Чтение и запись файлов в python

Пользовательская логика для сортировки списка

Мы также можем реализовать вашу собственную логику для сортировки элементов списка.

В последнем примере мы использовали возраст как ключевой элемент для сортировки нашего списка.

Но есть такая поговорка: «Сначала дамы!». Итак, мы хотим отсортировать наш список таким образом, чтобы женский пол имел приоритет над мужским. Если пол двух человек совпадает, младший получает более высокий приоритет.

Итак, мы должны использовать ключевой аргумент в нашей функции сортировки. Но функцию сравнения нужно преобразовать в ключ.

Итак, нам нужно импортировать библиотеку под названием functools. Мы будем использовать функцию cmp_to_key(), чтобы преобразовать compare_function в key.

import functools


def compare_function(person_a, person_b):
    if person_a == person_b:  # if their gender become same
        return person_a - person_b  # return True if person_a is younger
    else:  # if their gender not matched
        if person_b == 'F':  # give person_b first priority if she is female
            return 1
        else:  # otherwise give person_a first priority
            return -1

persons = , , , ]

print(f'Before sorting: {persons}')

persons.sort(key=functools.cmp_to_key(compare_function))

print(f'After sorting: {persons}')

Вывод:

Before sorting: , , , ]
After sorting: , , , ]

Список сначала сортируется по полу. Затем он сортируется по возрасту людей.

Извлечение текста с помощью PyPDF2

Начнём с . Ниже приведен скрипт, который позволяет извлечь из PDF‑файла текст и вывести него в консоль.

Сначала импортируем , помня о том, что пакет уже установлен. Задаём имя файла из папки (можете загрузить туда свой файл и поменять в скрипте на имя загруженного файла), открывает документ и получаем информацию о документе, используя метод и общее количество страниц . Далее в цикле читаем каждую страницу, получаем содержимое и печатаем в .

Обратите внимание, что PyPDF2 начинает считать страницы с 0, и поэтому вызов при извлекает первую страницу документа

from PyPDF2 import PdfFileReader

pdf_document = "source/Computer-Vision-Resources.pdf"
with open(pdf_document, "rb") as filehandle:  
    pdf = PdfFileReader(filehandle)
   
    info = pdf.getDocumentInfo()
    pages = pdf.getNumPages()
    print("Количество страниц в документе: %i\n\n" % pages)
    print("Мета-описание: ", info)

    for i in range(pages):
        page = pdf.getPage(i)
        print("Стр.", i, " мета: ", page, "\n\nСодержание;\n")
        print(page.extractText())

Извлечение текста с помощью PyPDF2

Как видите, извлеченный текст печатается сплошным потоком. Здесь нет ни абзацев, ни разделений предложений. Как указано в документации по PyPDF2, все текстовые данные возвращаются в том порядке, в котором они представлены на странице. В основном, это зависит от внутренней структуры документа PDF и от того, как поток инструкций, создан во время его записи, поэтому их использование может привести к неожиданностям, надо дополнительно «парсить», не очень удобно.

Через модуль openpyxl

Он определяется как пакет, который обычно рекомендуется, если вы хотите читать и записывать файлы .xlsx, xlsm, xltx и xltm. Вы можете проверить это, запустив type(wb).

Функция load_workbook() принимает аргумент и возвращает объект книги, представляющий файл. Убедитесь, что вы находитесь в том же каталоге, где находится ваша электронная таблица. В противном случае вы получите ошибку при импорте.

Вы можете легко использовать цикл for с помощью функции range(), которая поможет вам распечатать значения строк, которые имеют значения в столбце 2. Если эти конкретные ячейки пусты, вы получите None.

