Ⅰ Python读取文件内容的方法有几种
filename=open('i:\\install\\test.txt','r+')#读取xx路径xx文件;r+代表的是读写并存方式 print filename.read()#读取所有的文件
Ⅱ python如何读取文件的内容
# _*_ coding: utf-8 _*_
import pandas as pd
# 获取文件的内容
def get_contends(path):
with open(path) as file_object:
contends = file_object.read()
return contends
# 将一行内容变成数组
def get_contends_arr(contends):
contends_arr_new = []
contends_arr = str(contends).split(']')
for i in range(len(contends_arr)):
if (contends_arr[i].__contains__('[')):
index = contends_arr[i].rfind('[')
temp_str = contends_arr[i][index + 1:]
if temp_str.__contains__('"'):
contends_arr_new.append(temp_str.replace('"', ''))
# print(index)
# print(contends_arr[i])
return contends_arr_new
if __name__ == '__main__':
path = 'event.txt'
contends = get_contends(path)
contends_arr = get_contends_arr(contends)
contents = []
for content in contends_arr:
contents.append(content.split(','))
df = pd.DataFrame(contents, columns=['shelf_code', 'robotid', 'event', 'time'])
(2)python读取hdf文件扩展阅读：
python控制语句
1、if语句，当条件成立时运行语句块。经常与else, elif(相当于else if) 配合使用。
2、for语句，遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次处理迭代器中的每个元素。
3、while语句，当条件为真时，循环运行语句块。
4、try语句，与except,finally配合使用处理在程序运行中出现的异常情况。
5、class语句，用于定义类型。
6、def语句，用于定义函数和类型的方法。
Ⅲ 大家好，我想用python代码批量打开一个文件夹中的所有HDF文件，然后进行处理。
indir_lsta=r'E:/MODIS_LST/Aqua_2008/MS'indir_lstt=r'E:/MODIS_LST/Terra_2008/MS'把斜杠换一下因为no such file就是找不到文件 ，改一下斜杠就可以了。我之前也遇到过这个问题。如果还不行吗，要么就是文件位置或者格式出错。
Ⅳ python中怎么读取文件内容
用open命令打开你要读取的文件，返回一个文件对象然后在这个对象上执行read,readlines,readline等命令读取文件或使用for循环自动按行读取文件
Ⅳ python 读取大文件数据怎么快速读取
python中读取数据的时候有几种方法，无非是read，readline，readlings和xreadlines几种方法，在几种方法中，read和xreadlines可以作为迭代器使用，从而在读取大数据的时候比较有效果.在测试中，先创建一个大文件，大概1GB左右，使用的程序如下：[python] view plainprint?import os.path import time while os.path.getsize('messages') <1000000000: f = open('messages','a') f.write('this is a file/n') f.close() print 'file create complted' 在这里使用循环判断文件的大小，如果大小在1GB左右，那么结束创建文件。–需要花费好几分钟的时间。测试代码如下：[python] view plainprint?#22s start_time = time.time() f = open('messages','r') for i in f: end_time = time.time() print end_time – start_time break f.close() #22s start_time = time.time() f = open('messages','r') for i in f.xreadlines(): end_time = time.time() print end_time – start_time break f.close() start_time = time.time() f = open('messages','r') k= f.readlines() f.close() end_time = time.time() print end_time – start_time 使用迭代器的时候，两者的时间是差不多的，内存消耗也不是很多，使用的时间大概在22秒作用在使用完全读取文件的时候，使用的时间在40s，并且内存消耗相当严重，大概使用了1G的内存。。其实，在使用跌倒器的时候，如果进行连续操作，进行print或者其他的操作，内存消耗还是不可避免的，但是内存在那个时候是可以释放的，从而使用迭代器可以节省内存，主要是可以释放。而在使用直接读取所有数据的时候，数据会保留在内存中，是无法释放这个内存的，从而内存卡死也是有可能的。在使用的时候，最好是直接使用for i in f的方式来使用，在读取的时候，f本身就是一个迭代器，其实也就是f.read方法
