Path.read_bytes(): 以二进制/字节模式打开路径并以字节串的形式返回内容。 Path.write_text(): 打开路径并向其写入字符串数据。 Path.write_bytes(): 以二进制/字节模式打开路径并向其写入数据。 >>> p = Path('my_binary_file') >>> p.write_bytes(b'Binary file contents') 20 >>> p.read_byte...
print(os.path.exists('C:/Users/ypf/Desktop/text.txt')) 2、相对路径和绝对路径 在定义一个工作目录后,我们就可以直接使用open语句: f1=open('C:/Users/ypf/Desktop/text.txt','r',encoding='utf8')os.chdir('C:/Users/ypf/Desktop/')f2=open('text.txt','r',encoding='utf8')print(f2.read(...
(这个mode参数默认值就是r) with open("text.txt",'r',encoding="utf-8") as f: # python文件对象提供了三个"读"方法: read()、readline() 和 readlines()。 # 每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量。 # read() 每次读取整个文件,它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。 # 如果文件...
pathlib模块提供了一种更简洁的方式来处理文件路径。可以使用Path类来代表文件路径,并使用read_text()方法来读取文件内容。 以下是使用pathlib模块读取文件的示例代码: frompathlibimportPath file_path=Path("path/to/file.txt")data=file_path.read_text()print(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 使用pathlib模...
1.创建文本(createtext.py) 程序如下: #create text file import os ls = os.linesep print("***create file***") #get filename while True: fname = input("enter your file name:") if os.path.exists(fname): print("error: '%s' already exists"%fname) else: break #get file...
您可以使用Path.cwd()函数以字符串值的形式获取当前工作目录,并使用os.chdir()对其进行更改。在交互式 Shell 中输入以下内容: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> from pathlib import Path >>> import os >>> Path.cwd() WindowsPath('C:/Users/Al/AppData/Local/Programs/Python/Pyth...
name = os.path.basename(txt_Path) name = name.replace('.txt','') userNo: str = re.sub('[\u4e00-\u9fa5]','', name) name =extract_chinese(name) return dep, userNo, name # 得到指定关键字行数 defreadTxtResult(txt_Path, needWord): ...
text=f.read() print(text) 运行效果如下图所示: 先获取read.py文件的绝对路径,再拼接出数据文件的绝对路径: importos defread(): basepath=os.path.abspath(__file__) folder=os.path.dirname(basepath) data_path=os.path.join(folder,'data....
p = Path('D:/Envs')print(p.exists())print(p.is_dir())print(p.is_file())print('1.6 打开文件,以下两种方式都可以') p = Path('./test.txt')withopen(p)asf:print(f.read())withp.open()asf:print(f.read()) 1.1查询指定目录的子目录 ...
read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) ax = world.plot(figsize=(15,10), column='gdp_md_est', legend=True, scheme='quantiles', cmap='Oranges') 四、性能优化技巧 4.1 大数据集处理 当数据量超过百万级时: 使用Datashader进行栅格化 采用Dask进行并行计算 降低采样精度 import ...