Как читать файл по частям

Самый простой способ для выполнения этой задачи – использовать цикл. Сначала мы научимся читать файл строку за строкой, после этого мы будем читать по килобайту за раз. В нашем первом примере мы применим цикл:

Python

handle = open(«test.txt», «r»)

for line in handle:
print(line)

handle.close()

Таким образом мы открываем файл в дескрипторе в режиме «только чтение», после чего используем цикл для его повторения

Стоит обратить внимание на то, что цикл можно применять к любым объектам Python (строки, списки, запятые, ключи в словаре, и другие). Весьма просто, не так ли? Попробуем прочесть файл по частям:

Python

handle = open(«test.txt», «r»)

while True:
data = handle.read(1024)
print(data)

if not data:
break

В данном примере мы использовали Python в цикле, пока читали файл по килобайту за раз. Как известно, килобайт содержит в себе 1024 байта или символов. Теперь давайте представим, что мы хотим прочесть двоичный файл, такой как PDF.

Открытие файла

Python предоставляет функцию open(), которая принимает два аргумента: имя файла и режим доступа, в котором осуществляется доступ к файлу. Функция возвращает файловый объект, который можно использовать для выполнения различных операций, таких как чтение, запись и т. д.

Синтаксис:

file object = open(<file-name>, <access-mode>, <buffering>)       

Доступ к файлам можно получить с помощью различных режимов, таких как чтение, запись или добавление. Ниже приведены подробные сведения о режимах доступа для открытия файла.

Давайте посмотрим на простой пример, чтобы открыть файл с именем «file.txt»(хранящийся в том же каталоге) в режиме чтения и распечатать его содержимое на консоли.

Пример:

#opens the file file.txt in read mode  
fileptr = open("file.txt","r")  
  
if fileptr:  
    print("file is opened successfully")  

Выход:

<class '_io.TextIOWrapper'>
 file is opened successfully

В приведенном выше коде мы передали filename в качестве первого аргумента и открыли файл в режиме чтения, поскольку мы упомянули r в качестве второго аргумента. Fileptr содержит объект файла, и если файл открывается успешно, он выполнит оператор печати.

Считываем бинарный файл со строковыми данными в массив байтов

В Python существует множество способов прочитать бинарный файл. Можно прочитать определённое количество байтов или весь файл сразу.

В приведенном ниже коде функция открывает для чтения string.bin, а функция на каждой итерации цикла считывает по 7 символов в файле и выводит их. Далее мы используем функцию еще раз, но уже без аргументов — для считывания всего файла. После считывания содержимое выводится на экран.

# Открываем бинарный файл на чтение
file_handler = open("string.bin", "rb")

# Читаем первые 7 байтов из файла
data_byte = file_handler.read(7)
print("Print three characters in each iteration:")

# Проходим по циклу, чтобы считать оставшуюся часть файла
while data_byte:
    print(data_byte)
    data_byte = file_handler.read(7)

# Записываем всё содержимое файла в байтовую строку
with open('string.bin', 'rb') as fh:
    content = fh.read()

print("Print the full content of the binary file:")
print(content)

Закрытие файла в Python

После того, как мы открыли файл, и выполнили все нужные операции, нам необходимо его закрыть. Для закрытия файла используется функция close().

file = open("text.txt", "r", encoding = "utf-8" )

file.close()

Вышеописанный код, это всего лишь пример работы с файлами, мы не должны забывать, что в ходе работы нашей программы, может произойти что то непредвиденное. Для таких случаев мы используем блок try…finally, о котором мы говорим чуть позже. Ниже пример, с блоком исключений:

try:

    file = open("text.txt", "r", encoding = "utf-8" )

finally:

    file.close()

Данная конструкция, гарантирует нам правильное закрытие файла, даже если произойдет ошибка в ходе работы нашей программы.

Лучшим же методом правильного закрытия файла, является конструкция with. Данная конструкция гарантирует нам правильное закрытие файла.

with open("text.txt", "r", encoding = "utf-8" ) as file:

Открытые файлы в Python

Чтобы открыть файл, все, что нам нужно, это путь к каталогу, в котором находится файл. Если он находится в том же каталоге, то это, в том числе только полное имя файла будет достаточно.

Я создал файл с некотором образец текста в нем, который мы будем использовать в качестве образца для изучения метода открытого файла.

