там, выполните следующую команду:

$ python setup.py install

Генератор случайных файлов

Создадим папку , а внутри нее еще одну — . Дерево каталогов теперь должно выглядеть вот так:

ManageFiles/
 |
 |_RandomFiles/

Чтобы поиграться с файлами, мы сгенерируем их случайным образом в директории . Создайте файл в папке . Вот что должно получиться:

ManageFiles/
 |
 |_ create_random_files.py
 |_RandomFiles/

Готово? Теперь поместите в файл следующий код, и перейдем к его рассмотрению:

import os
from pathlib import Path
import random

list_of_extensions = 

# перейти в папку RandomFiles
os.chdir('./RandomFiles')

for item in list_of_extensions:
    # создать 20 случайных файлов для каждого расширения имени
    for num in range(20):
        # пусть имя файла начинается со случайного числа от 1 до 50
        file_name = random.randint(1, 50)
        file_to_create = str(file_name) + item
        Path(file_to_create).touch()

Начиная с Python 3.4 мы получили pathlib, нашу маленькую волшебную палочку. Также мы импортируем функцию для генерации случайных чисел, но ее мы посмотрим в действии чуть ниже.

Сперва создадим
список файловых расширений для формирования названий файлов. Не стесняйтесь
добавить туда свои варианты.

Далее мы переходим в папку и запускаем цикл. В нем мы просто говорим: возьми каждый элемент и сделай с ним кое-что во внутреннем цикле 20 раз.

Теперь пришло время для импортированной функции . Используем ее для производства случайных чисел от 1 до 50. Это просто не очень творческий способ побыстрее дать названия нашим тестовым файлам: к сгенерированному числу добавим расширение файла и получим что-то вроде или . И так 20 раз для каждого расширения. В итоге образуется беспорядок, достаточный для того, чтобы его было лень сортировать вручную.

Итак, запустим
наш генератор хаоса через терминал.

python create_random_files.py

Поздравляю,
теперь у нас полная папка неразберихи. Будем распутывать.

В той же директории, где , создадим файл и поместим туда следующий код.

Форматы файлов в Python 3

Python очень гибкий и может относительно легко обрабатывать множество различных форматов файлов. Вот основные форматы:

Данное руководство рассматривает только формат txt.

Запись в файл Python

Чтобы записать данные в файл в Python, нужно открыть его в режиме ‘w’, ‘a’ или ‘x’. Но будьте осторожны с режимом ‘w’. Он перезаписывает файл, если то уже существует. Все данные в этом случае стираются.

Запись строки или последовательности байтов (для бинарных файлов) осуществляется методом write(). Он возвращает количество символов, записанных в файл.

with open("test.txt",'w',encoding = 'utf-8') as f:
   f.write("my first filen")
   f.write("This filenn")
   f.write("contains three linesn")

Эта программа создаст новый файл ‘test.txt’. Если он существует, данные файла будут перезаписаны. При этом нужно добавлять символы новой строки самостоятельно, чтобы разделять строки.

Оператор with

Оператор with был введен в Python 2.5. Он полезен в случае манипулирования файлами. Используется в сценарии, когда пара операторов должна выполняться с блоком кода между ними.

Синтаксис для открытия файла с помощью оператора приведен ниже.

with open(<file name>, <access mode>) as <file-pointer>:    
    #statement suite     

Преимущество использования оператора with заключается в том, что он обеспечивает гарантию закрытия файла независимо от того, как закрывается вложенный блок.

Всегда рекомендуется использовать оператор with для файлов. Если во вложенном блоке кода возникает прерывание, возврат или исключение, тогда он автоматически закрывает файл, и нам не нужно писать функцию close() . Это не позволяет файлу исказиться.

