python导入txt文件

㈠ 如何把python的结果导入txt文件中去

from __future__ import print_function
print(filtered_sentence,file="文件名")

㈡ python如何读取word文件中的文本内容并写入到新的txt文件

#确保安装了python-docx包
from docx import Document as Doc
docu=Doc(input('path:'))
file=''
for i in docu.paragraphs:
----file+=i.text
f=open(input('new path:'),'w',encoding='utf-8')
f.write(file)
f.close()
#减号的位置是缩进

㈢ python 将导入的txt文件存到dict里面

#-*-coding:UTF-8-*-

__author__='lpe234'


'''
#tmp.txt
斗魂,1
恶魔少爷萝莉控,0
官途,1
医手遮天,1
官途,1
破窍九天,1
天下师兄一般黑,0
礼物：遇见于朦胧,0
重生之锦绣嫡女,1
先婚厚爱,0
先婚厚爱,1
'''


defmain():
tmp_dict={}
withopen('tmp.txt','r')asf:
txt=f.read()
fortintxt.split():
k,v=t.split(',')
ifnotkintmp_dict:
tmp_dict[k]=v
printtmp_dict

if__name__=='__main__':
main()

㈣ python将txt导入到excel

你说的是使用python读取dat，txt类型文件或excel文件吧，这里我不清楚dat类型文件是什么类型的文件，数据格式是怎样的，所以主要讲一下如何简单快捷的读取txt文件指定的列数据和excel文件指定的列数据，主要用到numpy，pandas这两个包，这两个主要做科学计算和数据处理，python处理实验数据，经常要用到这两个包，至于dat类型的文件，我提供一种可能的思路，实验环境win7+python3.6+pycharm，主要步骤如下：

1.读取txt文件指定列。这里主要用到numpy这个包，以及其包含的loadtxt函数，读取的前提是txt文件不是完全的杂乱无章，没有一点格式、结构可循，如果真的是这样，建议手动调整一下格式，使其尽量保持一定的格式结果，然后再读取，不然的话，会出现错误，我这里新建了一个txt文件，样本内容如下，每行的数据以3个空格为间隔，一般情况下，实验所产生的txt数据都是有一定结构的：

对应读取的代码如下，这里以读取1，3列数据为例，很简单：

程序运行结果如下，已经成功打印出1，3列数据：

2.读取excel文件指定的列。这里主要用到pandas这个包，以及其包含的read_excel函数，因为excel数据本来就是有一定格式的，所以读起来就简单了许多，这里我新建了一个excel文件，样本数据如下：

对应读取的代码如下，这里以读取1，3列数据为例，很简单：

程序运行结果如下，已经成功打印出1，3列数据：

3.至于dat文件的话，这里提供一种可能思路，如果dat文件可以直接用记事打开的话，并且数据可以正常显示，没有乱码的情况下，有一定的格式可循，可以将其看作一个普通文件，使用python的open函数进行读取，将读取的数据存储在一个list列表中，或者使用特定软件将其转换成txt或excel文件后，再进行读取。如果是特殊类型的文件，这个就不好说了，这里就要自己想办法了。

至于后面如何进行可视化绘图，我就不多说了，像matplotlib等数据可视化包都可以。至此，就完成了这3中类型文件的读取，总的来说，实现起来不难，都有现成的包可直接利用，方便了许多，当然你也可以用其他包或者自己来实现，这个就因人而异了，只要能正常的读取实验数据就行，网上也有这方面的资料，你可以参考一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

㈤ python怎么读取TXT

Python的文本处理是经常碰到的一个问题，Python的文本文件的内容读取中，有三类方法：read()、readline()、readlines()，这三种方法各有利弊，下面逐一介绍其使用方法和利弊。

read()：

• read()是最简单的一种方法，一次性读取文件的所有内容放在一个大字符串中，即存在内存中

  file_object = open('test.txt') //不要把open放在try中，以防止打开失败，那么就不用关闭了try:
  file_context = file_object.read() //file_context是一个string，读取完后，就失去了对test.txt的文件引用
  # file_context = open(file).read().splitlines()
  // file_context是一个list，每行文本内容是list中的一个元素finally:
  file_object.close()//除了以上方法，也可用with、contextlib都可以打开文件，且自动关闭文件，//以防止打开的文件对象未关闭而占用内存
  

• read()的利端：

• 方便、简单

• 一次性独读出文件放在一个大字符串中，速度最快

• read()的弊端：

• 文件过大的时候，占用内存会过大

readline()：

• readline()逐行读取文本，结果是一个list

  with open(file) as f: line = f.readline() while line:
  print line
  line = f.readline()
  

• readline()的利端：

• 占用内存小，逐行读取

• readline()的弊端：

• 由于是逐行读取，速度比较慢

readlines()：

• **readlines()一次性读取文本的所有内容，结果是一个list

  with open(file) as f: for line in f.readlines():
  print line
  

• 这种方法读取的文本内容，每行文本末尾都会带一个' '换行符 (可以使用L.rstrip(' ')去掉换行符）

• readlines()的利端：

• 一次性读取文本内容，速度比较快

• readlines()的弊端：

• 随着文本的增大，占用内存会越来越多

最简单、最快速的逐行处理文本的方法：直接for循环文件对象

• file_object = open('test.txt','rU')try:


• for line in file_object:


• do_somthing_with(line)//line带" "finally:


• file_object.close()

㈥ python 导入txt到数据库 每8行写入

#8行结束有一个空白行
withopen('data.txt')asdata:
line=1
sql='insertintofz_esxvalues(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)'
values=[]
fordindata:
ifd!='':
values.append('"%s"'%str(d))
ifline%9==0:
#执行sql插入代码
#urs.exec(sql%tuple(values))
delvalues[:]
line+=1

#当然如果不行浪费sql资源,可以全部拼接完inert语句一次执行
#如果是生产环境,建议使用队列的思路,例如"芹菜"库

㈦ python怎么读取txt文件

方法一：

f=open("foo.txt")#返回一个文件对象
line=f.readline()#调用文件的readline()方法
whileline:
printline,#后面跟','将忽略换行符
#print(line,end='')#在Python3中使用
line=f.readline()

f.close()

方法二：
for line in open("foo.txt"):
print line,

方法三：

f=open("c:\1.txt","r")

lines=f.readlines()#读取全部内容

forlineinlines

printline

㈧ Python:怎样将txt文件读取到一个字符串里

1、首先在vscode里面添加了Python文件和用于读取的文本文件。

㈨ python怎么导入txt文件

以下代码调试通过：

#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-

importpandasaspd

mydata_txt=pd.read_csv('/Users/mfhj-dz-001-119/Downloads/luciatest.txt',sep='	',encoding='utf-8')
print(mydata_txt)

运行效果：

㈩ python 里放入txt文件

f=open(r"data.txt")
n=0
for line in f:
n+=1
if n==3:
print(line.split()[0])
break
f.close()