1. Открытие файла с помощью метода Open ()

Чтобы открыть OpenFile.txt и прочитайте текстовое содержимое файла, давайте использовать и методы.

file = open('OpenFile.txt')
print(file.read())
file.close()

Метод будет прочитать все содержимое файла.

По умолчанию Метод открывает файл в режиме только для чтения. Чтобы написать в файл, нам нужно указать, что файл должен быть открыт в режиме записи.

2. Разные режимы для Open () метода

Давайте попробуем написать файл с режимом по умолчанию.

file = open('OpenFile.txt')
print(file.read())
file.write("testing write")
file.close()

Мы будем держать операцию чтения, так как это так, чтобы мы могли видеть, где код останавливается.

Так что, что такое режимы, и как мы их добавляем? Ниже приведен список режимов при использовании метода Open ().

• R : Режим только для чтения.
• R +: Режим прочитанного и записи. Не будет создавать новый файл и открыть не удастся, если файл не существует
• RB : Двоичный режим только для чтения для чтения изображений, видео и т. Д.
• W: Режим только для записи. Перезаписывает существующий файл содержимого. Это создаст новый файл, если указанное имя файла не существует.
• W +: Режим прочитанного и записи.
• WB: Двоичный режим только для записи в Media файлы.
• WB +: Двоичный режим чтения и записи.
• A: Режим добавления. Не перезаписывает существующий контент
• A +: Присоединяйтесь и читайте режим. Он создаст новый файл, если имя файла не существует.
• AB: Добавьте двоичный режим для изображений, видео и т. Д.
• AB +: Добавьте и читайте двоичный режим.

3. Открытие файлов в режиме записи в Python

Есть несколько способов открыть файл в режиме записи в Python. В зависимости от того, как вы хотите, чтобы методы обработки файлов писать в файл, вы можете использовать один из режимов ниже.

file = open('OpenFile.txt', 'w')
print(file.read())
file.close()

Добавляя «W» при открытии файла в первой строке, мы указываем, что файл должен быть открыт в режиме записи. Но Эта операция потерпит неудачу ТОО Потому что файл – только для записи И не позволит нам использовать метод чтения ().

file = open('OpenFile.txt', 'w')
file.write('New content\n')
file.close()

Приведенный выше код полностью очистит все содержимое текстового файла и вместо этого просто сказать «новый контент».

Если вы не хотите перезаписать файл, Вы можете использовать А + или R + Режимы.

Режим R + напишет любой контент, переданный на метод.

file = open('OpenFile.txt', 'r+')
print(file.read())
file.write('r+ method, adds a line\n')
file.close()

Режим A или A + будет выполнять то же действие, что и режим R + с одним главным отличием.

В случае метода R +, Новый файл не будет создан Если указанное имя файла не существует. Но с помощью режима A + новый файл будет создан, если указанный файл недоступен.

4. Открытие файлов с использованием предложения

При чтении файлов с Метод, вам всегда нужно убедиться, что Метод называется, чтобы избежать утечек памяти. Как разработчик, вы можете пропустить при добавлении Метод, вызывающий вашу программу утечку памяти файла из-за открытия файла.

С меньшими файлами, на системных ресурсах не очень заметное влияние, но он будет отображаться при работе с большим файлами.

with open('OpenFile.txt', 'r+') as file:
    print(file.read())

В приведенном выше примере вывод будет таким же, как те, которые мы видели в начале, но нам не нужно закрывать файл.

А Блок получает блокировку, как только он выполняется и выпускает блокировку после окончания блока.

Вы также можете запустить другие методы на данных во время пребывания в с код кода. Я отредактировал OpenFile.txt, в этом случае и добавил еще несколько текстов для лучшего понимания.

with open('OpenFile.txt', 'r+') as file:
    lines = file.readlines()
    
    for line in lines:
        print(line.split())

Заявление делает память для нас, пока мы продолжаем работать в его объеме. Это еще один, но лучший способ работать с файлами в Python.

