Menguasai Operasi Fail Lanjutan di Python

Untuk memprogram Python yang mendalam, anda perlu menguasai kemahiran operasi fail canggih seperti pemprosesan batch fail, membaca dan menulis fail besar, parsing fail berstruktur, dan menggunakan fail sementara. 1. Apabila memproses fail dalam kelompok, gunakan path.iterdir () untuk mendapatkan senarai, jenis fail penapis, cuba-kecuali operasi pembungkus, dan pastikan penutupan dengan terbuka. Jahitan jalan adalah objek OS.Path.Join atau jalan; 2. Adalah disyorkan untuk membaca dan menulis garis besar garis mengikut baris atau bahagian untuk mengurangkan penggunaan memori, dan menggunakan mekanisme penimbunan semasa menulis; 3. Apabila parsing fail berstruktur, anda boleh menggunakan modul JSON, CSV dan perpustakaan pyyaml untuk memberi perhatian kepada konsistensi nama medan dan jenis data; 4. Untuk meningkatkan kecekapan, anda boleh menggunakan tempfile untuk membuat fail sementara, atau menggunakan Stringio/Bytesio untuk memproses data dalam memori untuk mengelakkan akses cakera yang kerap.

Jika anda merancang untuk menggali jauh ke dalam pengaturcaraan Python, menguasai operasi fail canggih hampir mesti. Ia bukan hanya semudah membaca dan menulis teks, tetapi ia termasuk kemahiran seperti bagaimana untuk mengendalikan sejumlah besar fail, keserasian silang platform, analisis struktur fail, dan juga pengurusan fail automatik. Artikel ini secara langsung akan memberitahu anda beberapa kemahiran maju praktikal.

Cara membatalkan fail proses dan mengelakkan perangkap biasa

Apabila memproses sejumlah besar fail, ramai orang akan menulis direktori gelung traversal secara langsung, tetapi mudah untuk mengabaikan beberapa perkara utama. Sebagai contoh, nama fail pendua, format laluan yang salah, isu kebenaran, dan lain -lain. Adalah disyorkan untuk menggunakan os.listdir() atau yang lebih disyorkan pathlib.Path.iterdir() untuk mendapatkan senarai fail.

Dalam operasi sebenar, anda boleh melakukan ini:

• Pertama penapis jenis fail yang anda perlukan untuk memproses (seperti berakhir dengan .txt )
• Gunakan try-except untuk membungkus setiap operasi untuk mengelakkan kesilapan dalam fail dan menyebabkan keseluruhan proses terganggu.
• Gunakan with open(...) untuk memastikan setiap fail ditutup dengan betul

Di samping itu, jika anda bekerja dalam persekitaran silang platform (contohnya, jika anda mendapat skrip yang ditulis oleh Windows untuk dijalankan di Linux), cuba mengelakkan codes keras / atau \ sebanyak mungkin, dan gunakan os.path.join() atau Path / Operator sebaliknya.

Cara membaca dan menulis fail besar dengan cekap

Apabila membaca dan menulis fail besar, ramai orang digunakan untuk memuatkannya dengan read() pada satu masa, tetapi berbuat demikian dapat dengan mudah menduduki banyak ingatan. Untuk fail yang beratus-ratus MB atau bahkan lebih besar, bacaan line-by-line atau bacaan chunked disyorkan.

Contohnya:

• Baca baris demi baris: Gunakan for line in open(...) , hanya satu baris yang dimuatkan pada satu masa
• Bacaan Blok: Gunakan read(size) untuk membaca saiz tetap setiap kali, sesuai untuk fail binari atau analisis log

Cuba gunakan mekanisme penimbal semasa menulis, seperti menyimpan data kepada jumlah tertentu sebelum menulisnya untuk mengurangkan bilangan cakera I/O kali. Anda juga boleh mempertimbangkan menggunakan parameter buffering untuk mengawal saiz penampan.

Cara Menguruskan dan Menjana Fail Berstruktur (JSON, CSV, YAML)

Python mempunyai sokongan terbina dalam JSON dan CSV, dan perpustakaan pihak ketiga seperti Pyyaml boleh mengendalikan fail YAML. Format ini sangat biasa dalam pertukaran data dan fail konfigurasi.

Cadangan Operasi:

• JSON: Gunakan json.load() / json.dump() , perhatikan mengendalikan struktur bersarang
• CSV: Gunakan csv.DictReader / csv.writer , sesuai untuk memproses data tabular
• Yaml: Gunakan yaml.load() / yaml.dump() Setelah memasang pyyaml , perhatikan bahawa loader tidak selamat lalai

Apabila memproses fail ini, perhatikan sama ada nama medan adalah konsisten dan sama ada jenis data ditukarkan dengan betul untuk mengelakkan kesilapan runtime. Sebagai contoh, nombor dalam CSV boleh dibaca sebagai rentetan, dan kesilapan terdedah berlaku semasa pengiraan berikutnya.

Petua: Gunakan fail sementara dan fail memori untuk meningkatkan kecekapan

Kadang -kadang anda tidak mahu meninggalkan fail pertengahan pada cakera, atau ingin mempercepat kelajuan membaca dan menulis, anda boleh mempertimbangkan menggunakan:

• Modul tempfile mencipta fail atau direktori sementara, dan ia akan dibersihkan secara automatik apabila program keluar.
• io.StringIO dan io.BytesIO meniru objek fail, sesuai untuk memproses teks atau data binari dalam ingatan

Kaedah ini berguna semasa ujian, caching, atau fasa pemprosesan pertengahan untuk mengelakkan akses cakera yang kerap.

Pada dasarnya semua ini. Operasi fail lanjutan tidak misteri, tetapi terdapat banyak butiran, dan kesilapan terdedah kepada kesilapan jika anda tidak berhati -hati. Menguasai perkara ini akan menjadikan anda lebih cekap dan stabil apabila memproses fail.

Atas ialah kandungan terperinci Menguasai Operasi Fail Lanjutan di Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!