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  • 本文通过实例代码给大家介绍了Python 读写文件的操作方法,非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  • 打开方式指针位置读取文件类型r只读(默认模式)指针在文件开头,文件不存在则报错1. 默认读取文件都是ASCII编码的文本文件2. 如果读取文件是二进制文件,如图片,视频需要使用'rb'模式3. 读取非ASCII编码的文本...

    打开方式

    指针位置

    读取的文件类型

    r

    只读(默认模式)

    指针在文件开头,文件不存在则报错

    1. 默认读取文件都是ASCII编码的文本文件

    2. 如果读取的文件是二进制文件,如图片,视频需要使用'rb'模式

    3. 读取非ASCII编码的文本文件,必须 以二进制模式打开,再解码

    f=open('E:/test.txt','rb')

    f.read().decode('gbk')

    rb

    二进制格式只读

    指针在文件开头,文件不存在则报错

    r+

    可读可写

    指针在文件开头,文件不存在则报错

    rb+

    二进制格式可读可写

    指针在文件开头,文件不存在则报错

    w

    只写

    文件存在,则覆盖;不存在,则创建

    wb

    二进制格式只写

    文件存在,则覆盖;不存在,则创建

    w+

    可读可写

    文件存在,则覆盖;不存在,则创建

    wb+

    二进制格式可读可写

    文件存在,则覆盖;不存在,则创建

    a

    追加

    文件存在,指针在文件尾增加;不存在,则创建

    ab

    二进制格式追加

    文件存在,指针在文件尾增加;不存在,则创建

    a+

    可读可写

    文件存在,指针在文件尾增加;不存在,则创建

    ab+_

    二进制格式可读可写

    文件存在,指针在文件尾增加;不存在,则创建

    二、文件打开方法

    举例

    文件不存在

    是否需要调用close()方法

    注意

    Python内置open函数

    f=open('E:/test.txt','r')

    文件不存在则会IOError

    必须书写调用close()

    1.文件对象会占用操作系统的资源,并且操作系统同一时间能打开的文件数量也有限

    2.当写文件时,操作系统不会立刻将数据写入磁盘,而是放内容缓存,空闲时再写入,只有调用close()方法时,操作数据才会将没有写入的数据写入磁盘。不写close()方法有可能只写了一部分数据到磁盘,剩下的数据丢失了

    3.文件不存在,可以用try…finally避免,但与with比较麻烦

    With语句

    with open('E:/test.txt','r') as f:

    文件不存在则会IOError

    with语句自动调用close()方法

    三、文件读写定位操作

    方法

    用法

    注意

    f.read(size)

    如果没有size即f.read()一次性读取文件全部内容,返回类型str;如果有size即f.read(50)读取最多的字节内容

    1.文件很小,可一次性读取,文件较大,超过内存大小,内容爆掉

    2.文件过大,可用f.read(size),x为每次最多读取size字节的内容

    3.如果是配置文件,调用readlines()最方便

    f.readline()

    每次读取一行内容,返回类型str

    f.readlines()

    一次读取所有内容并按行返回list

    f.write()

    写文件

    将字符串写入文件,如果写入结束,需要在字符串后面加上"\n"

    定位

    f.seek(offset,from_what)

    f.seek(2,0)读取位置向后移动2个字符

    from_what值为文件的开始位置,可以省略;offset为偏移量

    当前位置

    f.tell()

    f.tell(),返回当前文件位置

    四、读取非ASCII文件,如utf-8,gbk类型

    方法1:读取时指定类型encoding='utf-8'

    with open('E:/test1.txt','r',encoding='utf-8') as f

    print(f.read())

    结果:

    你好

    方法2:

    必须:1.以二进制模式打开,再解码

    codecs模块:读文件时自动转换编码,直接读出unicode

    import codecs

    with codecs.open('E:/test.txt','rb','utf-8') as f:

    f.read()

