python实时读取文件

⑴ python读写文件

读文件

    1）使用open()方法打开文件，返回一个文件对象

        原型：open(file, mode='r', buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True)

        举例：f = open('test.txt', 'r')

        test.txt表示文件路径(包含文件名，这个file参数可以是绝对或者相对路径)

        r表示是读文本文件，rb是读二进制文本文件。（这个mode参数默认值就是r）

    2）使用close()方法关闭文件

        f.close()

        打开后的文件必须关闭，因为文件对象会占用系统资源，系统打开文件数量也就有限了

    3）打开文件时的异常处理

        f=open('test.txt', 'r')

        f.read()

        f.close()

        FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'test.txt'

        文件读写时都有可能产生异常IOError(比如文件不存在)，这样其后面的f.read()，f.close()就不会调用。为保证无论是否异常都可以关闭文件，一般使用try ... finally来处理：

        try:

            f = open('test.txt', 'r')

            f.read()

        finally:

            if f:

                f.close()

        但这种写法过于繁琐，所以Python引入了with语句来自动调用close()方法：

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

            f.read()

    4）读文件 - read()、readline() 和 readlines()

        read() 一次读取整个文件，它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。如果文件过大，内存不够，可以通过反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。

        readline() 一次读取文件中一行内容，可反复调用

        readlines() 一次读取所有内容并按行返回列表，该列表可以由for ... in ... 结构再进一步处理。

        特别注意：

        这三种方法是把每行末尾的'\n'也读进来了，如有需要就得我们手动去掉'\n'

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

            list = f.readlines()

        for i in range(0, len(list)):

            list[i] = list[i].rstrip('\n')

写文件

    1）写文件和读文件是一样的，唯一区别是open文件时，传入标识符不同，即'w'或者'wb'表示写文本文件或写二进制文件

    f = open('test.txt', 'w')

    f = open('test.txt', 'wb')

    f = open('test.txt', 'a')

    f.close()

    特别注意：

    1. 如果没有这个文件，会自动创建一个新文件；如果有，就会先把原文件的内容清空再写入；若不想清空原来的内容而是直接在后面追加新的内容，就用'a'这个模式

    2. 写文件，操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘，而是放到内存缓存起来，空闲的时候再慢慢写入。只有调用close()方法时，操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。忘记调用close()的后果是数据可能只写了一部分到磁盘，剩下的丢失了。

    2）写文件 - write()、writelines()

    write()方法和read()、readline()方法对应，是将字符串写入到文件中。

    writelines()方法和readlines()方法对应，也是针对 列表 的操作。它接收一个 字符串行表 作为参数，将他们写入到文件中。

    特别注意：

    换行符不会自动的加入，需要显式的加入换行符。

    f = open('test.txt', 'w')

    f.writelines(["111\n", "222\n", "333\n"])

补充说明：

1）对于非默认编码(utf-8)的文件，需要open时添加encording参数，选择对应的编码方式

2）r+, w+, a+，可读可写

3）seek()方法，移动文件指针

seek(offset[, whence]) ，offset是相对于某个位置的偏移量。位置由whence决定，默认whence=0，从开头起；whence=1，从当前位置算起；whence=2相对于文件末尾移动，通常offset取负值。

⑵ python读取csv文件报错position4

一、文件路径报错

因为在python之中文件路径都是以字符串类型出现的，所以在字符串对象的编写语法本身没有错误时，那么出现报错的唯一原因就是这个文件路径找不到文件。这种问题主要经常出现在已经发布部署到服务器上的python程序，因为在开发时很多时候都是用绝对路径来读取文件的，环境改变之后从磁盘根目录读取的绝对路径就是无法使用了。