Подготовка

Перед тем, как начать урок, желательно создать один или несколько бинарных файлов, чтобы воспользоваться скриптом из примера. Ниже представлены два скрипта на Python, которые создадут два бинарника. Файл binary1.py создаёт string.bin, содержащий строковые данные, а binary2.py – number_list.bin со списком из числовых данных.

Binary1.py

# Создаём бинарный файл
file_handler = open("string.bin", "wb")

# Добавляем две строки в бинарный файл
file_handler.write(b"Welcome to LinuxHint.\nLearn Python Programming.")

# Закрываем чтение
file_handler.close()

Binary2.py

# Создаём бинарный файл
file=open("number_list.bin","wb")

# Объявляем список с числовыми данными
numbers=

# Конвертируем список в массив
barray=bytearray(numbers)

# Записываем массив в файл
file.write(barray)

file.close()

Что такое метод read() в Python?

Метод будет считывать все содержимое файла как одну строку. Это хороший метод, если в вашем текстовом файле мало содержимого .

В этом примере давайте используем метод для вывода на экран списка имен из файла demo.txt:

file = open("demo.txt")
print(file.read())

Запустим этот код и получим следующий вывод:

# Output:

# This is a list of names:
# Jessica
# James
# Nick
# Sara

Этот метод может принимать необязательный параметр, называемый размером. Вместо чтения всего файла будет прочитана только его часть.

Если мы изменим предыдущий пример, мы сможем вывести только первое слово, добавив число 4 в качестве аргумента для .

file = open("demo.txt")
print(file.read(4))

# Output:
# This

Если аргумент размера опущен или число отрицательное, то будет прочитан весь файл.

Способ 1. Загрузка CSV с многострочными полями

Для начала хотелось бы рассказать о том, в чем преимущество ImportExportDataSql перед стандартными способами загрузки CSV в SQL Server (утилита bcp или операция BULK INSERT).

• загрузка больших CSV файлов блоками (1 блок = 1 транзакция = N строк, где N указывает сам пользователь)

• загружать CSV/Excel файлы с возможностью настройки полей, а также с ограничением количества обрабатываемых строк (удобно при отладке)

• поля в заголовке не привязаны к порядковому номеру, например: файлы с заголовками «Фамилия;Имя;Отчество» и «Имя;Отчество;Фамилия» будут обработаны одинаково, независимо от порядка полей. В «bcp» это можно реализовать только с использованием файлов форматирования, а в BULK INSERT нельзя менять последовательность полей

• загружать несколько CSV файлов в БД из одной папки, используя маску файлов

• автоматическое создание таблицы, если её не существует, в том числе во временные глобальные таблицы (рассмотрим в примере ниже). Таблица создается в режиме «Простой импорт», в остальных режимах таблица не создается.

• поддерживается обработка varbinary полей

• возможность добавлять свои поля, которых нет в CSV файле с помощью встроенных функций

• фильтр полей в режиме «Поиск по заголовку»

  Список встроенных функций обработки CSV в ImportExportDataSql

• NEWID — генерация GUID значения

• ROWNUM — порядковый номер записи

• EXCELROWNUM — номер строки в CSV/Excel файле

• FILENAME — имя обрабатываемого файла

В качестве примера, будем использовать текстовый файл с именем multiline.csv, со следующим содержимым:

Инструменты и библиотеки

Спектр доступных решений для связанных с Python инструментов, модулей и библиотек PDF немного сбивает с толку. Требуется время, чтобы понять, что к чему и какие проекты постоянно поддерживаются. Наше исследование позволило отобрать тех кандидатов, которые соответствуют современным требованиям:

