python處理寫入數據代碼講解

首先要利用python進行讀取整個文件，然后逐行讀取，最后寫入數據。具體實現步驟參考如下：

步驟一、讀取整個文件

先在當前目錄下創建一個TXT文件，例如文件名為’pi_digits.txt’的文本文件，里面的數據如下：

3.141592653589793238462643383279with open(’pi_digits.txt’) as f: # 默認模式為‘r’，只讀模式 contents = f.read() # 讀取文件全部內容 print contents # 輸出時在最后會多出一行（read()函數到達文件末會返回一個空字符，顯示出空字符就是一個空行） print ’------------’ print contents.rstrip() # rstrip()函數用于刪除字符串末的空白3.141592653589793238462643383279------------3.141592653589793238462643383279

步驟二、逐行讀取

有兩種方式可以進行逐行讀取。

方法1：可以通過循環方式來實現逐行讀取數據。

with open(’pi_digits.txt’) as f: for line1 in f: print line1 # 每行末尾會有一個換行符print ’------------’for line2 in f: print line2.rstrip() # 此時文件已經讀完，line2指向文本末尾，因此不會有輸出3.141592653589793238462643383279----------

進行文件讀取時，會一直標記記錄讀取的位置，數據讀到哪，標記就放到哪邊，繼續讀取數據時會從該位置繼續讀取，因此上面代碼中第二個循環中輸出為空。將上述代碼稍加修改如下：

with open(’pi_digits.txt’) as f: for line1 in f: print line1 print ’------------’with open(’pi_digits.txt’) as f: # 需要重新打開文本進行讀取for line2 in f: print line2.rstrip() # 刪除字符串末尾的空白3.141592653589793238462643383279------------3.141592653589793238462643383279

方法2：比上述更簡單的方式，逐行讀取數據可以用readlines()函數，如下：

with open(’pi_digits.txt’) as f: lines = f.readlines() # 讀取文本中所有內容，并保存在一個列表中，列表中每一個元素對應一行數據print lines # 每一行數據都包含了換行符print ’------------’for line in lines: print line.rstrip() print ’------------’pi_str = ’’ # 初始化為空字符for line in lines:pi_str += line.rstrip() #字符串連接print pi_str[’3.1415926535n’, ’8979323846n’, ’2643383279n’]------------3.141592653589793238462643383279------------3.141592653589793238462643383279

步驟三、數據寫入文件

對于寫入數據幾種模式里，最常用的是w’, ‘a’, 分別表示擦除原有數據再寫入和將數據寫到原數據之后：

filename = ’write_data.txt’with open(filename,’w’) as f: # 如果filename不存在會自動創建， ’w’表示寫數據，寫之前會清空文件中的原有數據！f.write('I am Meringue.n')f.write('I am now studying in NJTECH.n')

現在當前路徑下創建了一個’write_data.txt’的文本文件，然后向文件中寫入數據如下：

I am Meringue.I am now studying in NJTECH.

在該文件中繼續加入新數據：

with open(filename,’a’) as f: # ’a’表示append,即在原來文件內容后繼續寫數據（不清楚原有數據）f.write('I major in Machine learning and Computer vision.n')

最后輸出的文件內容：

I am Meringue.I am now studying in NJTECH.I major in Machine learning and Computer vision.

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