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  • 2021-06-03 16:35:09
    import imageio
    import numpy as np
    import os
    import cv2
    
    
    
    f = open("train.txt")
    while True:
        line = f.readline()  #包括换行符
        line = line[:-1]   #去掉换行符
        if line:
            print (line)
            img = np.asarray(imageio.imread(os.path.join('F:\\VOCdevkit\\VOC2012\\JPEGImages/', line+'.jpg')))
        else:
            break
    f.close()
    
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    python读取文件最后一行两种方式

    1)常规方法:从前往后依次读取

    步骤:open打开文件。

    读取文件,把文件所有行读入内存。

    遍历所有行,提取指定行的数据。

    优点:简单,方便

    缺点:当文件大了以后时间太慢,无法忍受

    2)推荐方法:

    步骤:open打开日志文件。

    移动文件读取指针到文件末尾。

    从后往前移动指针直到合适的位置。

    读取文件,提取指定行的数据。

    优点:时间相对固定,适合处理大文件

    代码实现

    fname = 'test.html'

    with open(fname, 'r', encoding='utf-8') as f: # 打开文件

    lines = f.readlines() # 读取所有行

    first_line = lines[0] # 取第一行

    last_line = lines[-1] # 取最后一行

    print('文件' + fname + '第一行为:'+ first_line)

    print('文件' + fname + '最后一行为:' + last_line)

    with open(fname, 'rb') as f: # 打开文件

    # 在文本文件中,没有使用b模式选项打开的文件,只允许从文件头开始,只能seek(offset,0)

    first_line = f.readline() # 取第一行

    offset = -50 # 设置偏移量

    while True:

    """

    file.seek(off, whence=0):从文件中移动off个操作标记(文件指针),正往结束方向移动,负往开始方向移动。

    如果设定了whence参数,就以whence设定的起始位为准,0代表从头开始,1代表当前位置,2代表文件最末尾位置。

    """

    f.seek(offset, 2) # seek(offset, 2)表示文件指针:从文件末尾(2)开始向前50个字符(-50)

    lines = f.readlines() # 读取文件指针范围内所有行

    if len(lines) >= 2: # 判断是否最后至少有两行,这样保证了最后一行是完整的

    last_line = lines[-1] # 取最后一行

    break

    # 如果off为50时得到的readlines只有一行内容,那么不能保证最后一行是完整的

    # 所以off翻倍重新运行,直到readlines不止一行

    offset *= 2

    print('文件' + fname + '第一行为:' + first_line.decode())

    print('文件' + fname + '最后一行为:' + last_line.decode())

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    Python 读取txt文件每一行数据生成列表

    本意是将数据:

    改为如下形式:

    [['push', 'lea', 'push', 'mov', 'call', 'mov', 'mov', 'pop', 'retn', 'mov', 'jmp', 'push', 'mov', 'mov', 'call', 'test', 'jz', 'push', 'call', 'add', 'mov', 'pop', 'retn', 'mov', 'mov', 'mov', 'mov', 'retn', 'mov', 'lea', 'mov', 'inc', 'test', 'jnz', 'sub', 'retn', 'mov', 'mov', 'mov', 'push', 'mov', 'push', 'push', 'push', 'push', 'call'], ['add', 'mov', 'pop', 'retn', 'mov', 'mov', 'mov', &#

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    本文要点刚要:

    (一)读文本文件格式的数据函数:read_csv,read_table

    1.读不同分隔符的文本文件,用参数sep

    2.读无字段名(表头)的文本文件 ,用参数names

    3.为文本文件制定索引,用index_col

    4.跳行读取文本文件,用skiprows

    5.数据太大时需要逐块读取文本数据用chunksize进行分块。

    (二)将数据写成文本文件格式函数:to_csv

    范例如下:

    (一)读取文本文件格式的数据集

    1.read_csv和read_table的区别:

    #read_csv默认读取用逗号分隔符的文件,不需要用sep来指定分隔符

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.csv')

    1368336-20180426224121292-979964237.png

    #read_csv如果读的是用非逗号分隔符的文件,必须要用sep指定分割符,不然读出来的是原文件的样子,数据没被分割开

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt')

    1368336-20180426224144868-1760190149.png

    #与上面的例子可以对比一下区别

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    1368336-20180426224410679-520935790.png

    #read_table读取文件时必须要用sep来指定分隔符,否则读出来的数据是原始文件,没有分割开。

    import pandas as pd

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.csv')

    1368336-20180426224501340-507311282.png

    #read_table读取数据必须指定分隔符

    import pandas as pd

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    1368336-20180426224605645-1046616757.png

    2.读取文本文件时不用header和names指定表头时,默认第一行为表头

    #用header=None表示数据集没有表头,会默认用阿拉伯数字填充表头和索引

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',header=None)

    1368336-20180426224759907-1866915755.png

    #用names可以自定义表头

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',

    names=['x1','x2','x3','x4','x5'])

    1368336-20180426224858254-1016291189.png

    3.默认用阿拉伯数字指定索引;用index_col指定某一列作为索引

    names=['x1','x2','x3','x4','x0']

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',

    names=names,index_col='x0')

    1368336-20180426225022347-270755606.png

    4.以下示例是用skiprows将hello对应的行跳过后读取其他行数据,不管首行是否作为表头,都是将表头作为第0行开始数

    可以对比一下三个例子的区别进行理解

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt')

    1368336-20180426225126273-1981446421.png

    names=['x1','x2','x3','x4','x0']

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',names=names,

    skiprows=[0,3,6])

    1368336-20180426225208651-941727855.png

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',

    skiprows=[0,3,6])

    1368336-20180426225257812-1841733706.png

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',header=None,

    skiprows=[0,3,6])

    1368336-20180426225330405-1103613451.png

    5.分块读取,data1.txt中总共8行数据,按照每块3行来分,会读3次,第一次3行,第二次3行,第三次1行数据进行读取。

    注意这里在分块的时候跟跳行读取不同的是,表头没作为第一行进行分块读取,可通过一下两个例子对比进行理解。

    chunker = pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',chunksize=3)

    for m in chunker:

    print(len(m))

    print m

    1368336-20180426225501813-266640696.png

    chunker = pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',header=None,

    chunksize=3)

    for m in chunker:

    print(len(m))

    print m

    1368336-20180426225607037-1448990798.png

    (二)将数据写入文本格式用to_csv

    以data.txt为例,注意写出文件时,将索引也写入了

    data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    print data

    1368336-20180426225716866-1303984639.png

    #可以用index=False禁止索引的写入。

    data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    data.to_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\outdata.txt',sep='!',index=False)

    1368336-20180426225814894-925833732.png

    #可以用columns指定写入的列

    data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    data.to_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\outdata2.txt',sep=',',index=False,

    columns=['a','c','d'])

    1368336-20180426225838900-1320029810.png

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