1.  — библиотека для извлечения информации и содержимого документов, постраничного разделения документов, объединения документов, обрезки страниц и добавления водяных знаков. PyPDF2 поддерживает как незашифрованные, так и зашифрованные документы.
2.  — позиционируется как «быстрая и удобная библиотека чистого PDF» и реализована как оболочка для PDFMiner, и . Основная идея заключается в том, чтобы «надежно извлекать данные из наборов PDF‑файлов, используя как можно меньше кода».
3.  — расширение библиотеки , которое позволяет анализировать и конвертировать PDF‑документы. Не следует его путать с с таким же именем.
4.  — амбициозная промышленная библиотека, в основном ориентированная на оздание высококачественных PDF‑документов. Доступны как свободная версия с открытым исходным кодом, так и коммерческая, улучшенная, версия ReportLab PLUS.
5.  — чистый анализатор PDF на основе Python для чтения и записи PDF. Он точно воспроизводит векторные форматы без растеризации. Вместе с ReportLab он помогает повторно использовать части существующих PDF‑файлов в новых PDF‑файлах, созданных с помощью ReportLab.

В своём исследовании мы учитывали мнения Github-сообщества, а именно:

• Звёзды Github: общее количество звезд проекта, выставленных пользователям.
• Релизы Github: количество релизов каждого проекта, что отражает активность работы над проектом и его зрелость.
• Fork-и Github: количество, сделанных копий каждого проекта, что показывает популярность использования проекта в собственных работах.

Читать это руководство, не прорабатывая приведённые в нём примеры, бессмысленно. Поэтому, вооружимся и воспользуемся менеджером пакетов или pip3 для установки PyPDF2 и PyMuPDF. Наберём в командной строке (Windows):

pip3 install pypdf2
pip3 install pymupdf

Для того, что бы не запутаться создадим папочку для своего проекта. Как видите местом для неё выбрана папка «Документы» стандартной установки Windows.Вот так это выглядит в Windows

Папки и будем использовать для записи результатов работы своих программ, а в папке храним исходные PDF‑файлы, сами скрипты будем хранить в корне. Кстати, все примеры этой серии статей о работе с PDF‑файлами есть на , откуда их можно забрать и использовать в качестве «кирпича» для своих упражнений

Чтение CSV в словаре

Мы также можем использовать функцию DictReader() для чтения файла CSV непосредственно в словаре, а не для работы со списком отдельных строковых элементов.

Входной файл python.txt выглядит следующим образом:

 
name,department,birthday month   
Parker,Accounting,November   
Smith,IT,October   

Пример:

 
import csv     
with open('python.txt', mode='r') as csv_file:   
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)   
    line_count = 0   
    for row in csv_reader:   
        if line_count == 0:   
            print(f'The Column names are as follows {", ".join(row)}')   
            line_count += 1   
        print(f'\t{row} works in the {row} department, and was born in {row}.')   
        line_count += 1   
    print(f'Processed {line_count} lines.')   

Выход:

The Column names are as follows name, department, birthday month 
   Parker works in the Accounting department, and was born in November. 
   Smith works in the IT department, and was born in October. 
Processed 3 lines. 

Закрытие открытого файла с помощью метода close()

Когда вы открываете файл в Python, чрезвычайно важно закрыть файл после внесения изменений. Это сохраняет любые изменения, которые вы сделали ранее, удаляет файл из памяти и предотвращает дальнейшее чтение или запись в программе

Синтаксис для закрытия открытого файла в Python:

fileobject.close()

Если мы продолжим наши предыдущие примеры, где мы читаем файлы, вот как вы закроете файл:

text_file = open('/Users/pankaj/abc.txt','r')
# some file operations here

text_file.close()

Кроме того, вы можете избежать закрытия файлов вручную, если используете блок with. Как только блок with выполняется, файлы закрываются и становятся недоступными для чтения и записи.

Чтение и запись в бинарном режиме доступа

Что такое
бинарный режим доступа? Это когда данные из файла считываются один в один без
какой-либо обработки. Обычно это используется для сохранения и считывания
объектов. Давайте предположим, что нужно сохранить в файл вот такой список:

books = 
("Евгений Онегин", "Пушкин А.С.", 200),
("Муму", "Тургенев И.С.", 250),
("Мастер и Маргарита", "Булгаков М.А.", 500),
("Мертвые души", "Гоголь Н.В.", 190)

Откроем файл на
запись в бинарном режиме:

file = open("out.bin", "wb")