Рассмотрим следующий пример.

with open("file.txt",'r') as f:  
    content = f.read();  
    print(content)  

Запись

Теперь, когда мы узнали, как преобразовать файл YAML в словарь Python, давайте попробуем сделать что-то наоборот, то есть сериализовать словарь Python и сохранить его в файл в формате YAML. Для этого воспользуемся тем же словарем, который мы получили в результате нашей последней программы.

import yaml

dict_file = },
{'countries' : }]

with open(r'E:\data\store_file.yaml', 'w') as file:
    documents = yaml.dump(dict_file, file)

Метод dump() принимает словарь Python как первый, а объект File как второй параметр.

После выполнения приведенного выше кода в вашем текущем рабочем каталоге будет создан файл с именем store_file.yaml.

# store_file.yaml file contents:

- sports:

  - soccer
  - football
  - basketball
  - cricket
  - hockey
  - table tennis
- countries:

  - Pakistan
  - USA
  - India
  - China
  - Germany
  - France
  - Spain

Еще одна полезная функция, которую предлагает библиотека YAML для метода dump(), – это параметр sort_keys. Чтобы показать, что он делает, применим его к нашему первому файлу, то есть fruit.yaml:

import yaml

with open(r'E:\data\fruits.yaml') as file:
    doc = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

    sort_file = yaml.dump(doc, sort_keys=True)
    print(sort_file)

Вывод:

apples: 20
bananas: 3
grapes: 100
mangoes: 2
pineapples: 1

В выводе видно, что фрукты отсортированы в алфавитном порядке.

Чтение и запись в бинарном режиме доступа

Что такое
бинарный режим доступа? Это когда данные из файла считываются один в один без
какой-либо обработки. Обычно это используется для сохранения и считывания
объектов. Давайте предположим, что нужно сохранить в файл вот такой список:

books = 
("Евгений Онегин", "Пушкин А.С.", 200),
("Муму", "Тургенев И.С.", 250),
("Мастер и Маргарита", "Булгаков М.А.", 500),
("Мертвые души", "Гоголь Н.В.", 190)

Откроем файл на
запись в бинарном режиме:

file = open("out.bin", "wb")

Далее, для работы
с бинарными данными подключим специальный встроенный модуль pickle:

import pickle

И вызовем него
метод dump:

pickle.dump(books, file)

Все, мы
сохранили этот объект в файл. Теперь прочитаем эти данные. Откроем файл на
чтение в бинарном режиме:

file = open("out.bin", "rb")

и далее вызовем
метод load модуля pickle:

bs = pickle.load(file)

Все, теперь
переменная bs ссылается на
эквивалентный список:

print( bs )

Аналогичным
образом можно записывать и считывать сразу несколько объектов. Например, так:

import pickle
 
book1 = "Евгений Онегин", "Пушкин А.С.", 200
book2 = "Муму", "Тургенев И.С.", 250
book3 = "Мастер и Маргарита", "Булгаков М.А.", 500
book4 = "Мертвые души", "Гоголь Н.В.", 190
 
try:
    file = open("out.bin", "wb")
 
    try:
        pickle.dump(book1, file)
        pickle.dump(book2, file)
        pickle.dump(book3, file)
        pickle.dump(book4, file)
 
    finally:
        file.close()
 
except FileNotFoundError:
    print("Невозможно открыть файл")

А, затем,
считывание в том же порядке:

    file = open("out.bin", "rb")
    b1 = pickle.load(file)
    b2 = pickle.load(file)
    b3 = pickle.load(file)
    b4 = pickle.load(file)
 
    print( b1, b2, b3, b4, sep="\n" )

Вот так в Python выполняется
запись и считывание данных из файла.

Читаем бинарный файл с помощью NumPy

В этой части мы поговорим о том, как создать бинарный файл и прочитать его с помощью массивов NumPy. Перед началом работы необходимо установить модуль NumPy командой в терминале или через ваш редактор Python, в котором вы будете писать программу.

Функция создаёт текстовый или бинарный файл, а считывает данные из файла и создаёт массив.

