루프를위한 Python은 파일을 라인별로 읽습니다
루프를 사용하여 파일을 라인별로 읽는 것은 큰 파일을 처리하는 효율적인 방법입니다. 1. 기본 사용법은 Open ()로 파일을 열고 폐쇄를 자동으로 관리하는 것입니다. 파일의 선과 결합하여 각 줄, line.strip ()는 선 파단과 공백을 제거 할 수 있습니다. 2. 줄 번호를 기록 해야하는 경우 열거 번호 (파일, 시작 = 1)를 사용하여 줄 번호를 시작할 수 있습니다. 3. ASCII가 아닌 파일을 처리 할 때는 인코딩 오류를 피하기 위해 UTF-8과 같은 인코딩 매개 변수를 지정해야합니다. 이러한 방법은 간결하고 실용적이며 대부분의 텍스트 처리 시나리오에 적합합니다.
파이썬을 사용하여 파일 내용을 라인별로 읽으려면 루프 for 매우 직접적이고 효율적인 방법입니다. 한 번에 전체 파일을 메모리에로드하는 것과 비교할 때 라인별로 읽는 것이 큰 파일을 처리하고 리소스를 저장하는 데 더 적합합니다.
다음과 같은 일반적인 방법은 실제 개발에 종종 사용되는 작문 방법입니다.
루프를 읽는 가장 기본적인 방법
가장 일반적으로 사용되는 방법은 다음과 같습니다.
파일로 Open ( 'example.txt', 'r')으로 :
파일의 라인 용 :
print (line.strip ()) 이 방법의 장점은 단순성과 읽기 쉬운 것입니다. read() 또는 close() 파일을 수동으로 호출 할 필요가 없으므로 with 명령문은 이러한 것들을 자동으로 처리하는 데 도움이됩니다.
-
open()의'r'파일을 읽기 전용 모드로 열 수 있습니다. -
file객체 자체는 반복 가능한 객체이며 각 반복은 컨텐츠 행을 반환합니다. -
line.strip()각 줄 끝의 선반 전후 및 후 공간을 제거 할 수 있으며, 라인 브레이크를 사용하는 데 필요한 경우rstrip('\n')로 교체 할 수도 있습니다.
파일 컨텐츠를 반복하고 키워드 나 통계 찾기와 같은 각 줄에서 간단한 처리를 수행하려면이 쓰기 방법으로 충분합니다.
현재 어떤 라인인지 알고 싶다면
때로는 콘텐츠를 읽을뿐만 아니라 라인 번호를 녹음하려면 enumerate() 사용할 수 있습니다.
파일로 Open ( 'example.txt', 'r')으로 :
idx의 경우 열거 (파일, start = 1)의 줄 :
print (f "line {idx} : {line.strip ()}") 여기서 start=1 기본값 대신 1에서 1에서 시작하는 것입니다.
이 방법은 로그를 디버깅하거나 출력하는 데 매우 적합하며 그 라인의 내용을 빠르게 찾을 수 있습니다.
코딩 문제가 발생하면 어떻게해야합니까?
중국어 또는 기타 비 ASCII 컨텐츠를 읽을 때 오류를보고하는 경우 encoding 매개 변수를 추가하십시오.
파일로 닫는 ( 'example.txt', 'r', encoding = 'utf-8')를 사용하여 :
파일의 라인 용 :
print (line.strip ()) utf-8 외에도 공통 인코딩에는 파일 저장 방법에 따라 gbk , latin-1 등이 포함됩니다.
확실하지 않으면 먼저 utf-8 시도한 다음 그렇지 않으면 다른 것을 시도 할 수 있습니다.
기본적으로 그게 다야.
for Loop으로 파일을 읽는 것은 복잡하지는 않지만 파일을 닫는 원인 with 사용하는 것을 잊어 버리거나 후속 판단에 영향을 미치기 위해 최신 라인을 처리하지 못하는 것과 같이 무시하기 쉬운 몇 가지 사항이 있습니다. 이 세부 사항에주의를 기울이면 텍스트 파일을 안정적으로 처리 할 수 있습니다.
위 내용은 루프를위한 Python은 파일을 라인별로 읽습니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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AI를 사용한 텍스트 오류 수정 및 구문 최적화를 실현하려면 다음 단계를 따라야합니다. 1. Baidu, Tencent API 또는 오픈 소스 NLP 라이브러리와 같은 적절한 AI 모델 또는 API를 선택하십시오. 2. PHP의 컬 또는 guzzle을 통해 API를 호출하고 반환 결과를 처리하십시오. 3. 응용 프로그램에 오류 수정 정보를 표시하고 사용자가 채택할지 여부를 선택할 수 있습니다. 4. 구문 감지 및 코드 최적화를 위해 PHP-L 및 PHP_CODESNIFFER를 사용하십시오. 5. 피드백을 지속적으로 수집하고 모델 또는 규칙을 업데이트하여 효과를 향상시킵니다. AIAPI를 선택할 때 정확도, 응답 속도, 가격 및 PHP 지원 평가에 중점을 둡니다. 코드 최적화는 PSR 사양을 따르고, 캐시를 합리적으로 사용하고, 원형 쿼리를 피하고, 정기적으로 코드를 검토하고, X를 사용해야합니다.
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적절한 PHP 프레임 워크를 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 포괄적으로 고려해야합니다. Laravel은 빠른 개발에 적합하며 엘로라 톰 및 블레이드 템플릿 엔진을 제공하며 데이터베이스 작동 및 동적 형태 렌더링에 편리합니다. Symfony는 더 유연하고 복잡한 시스템에 적합합니다. Codeigniter는 가볍고 고성능 요구 사항을 가진 간단한 응용 프로그램에 적합합니다. 2. AI 모델의 정확성을 보장하려면 고품질 데이터 교육, 합리적인 평가 지표 (예 : 정확도, 리콜, F1 값), 정기적 인 성능 평가 및 모델 튜닝과 같은 합리적인 평가 표시기 선택으로 시작하고 단위 테스트 및 통합 테스트를 통한 코드 품질을 보장하면서 입력 데이터를 지속적으로 모니터링하여 데이터 드리프트를 방지해야합니다. 3. 사용자 개인 정보 보호를위한 많은 조치가 필요합니다. AES와 같은 민감한 데이터를 암호화하고 저장합니다.