Далее, для работы
с бинарными данными подключим специальный встроенный модуль pickle:

import pickle

И вызовем него
метод dump:

pickle.dump(books, file)

Все, мы
сохранили этот объект в файл. Теперь прочитаем эти данные. Откроем файл на
чтение в бинарном режиме:

file = open("out.bin", "rb")

и далее вызовем
метод load модуля pickle:

bs = pickle.load(file)

Все, теперь
переменная bs ссылается на
эквивалентный список:

print( bs )

Аналогичным
образом можно записывать и считывать сразу несколько объектов. Например, так:

import pickle
 
book1 = "Евгений Онегин", "Пушкин А.С.", 200
book2 = "Муму", "Тургенев И.С.", 250
book3 = "Мастер и Маргарита", "Булгаков М.А.", 500
book4 = "Мертвые души", "Гоголь Н.В.", 190
 
try:
    file = open("out.bin", "wb")
 
    try:
        pickle.dump(book1, file)
        pickle.dump(book2, file)
        pickle.dump(book3, file)
        pickle.dump(book4, file)
 
    finally:
        file.close()
 
except FileNotFoundError:
    print("Невозможно открыть файл")

А, затем,
считывание в том же порядке:

    file = open("out.bin", "rb")
    b1 = pickle.load(file)
    b2 = pickle.load(file)
    b3 = pickle.load(file)
    b4 = pickle.load(file)
 
    print( b1, b2, b3, b4, sep="\n" )

Вот так в Python выполняется
запись и считывание данных из файла.

Функция open() – открытие файла

Открытие файла выполняется с помощью встроенной в Python функции . Обычно ей передают один или два аргумента. Первый – имя файла или имя с адресом, если файл находится не в том каталоге, где находится скрипт. Второй аргумент – режим, в котором открывается файл.

Обычно используются режимы чтения () и записи (). Если файл открыт в режиме чтения, то запись в него невозможна. Можно только считывать данные из него. Если файл открыт в режиме записи, то в него можно только записывать данные, считывать нельзя.

Если файл открывается в режиме , то все данные, которые в нем были до этого, стираются. Файл становится пустым. Если не надо удалять существующие в файле данные, тогда следует использовать вместо режима записи, режим дозаписи ().

Если файл отсутствует, то открытие его в режиме создаст новый файл. Бывают ситуации, когда надо гарантировано создать новый файл, избежав случайной перезаписи данных существующего. В этом случае вместо режима используется режим . В нем всегда создается новый файл для записи. Если указано имя существующего файла, то будет выброшено исключение. Потери данных в уже имеющемся файле не произойдет.

Если при вызове второй аргумент не указан, то файл открывается в режиме чтения как текстовый файл. Чтобы открыть файл как байтовый, дополнительно к букве режима чтения/записи добавляется символ . Буква обозначает текстовый файл. Поскольку это тип файла по умолчанию, то обычно ее не указывают.

Нельзя указывать только тип файла, то есть есть ошибка, даже если файл открывается на чтение. Правильно – . Только текстовые файлы мы можем открыть командой , потому что и и подразумеваются по-умолчанию.

Функция возвращает объект файлового типа. Его надо либо сразу связать с переменной, чтобы не потерять, либо сразу прочитать.

Использование формата JSON

Двоичный формат данных, который использует pickle, специфичен для Python. Чтобы улучшить взаимодействие между различными программами, нотация объектов JavaScript (JSON) предоставляет простую в использовании и удобочитаемую схему и, таким образом, стала очень популярной.

В следующем примере показано, как записать список смешанных типов переменных в выходной файл с помощью модуля json. В строке 4 определен базовый список. Открыв выходной файл для записи в строке 7, метод dump() сохраняет базовый список в файле, используя JSON.

import json

# define list with values
basicList = 

# open output file for writing
with open('listfile.txt', 'w') as filehandle:
    json.dump(basicList, filehandle)

Чтение содержимого выходного файла обратно в память так же просто, как запись данных. Соответствующий метод для dump() называется load() и работает следующим образом:

import json

# open output file for reading
with open('listfile.txt', 'r') as filehandle:
    basicList = json.load(filehandle)

Определение данных внутри файлов .data

.дата Файлы проходят два разных варианта, а сам файл либо в виде текста, либо в двоичном порядке.