Синтаксис tofile()

ndarray.tofile(file, sep='', format='%s')

Первый аргумент обязательный – он принимает имя файла, путь или строку. Файл создастся, только если будет указан первый аргумент. Второй аргумент – необязательный, он используется для разделения элементов массива. Третий аргумент также необязателен, он отвечает за форматированный вывод содержимого файла.

Синтаксис fromfile()

numpy.fromfile(file, dtype=float, count=- 1, sep='', offset=0, *, like=None)

Первый аргумент обязательный – он принимает имя файла, путь или строку. Содержимое файла будет прочитано, только если вы укажете имя файла.  определяет тип данных в возвращаемом массиве. задаёт число элементов массива. – для разделения элементов текста или массива. определяет позицию в файле, с которой начинается считывание. Последний аргумент нужен, чтобы создать массив, не являющийся массивом NumPy.

Напишем следующий код, чтобы создать бинарный файл с помощью массива NumPy, прочитать его и вывести содержимое.

# Импортируем NumPy
import numpy as np

# Объявляем массив numpy 
nparray = np.array()

# Создаём бинарный файл из numpy-массива
nparray.tofile("list.bin")

# Выведем данные из бинарного файла
print(np.fromfile("list.bin",  dtype=np.int64))

Использование модуля requests

Вы также можете скачивать файлы с помощью модуля requests. Метод get модуля запросов используется для загрузки содержимого файла в двоичном формате. Затем вы можете использовать метод open, чтобы открыть файл в вашей системе, как и в предыдущем методе urllib2.urlopen.

Взгляните на следующий сценарий:

import requests

print('Beginning file download with requests')

url = 'http://i3.ytimg.com/vi/J---aiyznGQ/mqdefault.jpg'
r = requests.get(url)

with open('/Users/scott/Downloads/cat3.jpg', 'wb') as f:
    f.write(r.content)

# Retrieve HTTP meta-data
print(r.status_code)
print(r.headers)
print(r.encoding)

В приведенном выше скрипте метод open снова используется для записи двоичных данных в локальный файл. Если вы выполните приведенный выше сценарий и перейдете в каталог «Загрузки», вы должны увидеть только что загруженный файл JPG с именем «cat3.jpg».

С помощью модуля запросов вы также можете легко получить соответствующие метаданные о своем запросе, включая код состояния, заголовки и многое другое. В приведенном выше сценарии вы можете увидеть, как мы получаем доступ к некоторым из этих метаданных.

То же самое касается дополнительных параметров, которые требуются для HTTP-запроса GET. Например, если вам нужно добавить заголовки клиентов, все, что вам нужно сделать, это создать dict с вашими заголовками и передать его в запрос на получение:

headers = {'user-agent': 'test-app/0.0.1'}
r = requests.get(url, headers=headers)

Выявление ошибок

Иногда, в ходе работы, ошибки случаются. Файл может быть закрыт, потому что какой-то другой процесс пользуется им в данный момент или из-за наличия той или иной ошибки разрешения. Когда это происходит, может появиться IOError. В данном разделе мы попробуем выявить эти ошибки обычным способом, и с применением оператора with. Подсказка: данная идея применима к обоим способам.

Python

try:
file_handler = open(«test.txt»)
for line in file_handler:
print(line)
except IOError:
print(«An IOError has occurred!»)
finally:
file_handler.close()

В описанном выше примере, мы помещаем обычный код в конструкции try/except. Если ошибка возникнет, следует открыть сообщение на экране

Обратите внимание на то, что следует удостовериться в том, что файл закрыт при помощи оператора finally. Теперь мы готовы взглянуть на то, как мы можем сделать то же самое, пользуясь следующим методом:

Python

try:
with open(«test.txt») as file_handler:
for line in file_handler:
print(line)
except IOError:
print(«An IOError has occurred!»)

Как вы можете догадаться, мы только что переместили блок with туда же, где и в предыдущем примере. Разница в том, что оператор finally не требуется, так как контекстный диспетчер выполняет его функцию для нас.

