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python基础之文件操作

下面我们来介绍一下python的文件相关知识。...---- 二、文件 1.read()方法   read()方法用于从文件中读取指定的字节数,如果未给定参数或参数为负,则读取整个文件内容,其语法格式如下: (1)size为从文件中读取的字节数 (2)...该方法返回从文件中读取的字符串 文件对象名.read([size])   例:使用read()方法读取“testfile.txt”文件。...例:将文件“testfile.txt“中的内容复制到另一个文件“copy.txt”中。...---- 三、参考 1、廖雪峰的官网 2、python官网 3、Python编程案例教程 ---- 四、总结   以上就是就是关于Python的文件的相关知识,可以参考一下,觉得不错的话,欢迎点赞、收藏

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python 文件操作、写、追加的区别

打开文件的常用模式有: r ,只读模式【默认】 w,只写模式【不可读;不存在则创建;存在则清空内容;】 a, 追加模式【可读; 不存在则创建;存在则只追加内容;】 "+" 表示可以同时读写某个文件...r+, 读写【可读,可写】【可理解为先读后写,不擦除原文件内容,指针在0】 w+,写【可读,可写】【可理解为先写后读,擦除原文件内容,指针在0】 a+, 写【可读,可写】【不擦除原文件内容,但指针直接到最后...,读取原内容先重置指针】 模式 可做操作文件不存在 是否覆盖 指针位置 r 只能读 报错 - 0 r+ 可读可写 报错 否 0 w 只能写 创建 是 0 w+ 可写可读 创建 是 0 a 只能写 创建...否,追加写 最后 a+ 可读可写 创建 否,追加写 最后 可以作个测试文件,修改下打开模式,然后输出看下指针区别 f=open('I:\\python\\test\\text.txt','r+')...:',lines) #输出为空 print('seek 0') f.seek(0) print('指针在:',f.tell()) lines=f.read() print('文件内容是:',lines

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LevelDB:操作

LevelDB 单个 Key 的读取操作的具体实现是 leveldb::DBImpl::Get 。我们来看看操作的过程: 获取互斥锁。...因此,从这段注释可以看出,MemTable 支持一写多同时并发操作。后面有机会聊到 LevelDB 的写操作再来介绍一下 SkipList 的 Insert 操作如何实现读写并发不需要锁。...level0 可能需要查找多个文件,其它 level 的 文件的 key 不会重叠,至多只需要一个文件。 对步骤 2 收集到的文件进行查找。...小结 这里只是简单介绍了 LevelDB 的操作的大概情况。...实际上,LevelDB 的操作涉及很多东西,如:写操作相关的并发读写、Sequence Number 等;Compaction 相关的 Version、VersionSet等;操作还有可能触发 Compaction

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python txt文件,按‘,’分割每行数据操作

按行读取TXT文件 fname = '..../新建文件夹/yob2010.txt' //文件夹路径 with open(fname,'r+',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines():...可以直接写文件名,如‘abc.txt’表示.py文件所在的目录下的abc.txt文件 补充知识:python txt中的文件,逐行读取并且每行赋值给变量 最近想做自动化,想到可能会用到很多账号密码,所以想到了用参数化...这是程序,复制请修改一下你文件的path就可以了 txt, i= {}, 1 path = "C:\Users\THINK\Desktop\3.ini" f = open(path,encoding='...最后,这个感觉用来写配置文件(参数化)很方便,然后用Python调用. 以上这篇python txt文件,按‘,’分割每行数据操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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fileinput 文件

批量打开多个文件 从上面的例子也可以看到,我在 fileinput.input 函数中传入了 files 参数,它接收一个包含多个文件名的列表或元组,传入一个就是读取一个文件,传入多件就是读取多个文件。...在最后一个文件的最后一行被读取之后,返回此文件中该行的行号。...fileinput.nextfile() 关闭当前文件以使下次迭代将从下一个文件(如果存在)读取第一行;不是从该文件读取的行将不会被计入累计行数。 直到下一个文件的第一行被读取之后文件名才会改变。...to=https%3A%2F%2Fdocs.python.org%2Fzh- cn%2F3%2Flibrary%2Ffunctions.html%23open) 并且不带任何解压操作)。...Disallow: /public Disallow: /css/ Disallow: /images/ Disallow: /content/ Disallow: /ui/ Disallow: /js

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Spark shuffle操作

,还是只传输该reduce对应在文件中的那部分数据?...下面我们直接进入主题,看shuffle的操作是如何进行的。 直接计算 其核心方法如下: ? 首先,org.apache.spark.rdd.RDD#compute是一个抽象方法。...在聚合的过程中涉及到了数据的溢出操作,如果有溢出操作还涉及 ExternalSorter的溢出合并操作。 数据排序 数据排序其实也很简单。...关于聚合和排序的使用,在前面文章中shuffle写操作也提到了,聚合和排序的类是独立出来的,跟shuffle的处理耦合性很低,这使得在shuffle的和写阶段的数据内存排序聚合溢出操作的处理类可以重复使用...shuffle数据的设计也很巧妙,shuffle的数据是按reduceId分区的,分区信息被保存在索引文件中,这使得每一个reduce task只需要取得一个文件中属于它分区的那部分shuffle数据就可以了

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