Для того, чтобы выяснить, какой он принадлежит, нам нужно будет загрузить его и проверить его для себя.

Давайте начнем!

1. Тестирование: текстовый файл

Файлы .data могут в основном существовать в качестве текстовых файлов, и доступ к файлам в Python довольно прост.

Будучи предварительно построенным в качестве функции, включенной в Python, нам не нужно импортировать любой модуль, чтобы работать с обработкой файлов.

Что говорят, как сказал, как открыть, читать и писать в файл в Python как таковой:

# reading from the file
file = open("biscuits.data", "r")
file.read()
file.close()

# writing to the file
file = open("biscuits.data", "w")
file.write("Chocolate Chip")
file.close()

2. Тестирование: двоичный файл

Файлы .data также могут быть в форме двоичных файлов. Это означает, что то, как мы должны получить доступ к файлу, также необходимо изменить.

Мы будем работать с двоичным способом Чтение и запись в файл В этом случае режим – RB или Читать двоичные Отказ

# reading from the file
file = open("biscuits.data", "rb")
file.read()
file.close()

# writing to the file
file = open("biscuits.data", "wb")
file.write("Oreos")
file.close()

Файловые операции относительно легко понять в Python, и стоит посмотреть, если вы хотите увидеть различные режимы доступа к файлу и методы для доступа к ним.

Либо один из этих подходов должен работать, и должен предоставить вам метод для получения информации относительно содержимого, хранящегося внутри .дата файл.

Теперь, когда мы знаем, в каком формате присутствует файл, мы можем работать с Pands для создания DataFrame для CSV файл.

3. Используя Pandas для чтения файлов .data

Простой метод для извлечения информации из этих файлов после проверки приведенного типа содержимого будет просто использовать функцию Read_CSV (), предоставленную Pands.

import pandas as pd
# reading csv files
data =  pd.read_csv('file.data', sep=",")
print(data)

# reading tsv files
data = pd.read_csv('otherfile.data', sep="\t")
print(data)

Этот метод также автоматически преобразует данные в DataFrame.

Ниже используется Образец файла CSV , который был переформатирован в .дата файл и доступ с использованием того же кода, как указано выше.

   Series reference                                        Description   Period  Previously published  Revised
0    PPIQ.SQU900000                 PPI output index - All industries   2020.06                  1183     1184
1    PPIQ.SQU900001         PPI output index - All industries excl OOD  2020.06                  1180     1181
2    PPIQ.SQUC76745  PPI published output commodity - Transport sup...  2020.06                  1400     1603
3    PPIQ.SQUCC3100  PPI output index level 3 - Wood product manufa...  2020.06                  1169     1170
4    PPIQ.SQUCC3110  PPI output index level 4 - Wood product manufa...  2020.06                  1169     1170
..              ...                                                ...      ...                   ...      ...
73   PPIQ.SQNMN2100  PPI input index level 3 - Administrative and s...  2020.06                  1194     1195
74   PPIQ.SQNRS211X     PPI input index level 4 - Repair & maintenance  2020.06                  1126     1127
75       FPIQ.SEC14  Farm expenses price index - Dairy farms - Freight  2020.06                  1102     1120
76       FPIQ.SEC99  Farm expenses price index - Dairy farms - All ...  2020.06                  1067     1068
77       FPIQ.SEH14    Farm expenses price index - All farms - Freight  2020.06                  1102     1110

Как видите, он действительно дал нам dataframe в качестве вывода.