Использование модуля

В следующем очень простом примере показаны основы использования модуля Pickle в Python 3:

import pickle

test_list = 

with open('test_pickle.pkl', 'wb') as pickle_out:
    pickle.dump(test_list, pickle_out)

Во-первых, мы должны импортировать модуль pickle, что выполняется в строке 1. В строке 3 мы определяем простой список из трех элементов, который будет обработан.

В строке 5 мы указываем, что имя нашего выходного файла pickle будет test_pickle.pkl. Используя параметр wb, мы сообщаем программе, что хотим записать (w) двоичные данные (b) внутри нее (потому что мы хотим создать поток байтов)

Обратите внимание, что расширение pkl не обязательно – мы используем его в этом руководстве, потому что это расширение включено в документацию Python.

В строке 6 мы используем метод pickle.dump(), чтобы собрать наш тестовый список и сохранить его в файле test_pickle.pkl.

Я рекомендую вам попробовать открыть сгенерированный файл pickle в текстовом редакторе. Вы быстро заметите, что поток байтов определенно не является удобочитаемым форматом.

Функции модуля Python CSV

Модуль CSV используется для обработки файлов CSV для чтения / записи и получения данных из указанных столбцов. Существуют следующие типы функций CSV:

• csv.field_size_limit – возвращает текущий максимальный размер поля, разрешенный парсером.
• csv.get_dialect – возвращает диалект, связанный с именем.
• csv.list_dialects – возвращает названия всех зарегистрированных диалектов.
• csv.reader – читает данные из файла csv.
• csv.register_dialect – связывает диалект с именем. Имя должно быть строкой или объектом Unicode.
• csv.writer – записывает данные в файл csv.
• o csv.unregister_dialect – удаляет диалект, связанный с именем, из реестра диалектов. Если имя не является зарегистрированным именем диалекта, возникает ошибка.
• csv.QUOTE_ALL – предписывает объектам записи заключать в кавычки все поля. csv.QUOTE_MINIMAL – предписывает объектам записи указывать только те поля, которые содержат специальные символы, такие как quotechar, delimiter и т. д.
• csv.QUOTE_NONNUMERIC – предписывает объектам записи заключать в кавычки все нечисловые поля.
• csv.QUOTE_NONE – указывает объекту записи никогда не заключать поля в кавычки.

Через модуль openpyxl

Он определяется как пакет, который обычно рекомендуется, если вы хотите читать и записывать файлы .xlsx, xlsm, xltx и xltm. Вы можете проверить это, запустив type(wb).

Функция load_workbook() принимает аргумент и возвращает объект книги, представляющий файл. Убедитесь, что вы находитесь в том же каталоге, где находится ваша электронная таблица. В противном случае вы получите ошибку при импорте.

Вы можете легко использовать цикл for с помощью функции range(), которая поможет вам распечатать значения строк, которые имеют значения в столбце 2. Если эти конкретные ячейки пусты, вы получите None.

Закрытие открытого файла с помощью метода close()

Когда вы открываете файл в Python, чрезвычайно важно закрыть файл после внесения изменений. Это сохраняет любые изменения, которые вы сделали ранее, удаляет файл из памяти и предотвращает дальнейшее чтение или запись в программе

Синтаксис для закрытия открытого файла в Python:

fileobject.close()

Если мы продолжим наши предыдущие примеры, где мы читаем файлы, вот как вы закроете файл:

text_file = open('/Users/pankaj/abc.txt','r')
# some file operations here

text_file.close()

Кроме того, вы можете избежать закрытия файлов вручную, если используете блок with. Как только блок with выполняется, файлы закрываются и становятся недоступными для чтения и записи.

Задания для самоподготовки

1. Выполните
считывание данных из текстового файла через символ и записи прочитанных данных
в другой текстовый файл. Прочитывайте так не более 100 символов.

2. Пользователь
вводит предложение с клавиатуры. Разбейте это предложение по словам (считать,
что слова разделены пробелом) и сохраните их в столбец в файл.