    注意:有些编码不规范,会遇到UnicodeDecodeError,可能文件中有些非法编码的字符,遇到这种情况,可用open()函数可以接收errors参数,表示如果遇到编码错误后如何 处理,最简单方式是直接忽略f=open('E:/test1.txt','r',encoding='gbk',errors='ignore')

    五、File对象的属性

    f.closed

    文件已关闭返回true,否则返回false

    f.mode

    返回被打开文件的访问模式

    f.name

    返回文件名称

    展开全文
  • 只要改变代码的数据文件路径,无论上千上万个数据文件,一次运行即可机器处理。 Python批量读取modis的hdf文件转asc文件,修改文件夹即可,自动创建子文件夹生产结果到子文件夹。
  • 读取ASC文件 利用pandas的read_csv即可读取asc格式的文件: framefile = pd.read_csv(filepath,skiprows=4,encoding="gbk",engine='python',sep=' ',delimiter=None, index_col=False,header=None,skipinitialspace=...

    读取ASC文件

    利用pandas的read_csv即可读取asc格式的文件:

    framefile = pd.read_csv(filepath,skiprows=4,encoding="gbk",engine='python',sep=' ',delimiter=None, index_col=False,header=None,skipinitialspace=True)
    

    保存为CSV文件

    framefile.to_csv("filename.csv",index=False,sep=',')
    

    完整转换代码

    import pandas as pd
    
    if __name__ == '__main__':
        filepath = "./2021MCM/rastert_feature1.asc"
        ASCfile = pd.read_csv(filepath,skiprows=4,encoding="gbk",engine='python',sep=' ',delimiter=None, index_col=False,header=None,skipinitialspace=True)
        # print(ASCfile.columns)
        # print(ASCfile.iloc[0:,0:1]) # 行,列 = [:, :]
        # print(ASCfile)
        ASCfile.to_csv("rastert_feature1.csv",index=False,sep=',')
    

    读取后的asc文件:
    在这里插入图片描述

    参考文章:

    展开全文
  • I have a problem reading ASCII file in Python. Here's an example of the file: http://pastebin.com/CTwwPPKAI tried using numpy's genfromtxt:data = np.genfromtxt("example.txt")But this way I cannot read...

    I have a problem reading ASCII file in Python. Here's an example of the file: http://pastebin.com/CTwwPPKA

    I tried using numpy's genfromtxt:

    data = np.genfromtxt("example.txt")

    But this way I cannot read dates and times properly since they should be datetime objects.

    On the other hand, loadtxt can only read float values, which is also not acceptable.

    Could you please suggest me a way to properly read that kind of file?

    解决方案

    you have to use dtype option here.

    x = np.genfromtxt("example.txt", dtype=None)

    print(x[0])

    and you will get

    ('DATA', 34967565, '2011-08-04', '19:00:00:081', 0.0272448, -0.17718500000000001, 4.2143899999999999, 524.57600000000002, 17.485499999999998, 101.07599999999999, 0.45927400000000002, 0.19031300000000001, 0.100296, 0.97492599999999996, 1.94354, 100.73399999999999, 12.538600000000001, 10.3786, 44318.5, 39605.5, 39234.5, 40298.0, 68)

    The trick here is that you have to specify dtype to None so that numpy can automatically recognize strings and numbers, while the default dtype is float.

    Then you can use datetime.strptime to convert the strings to datetime objects accordingly.

    展开全文
  • 读取asc文件

    万次阅读 2017-04-10 09:10:41
    用read_csv函数也可以读取asc文件,按照txt的格式,以空格分隔,每个间的空格数不同 读入为DataFrame 详细可help(pd.read_csv) import pandas as pd ASCfile=pd.read_csv(filepath,skiprows=4,encoding="gbk",...

    用read_csv函数也可以读取asc文件,按照txt的格式,以空格分隔,每个间的空格数不同

    读入为DataFrame

    详细可help(pd.read_csv)

    import pandas as pd

    ASCfile=pd.read_csv(filepath,skiprows=4,encoding="gbk",engine='python',sep=' ',delimiter=None, index_col=False,header=None,skipinitialspace=True)

    展开全文
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