Чтение данных из файла с помощью Python

Допустим, вы (или ваш пользователь посредством вашего приложения) поместили данные в файл, и ваш код должен их получить. Тогда перед вами стоит цель – прочитать файл. Логика чтения такая же, как логика записи:

1. Открыть файл
2. Прочесть данные
3. Закрыть файл

Опять же, этот логический поток отражает то, что вы и так делаете постоянно, просто используя компьютер (или читая книгу, если на то пошло). Чтобы прочитать документ, вы открываете его, читаете и закрываете. С компьютерной точки зрения «открытие» файла означает загрузку его в память.

На практике текстовый файл содержит более одной строки. Например, вашему коду может потребоваться прочитать файл конфигурации, в котором сохранены данные игры или текст следующей песни вашей группы. Так же, как вы не прочитываете всю книгу прямо в момент открытия, ваш код не должен распарсить весь файл целиком при загрузке в память. Вероятно, вам потребуется перебрать содержимое файла.

f = open('example.tmp', 'r')

for line in f:
    print(line)

f.close()

В первой строке данного примера мы открываем файл в режиме чтения. Файл обозначаем переменной , но, как и при открытии файлов для записи, имя переменной может быть произвольным. В имени нет ничего особенного – это просто кратчайший из возможных способов представить слово file, поэтому программисты Python часто используют его.

Во второй строке мы резервируем (еще одно произвольное имя переменной), для представления каждой строки . Это сообщает Python, что нужно выполнить итерацию по строкам нашего файла и вывести каждую из них на экран.

Чтение файла с использованием конструкции with

Как и при записи данных, существует более короткий метод чтения из файлов с использованием конструкции . Поскольку здесь не требуется вызов функции , это более удобно для быстрого взаимодействия.

with open('example.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        print(line)

Добавление формул

Формулы, начинающиеся со знака равенства, позволяют устанавливать для ячеек значения, рассчитанные на основе значений в других ячейках.

sheet'B9' = '=SUM(B1:B8)'

Эта инструкция сохранит в качестве значения в ячейке . Тем самым для ячейки задается формула, которая суммирует значения, хранящиеся в ячейках от до .

Формула Excel — это математическое выражение, которое создается для вычисления результата и которое может зависеть от содержимого других ячеек. Формула в ячейке Excel может содержать данные, ссылки на другие ячейки, а также обозначение действий, которые необходимо выполнить.

Использование ссылок на ячейки позволяет пересчитывать результат по формулам, когда происходят изменения содержимого ячеек, включенных в формулы. Формулы Excel начинаются со знака . Скобки могут использоваться для определения порядка математических операции.

Примеры формул Excel: =27+36, =А1+А2-АЗ, =SUM(А1:А5), =MAX(АЗ:А5), =(А1+А2)/АЗ.

Хранящуюся в ячейке формулу можно читать, как любое другое значение. Однако, если нужно получить результат расчета по формуле, а не саму формулу, то при вызове функции ей следует передать именованный аргумент со значением .

Изменение позиции указателя файла

В реальных приложениях иногда нам нужно изменить расположение указателя файла извне, поскольку нам может потребоваться прочитать или записать контент в разных местах.

Для этой цели Python предоставляет нам метод seek(), который позволяет нам изменять положение указателя файла извне.

Синтаксис для использования метода seek():

<file-ptr>.seek(offset[, from)      

Метод seek() принимает два параметра:

• смещение – относится к новой позиции указателя файла в файле.
• from – указывает ссылочную позицию, из которой должны быть перемещены байты. Если он установлен на 0, начало файла используется в качестве позиции ссылки. Если он установлен на 1, текущая позиция файлового указателя используется как ссылочная. Если установлено значение 2, конец указателя файла используется в качестве позиции ссылки.

Рассмотрим следующий пример.

# open the file file2.txt in read mode  
fileptr = open("file2.txt","r")  
  
#initially the filepointer is at 0   
print("The filepointer is at byte :",fileptr.tell())  
  
#changing the file pointer location to 10.  
fileptr.seek(10);  
  
#tell() returns the location of the fileptr.   
print("After reading, the filepointer is at:",fileptr.tell())  

Выход:

The filepointer is at byte : 0
After reading, the filepointer is at: 10

От: admin

Эта тема закрыта для публикации ответов.