3. Пусть имеется
словарь:

d = {«house»:
«дом», «car»: «машина»,

    
«tree»:
«дерево», «road»: «дорога»,

     «river»:
«река»}

Необходимо
каждый элемент этого словаря сохранить в бинарном файле как объект. Затем,
прочитать этот файл и вывести считанные объекты в консоль.

Видео по теме

#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер

#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm

#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id

#4. Числовые типы, арифметические операции

#5. Математические функции и работа с модулем math

#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()

#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not

#8. Введение в строки. Базовые операции над строками

#9. Знакомство с индексами и срезами строк

#10. Основные методы строк

#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки

#12. Форматирование строк: метод format и F-строки

#13. Списки — операторы и функции работы с ними

#14. Срезы списков и сравнение списков

#15. Основные методы списков

#16. Вложенные списки, многомерные списки

#17. Условный оператор if. Конструкция if-else

#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else

#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие

#20. Оператор цикла while

#21. Операторы циклов break, continue и else

#22. Оператор цикла for. Функция range()

#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()

#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()

#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами

#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов

#27. Генераторы списков (List comprehensions)

#28. Вложенные генераторы списков

#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями

#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле

#31. Кортежи (tuple) и их методы

#32. Множества (set) и их методы

#33. Операции над множествами, сравнение множеств

#34. Генераторы множеств и генераторы словарей

#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов

#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование

#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД

#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры

#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs

#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций

#41. Рекурсивные функции

#42. Анонимные (lambda) функции

#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal

#44. Замыкания в Python

#45. Введение в декораторы функций

#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций

#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from

#48. Импорт собственных модулей

#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка

#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты

#51. Функция open. Чтение данных из файла

#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов

#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах

#54. Выражения генераторы

#55. Функция-генератор. Оператор yield

#56. Функция map. Примеры ее использования

#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов

#58. Функция zip. Примеры использования

#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted

#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу

#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных

#62. Функции all и any. Примеры их использования

#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления

#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы

#65. Модуль random стандартной библиотеки

Заключение

Итак, если вы хотите прочитать текстовый файл в Python, вам сначала нужно его открыть.

open("name of file you want opened", "optional mode")

Если текстовый файл и ваш текущий файл, где вы пишете код, находятся в одной директории, можно просто указать имя файла в функции .

Если ваш текстовый файл находится в другом каталоге, вам необходимо указать правильный путь к нему.

Функция принимает необязательный параметр режима. Режим по умолчанию – чтение ().

Чтобы проверить, можно ли прочитать текстовый файл, вы можете использовать метод . Он возвращает , если файл можно прочитать, или в противном случае.

Метод будет читать все содержимое файла как одну строку.

Также, когда вы закончите читать файл, не забудьте закрыть его. Один из способов убедиться, что ваш файл закрыт, – использовать ключевое слово . Оно закрывает файл автоматически и вам не нужно беспокоиться об этом.

Метод будет считывать только одну строку из файла и возвращать ее.

Метод прочитает и вернет все строки в файле в виде списка.

Также для чтения содержимого файлов можно использовать цикл .

Надеемся, вам понравилась эта статья. Желаем удачи в вашем путешествии по миру Python!

Перевод статьи «Python Open File – How to Read a Text File Line by Line».

Заключение

Как видите, благодаря модулю Pickle сериализация объектов Python довольно проста. В наших примерах мы выбрали простой список, но вы можете использовать тот же метод для сохранения большого спектра типов данных Python, если вы убедитесь, что ваши объекты содержат только другие выбираемые объекты.

У Pickling есть некоторые недостатки, самый большой из которых может заключаться в том, что вы можете распаковать свои данные только с помощью Python – если вам нужно кросс-языковое решение, JSON определенно лучший вариант. И, наконец, помните, что сериализованные объекты можно использовать для переноса кода, который вы не обязательно хотите выполнять.

От: admin

Эта тема закрыта для публикации ответов.