


Beri perhatian kepada butiran apabila mengendalikan bacaan dan menulis fail untuk meningkatkan keselamatan kod dan kecekapan. 1. Gunakan pernyataan dengan secara automatik menguruskan penutupan fail untuk mengelakkan kebocoran sumber, yang lebih dipercayai daripada memanggil dekat () secara manual; 2. Jika kawalan manual diperlukan, cuba ... akhirnya pastikan penutupan; 3. Berhati-hati memilih mod pembukaan fail, seperti bacaan 'r', 'w' jelas, 'a' append, dan sebagainya, untuk mengelakkan kehilangan data disebabkan oleh salah operasi; 4. Untuk fail besar, anda harus memilih kaedah bacaan dengan munasabah, seperti bacaan line-by-line atau bahagian, untuk mengurangkan penggunaan memori dan meningkatkan kecekapan pemprosesan.
Mengendalikan bacaan dan penulisan fail adalah salah satu tugas yang paling biasa dalam pengaturcaraan Python, tetapi ramai orang hanya menggunakan kaedah asas untuk menangani perkara. Malah, hanya memberi sedikit perhatian kepada butiran boleh menjadikan kod lebih selamat dan lebih cekap.

Gunakan with
dengan memastikan fail ditutup dengan betul
Ini adalah pendekatan yang paling disyorkan dan kunci untuk mengelakkan kebocoran sumber. Pernyataan with
secara automatik akan menguruskan pembukaan dan penutupan fail, dan operasi penutupan tidak akan terlepas walaupun pengecualian berlaku semasa membaca dan menulis.

dengan terbuka ('data.txt', 'r') sebagai f: kandungan = f.read ()
Kaedah ini bukan sahaja ringkas, tetapi juga lebih dipercayai daripada memanggil f.close()
secara manual. Ramai orang baru cenderung lupa untuk menulis close()
, atau program melangkau logik penutup apabila pengecualian berlaku, menyebabkan penggunaan sumber.
Sekiranya anda perlu mengawal dan mematikan secara manual (seperti beberapa senario konteks khas), ingatlah untuk menggunakannya dengan try...finally
:

- Buka dan memanipulasi fail di blok
try
- Tutup fail
finally
, pastikan ia akan dilaksanakan
Pilih mod baca dan tulis yang betul untuk mengelakkan kehilangan data
Fungsi open()
Python menyokong pelbagai parameter mod, dan tingkah laku mod yang berbeza sangat berbeza. Biasa digunakan adalah:
-
'r'
: mod baca sahaja, fail mesti ada -
'w'
: Mod tulis, ia akan membersihkan kandungan sedia ada atau membuat fail baru -
'a'
: mod tambah, simpan kandungan asal, tambahkannya pada akhir -
'r '
/'w '
: mod baca dan tulis, tingkah laku tertentu sedikit berbeza
Sangat penting untuk diperhatikan bahawa mod 'w'
akan menimpa kandungan fail yang sedia ada . Jika anda secara tidak sengaja menggunakan mod ini, ia boleh menyebabkan kehilangan data kekal.
Sebagai contoh, katakan anda ingin menambah maklumat log ke akhir fail, tetapi hasilnya ialah 'w'
disalahgunakan dan bukannya 'a'
, maka setiap kali anda menjalankan program ini, anda hanya akan mempunyai kandungan terakhir yang ditulis.
Dengan munasabah pilih kaedah membaca untuk meningkatkan kecekapan
Untuk fail besar, membaca semua kandungan sekaligus mungkin mengambil banyak ingatan dan juga menyebabkan program itu terhempas. Pada masa ini, anda harus membaca dengan baris atau blok.
dengan terbuka ('bigfile.log', 'r') sebagai f: untuk baris dalam f: proses (garis) # anggap ini adalah fungsi pemprosesan anda
Cara ini tidak memuatkan keseluruhan fail sekaligus dan banyak memori mesra. Sekiranya anda ingin memproses kandungan teks dengan lebih cepat, pertimbangkan untuk menggunakan Buffering:
dengan terbuka ('bigfile.log', 'r') sebagai f: buffer = f.read (1024 * 1024) # 1MB dibaca setiap kali Semasa Buffer: proses (penampan) buffer = f.read (1024 * 1024)
Sudah tentu, pendekatan ini lebih sesuai untuk pemprosesan binari atau parsing format tertentu, dan kebanyakan masa, pemprosesan line-by-line sudah cukup.
Pada dasarnya itu sahaja. Dengan menguasai mata ini dan memilih kaedah yang sesuai berdasarkan keperluan sebenar, anda boleh menulis kod operasi IO fail yang stabil dan cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Operasi input/output fail yang berkesan di Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

Mekanisme pengumpulan sampah Python secara automatik menguruskan memori melalui pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala. Kaedah terasnya adalah penghitungan rujukan, yang segera melepaskan memori apabila bilangan rujukan objek adalah sifar; Tetapi ia tidak dapat mengendalikan rujukan bulat, jadi modul pengumpulan sampah (GC) diperkenalkan untuk mengesan dan membersihkan gelung. Pengumpulan sampah biasanya dicetuskan apabila kiraan rujukan berkurangan semasa operasi program, perbezaan peruntukan dan pelepasan melebihi ambang, atau apabila gc.collect () dipanggil secara manual. Pengguna boleh mematikan kitar semula automatik melalui gc.disable (), secara manual melaksanakan gc.collect (), dan menyesuaikan ambang untuk mencapai kawalan melalui gc.set_threshold (). Tidak semua objek mengambil bahagian dalam kitar semula gelung. Sekiranya objek yang tidak mengandungi rujukan diproses dengan mengira rujukan, ia terbina dalam