二、解决方法

那么正确的做事实际上就是先导入os模块，然后调用getcwd()方法查看当前python程序，也就是py脚本文件处在哪个文件路径之中，代码示例如下所示：

import os
os.getcwd()
print(os.getcwd())
然后再打开文件夹查看一下所要读取的csv文件在哪个文件目录，然后在文件资源管理器内打开csv文件所在的文件目录并将其复制后粘贴到python文件所在的同级目录下，接下来就可以使用绝对不会出错的相对路径来读取该csv文件了。只需要写上csv文件的名称就可以来将其在python程序内打开并读取，代码示例如下所示：

import pandas as pd
train = pd.read_csv

⑶ Python如何从文件读取数据

1.1 读取整个文件

要读取文件，需要一个包含几行文本的文件（文件PI_DESC.txt与file_reader.py在同一目录下）

PI_DESC.txt

3.1415926535
8979323846
2643383279
5028841971

file_reader.py

with open("PI_DESC.txt") as file_object:
contents = file_object.read()
print(contents)

我们可以看出，读取文件时，并没有使用colse()方法，那么未妥善的关闭文件，会不会导致文件收到损坏呢？在这里是不会的，因为我们在open()方法前边引入了关键字with，该关键字的作用是：在不需要访问文件后将其关闭

1.2文件路径

程序在读取文本文件的时候，如果不给定路径，那么它会先在当前目录下进行检索，有时候我们需要读取其他文件夹中的路径，例如：

⑷ python读取mdb文件需要什么环境

linux环境。python读取mdb文件需要linux环境，用的包是meza，通过mdbtools读取，Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，被用于独立的、大型项目的开发。

⑸ 用python读取文本文件，对读出的每一行进行操作，这个怎么写

用python读取文本文件，对读出的每一行进行操作，写法如下：

f=open("test.txt","r")

whileTrue:

line=f.readline()

ifline:

pass#dosomethinghere

line=line.strip()

p=line.rfind('.')

filename=line[0:p]

print"create%s"%line

else:

break

f.close()

⑹ 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'])

(6)python实时读取文件扩展阅读：

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。

⑺ python自动化下载excel文件与读取文件信息

wd.get(' http://www..com' )
wd.implicitly_wait(10)

wd.find_element_by_id("button")

import os
import pandas as pd

os.startfile(r'C:\Users\vsc\Downloads\1234列表.xlsx')

group = pd.read_excel(r"C:\Users\vsc\Downloads\1234列表.xlsx")

print(group)

⑻ python如何读取excel文件

1.首先说明我是使用的python3.5，我的office版本是2010，首先打开dos命令窗，安装必须的两个库，命令是：

pip3 install xlrd

Pip3 install xlwt

2.准备好excel，例如我的一个工作文件，我放在D盘/网络经验/11.xlsx，只有一个页签A，内容是一些销售数据

3.打开pycharm，新建一个excel.py的文件，首先导入支持库

import xlrdimport xlwt

4.针对刚入门的新手，先介绍三个知识，第一个:获取excel的sheet名称，第二：获取excel行数与列数，第三：获取第几行第几列的具体值，这是最常用的三个知识点

5.贴出代码，具体分析：

(1)要操作excel，首先得打开excel，使用open_workbook(‘路径’)

(2)要获取行与列，使用nrows(行)，ncols(列)

(3)获取具体的值，使用cell(row,col).value

workbook=xlrd.open_workbook(r'E:11.xlsx')print (workbook.sheet_names()) sheet2=workbook.sheet_by_name('A') nrows=sheet2.nrows ncols=sheet2.ncols print(nrows,ncols) cell_A=sheet2.cell(1,1).value print(cell_A)

6.要在excel里写入值，就要使用write属性,重点说明写入是用到xlwt这个支援库，思路是先新建excel，然后新建页签B，然后将一组数据写入到B，最后保存为excel.xls，这里建议保存为2003的格式，大部分电脑都能打开，特别注意保存的excel的路径是在python工作文件的目录下面，贴出代码：

stus = [['年', '月'], ['2018', '10'], ['2017', '9'], ['2016', '8']]Excel = xlwt.Workbook() # 新建excelsheet = Excel.add_sheet('B') #新建页签Brow = 0for stu in stus: col = 0 for s in stu: sheet.write(row, col, s) #开始写入 col = col + 1 row = row + 1Excel.save('Excel.xls') #保存

关于python如何读取excel文件，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。