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 memasangpyyaml
, 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
danio.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!

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
