Python读取. txt,。海事等文本文件的方法

　　介绍

这篇文章将为大家详细讲解有关Python读取. txt,。md等文本文件的方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

代码如下

#, example.md 　　1,2,3 　　四,五,六 　　7,8,9 　　, 　　在祝辞祝辞,with 开放(& # 39;example.md& # 39;), as  f: 　　,,,,,,,lines =, f.readlines () 　　祝辞祝辞祝辞线 　　[& # 39;1,2,3 \ n # 39;,, & # 39; 4, 5, 6 \ n # 39;,, & # 39; 7, 8, 9 \ n # 39;】 　　#,我们发现每一行后面都会有一个回车符,我们使用带()函数消除它 　　在祝辞祝辞,lines =, (i.strip (), for 小姐:拷贝行) 　　[& # 39;1,2,3 & # 39;,,& # 39;4,5,6 & # 39;,,& # 39;7,8,9 & # 39;】 　　#,每个元素是一个字符串,但是我们需要读取的是文本数据,所以需要将字符串转化为int(一、浮动) 　　在祝辞祝辞,data =, [] 　　在祝辞祝辞,for  line 拷贝: 　　,,,,,,,data.append ([int (i), for 小姐:拷贝line.split (& # 39;, & # 39;))) 　　[[1,2,3],,(4日,5日,6],,[7,8,9]] 　　#,最后可以把名单转化为ndarray形式 　　在祝辞祝辞,data =, np.array(数据) 　　在祝辞祝辞数据 　　阵列([[1,2,3]。 　　,,,,,,(4,5,6), 　　,,,,,,(7,8,9]]) 　　#,把上述步骤写到一个函数里 　　在祝辞祝辞,def  read_file(文件): 　　,,,,,,,,,, 　　,,,,,,,read  .md 或是.txt  format 文件 　　,,,,,,,:param 文件:,.md 或是.txt  format 文件 　　,,,,,,,::返回数据 　　,,,,,,,,,, 　　,,,,,,,with 开放(& # 39;example.md& # 39;), as  f: 　　,,,,,,,,,,,lines =, f.readlines () 　　,,,,,,,data =, [] 　　,,,,,,,for  line 拷贝: 　　,,,,,,,,,,,data.append ([int (i), for 小姐:拷贝line.strip () .split (& # 39;, & # 39;))) 　　,,,,,,,return  np.array(数据) 　　在祝辞祝辞,data =, read_file (& # 39; example.md& # 39;) 　　在祝辞祝辞数据 　　阵列([[1,2,3]。 　　,,,,,,(4,5,6), 　　,,,,,,(7,8,9]])

<强>补充:python各种获取md5的方式

代码如下

#使用python 库,求md5 　　import  hashlib 　　#求字符串MD5 　　时间=md5  hashlib.md5(& # 39;字符串& # 39;).hexdigest () 　　#求文件md5 　　时间=file 开放(& # 39;文件& # 39;,& # 39;rb # 39;) 　　时间=md5  hashlib.md5(以())hexdigest () 　　file.close () 　　 　　# python 利用mac/linex 终端命令求md5 　　 　　def  get_MD5 (file_path): 　　,,,& # 39;& # 39;& # 39;计算md5 # 39; & # 39; & # 39; 　　,,,files_md5 =, os.popen (& # 39; md5  % & # 39;, %, file_path) .read () .strip () 　　,,,file_md5 =, files_md5.replace (& # 39; MD5  (% s),=, & # 39;, %, file_path,, & # 39; & # 39;) 　　,,,return  file_md5 　　 　　#如果是windows 系统,大概可以利用类似的方法,获取把,,没做过测试 　　 　　#当进行获取大量文件的md5的时候,建议使用,命令的方式获取,这样,运行速度会快很多

<强>补充:Python中读取txt文件的三种可行办法

人数(。txt中的文件内容,文件最后尽量不要留空行,否则有的时候会出现误差

1, 2, 3
4、5、6
7, 8, 9

第一种方式:使用csv.reader()读取txt文件

import  csv 　　时间=data  [] 　　with 开放(& # 39;E:/DataTest.txt& # 39;,, & # 39; rt # 39;), as  csvfile: 　　,,,reader =, csv.reader (csvfile,分隔符=& # 39;,& # 39;) 　　,,,for  row 读者:拷贝 　　,,,,,,,data.append(行) 　　,,,#输出结果是列的表 　　,,,印刷(数据)

输出结果:

[[& # 39; 1 & # 39; & # 39; 2 & # 39;, & # 39; 3 & # 39;], [& # 39; 4 & # 39; & # 39; 5 & # 39;, & # 39; 6 & # 39;], [& # 39; 7 & # 39; & # 39; 8 & # 39;, & # 39; 9 & # 39;]]

第二种方式:使用numpy.loadtxt()读取txt文件

import  numpy  as  np  　　data=https://www.yisu.com/zixun/np.loadtxt (E:/DataTest.txt,分隔符=" ") 　　#输出结果是numpy中数组格式 　　打印(数据)

输出结果:

[[1。2. 3)
[4。5. 6。
[7。8. 9.]]

不过在后面添加如下语句都可以转换成DataFrame格式:

df =, pd.DataFrame(数据),, 　　df.to_csv () 　　打印(df)

输出结果:

0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 5.0 6.0
2 7.0 8.0 9.0

第三种方式:使用pandas.red_csv()读取txt文件

import  pandas  as  pd , 　　data=https://www.yisu.com/zixun/pd.read_csv (' E:/人数(。txt”,名字=[' 0 ',' 1 ',' 2 ']) 　　#输出结果是numpy中数组格式 　　null

Python读取. txt,。海事等文本文件的方法