Контекстные менеджеры в python

Диаграммы

Модуль OpenPyXL поддерживает создание гистогорамм, графиков, а также точечных и круговых диаграмм с использование данных, хранящихся в электронной таблице. Чтобы создать диаграмму, необходимо выполнить следующие действия:

1. создать объект на основе ячеек в пределах выделенной прямоугольной области;
2. создать объект , передав функции объект ;
3. создать объект Chart;
4. дополнительно можно установить значения переменных , , , объекта , определяющих положение и размеры диаграммы;
5. добавить объект в объект .

Объекты создаются путем вызова функции , принимающей пять аргуменов:

1. Объект , содержащий данные диаграммы.
2. Два целых числа, представляющих верхнюю левую ячейку выделенной прямоугольной области, в которых содержатся данные диаграммы: первое число задает строку, второе — столбец; первой строке соответствует 1, а не 0.
3. Два целых числа, представляющих нижнюю правую ячейку выделенной прямоугольной области, в которых содержатся данные диаграммы: первое число задает строку, второе — столбец.

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart, Reference

# создаем новый excel-файл
wb = Workbook()
# добавляем новый лист
wb.create_sheet(title = 'Первый лист', index = )
# получаем лист, с которым будем работать
sheet = wb'Первый лист'

sheet'A1' = 'Серия 1'
# это колонка с данными
for i in range(1, 11)
    cell = sheet.cell(row = i + 1, column = 1)
    cell.value = i * i

# создаем диаграмму
chart = BarChart()
chart.title = 'Первая серия данных'
data = Reference(sheet, min_col = 1, min_row = 1, max_col = 1, max_row = 11)
chart.add_data(data, titles_from_data = True)

# добавляем диаграмму на лист
sheet.add_chart(chart, 'C2')

# записываем файл
wb.save('example.xlsx')

Аналогично можно создавать графики, точечные и круговые диаграммы, вызывая методы:

Поиск:
Excel • MS • Python • Web-разработка • Модуль

Как использовать модуль Pathlib?

Для работы с Pathlib в Python требуется импортировать все классы данного модуля, используя следующую команду:

Python

from pathlib import *

В качестве первого задания давайте извлечем текущую рабочую директорию и домашнюю директорию объектов, используя следующий код:

Python

current_dir = Path.cwd()
home_dir = Path.home()

print(current_dir)
print(home_dir)

Вместо импорта всех классов можно использовать . В таком случае, задействуя классы внутри модуля, требуется добавлять через .

Python

import pathlib

current_dir = pathlib.Path.cwd()
home_dir = pathlib.Path.home()

print(current_dir)
print(home_dir)

Other Useful Items

• Looking for 3rd party Python modules? The
  Package Index has many of them.
• You can view the standard documentation
  online, or you can download it
  in HTML, PostScript, PDF and other formats. See the main
  Documentation page.
• Information on tools for unpacking archive files
  provided on python.org is available.
• Tip: even if you download a ready-made binary for your
  platform, it makes sense to also download the source.
  This lets you browse the standard library (the subdirectory Lib)
  and the standard collections of demos (Demo) and tools
  (Tools) that come with it. There’s a lot you can learn from the
  source!
• There is also a collection of Emacs packages
  that the Emacsing Pythoneer might find useful. This includes major
  modes for editing Python, C, C++, Java, etc., Python debugger
  interfaces and more. Most packages are compatible with Emacs and
  XEmacs.

Как читать файлы

Python содержит в себе функцию, под названием «open», которую можно использовать для открытия файлов для чтения. Создайте текстовый файл под названием test.txt и впишите:

Python

This is test file
line 2
line 3
this line intentionally left lank

Вот несколько примеров того, как использовать функцию «открыть» для чтения:

Python

handle = open(«test.txt»)
handle = open(r»C:\Users\mike\py101book\data\test.txt», «r»)

В первом примере мы открываем файл под названием test.txt в режиме «только чтение». Это стандартный режим функции открытия файлов

Обратите внимание на то, что мы не пропускаем весь путь к файлу, который мы собираемся открыть в первом примере. Python автоматически просмотрит папку, в которой запущен скрипт для text.txt

Если его не удается найти, вы получите уведомление об ошибке IOError. Во втором примере показан полный путь к файлу, но обратите внимание на то, что он начинается с «r». Это значит, что мы указываем Python, чтобы строка обрабатывалась как исходная. Давайте посмотрим на разницу между исходной строкой и обычной:

Python

>>> print(«C:\Users\mike\py101book\data\test.txt»)
C:\Users\mike\py101book\data est.txt

>>> print(r»C:\Users\mike\py101book\data\test.txt»)
C:\Users\mike\py101book\data\test.txt

Как видно из примера, когда мы не определяем строку как исходную, мы получаем неправильный путь. Почему это происходит? Существуют определенные специальные символы, которые должны быть отображены, такие как “n” или “t”. В нашем случае присутствует “t” (иными словами, вкладка), так что строка послушно добавляет вкладку в наш путь и портит её для нас. Второй аргумент во втором примере это буква “r”. Данное значение указывает на то, что мы хотим открыть файл в режиме «только чтение». Иными словами, происходит то же самое, что и в первом примере, но более явно. Теперь давайте, наконец, прочтем файл!

Введите нижеизложенные строки в скрипт, и сохраните его там же, где и файл test.txt.

Python

handle = open(«test.txt», «r»)
data = handle.read()
print(data)
handle.close()

После запуска, файл откроется и будет прочитан как строка в переменную data. После этого мы печатаем данные и закрываем дескриптор файла. Следует всегда закрывать дескриптор файла, так как неизвестно когда и какая именно программа захочет получить к нему доступ. Закрытие файла также поможет сохранить память и избежать появления странных багов в программе. Вы можете указать Python читать строку только раз, чтобы прочитать все строки в списке Python, или прочесть файл по частям. Последняя опция очень полезная, если вы работаете с большими фалами и вам не нужно читать все его содержимое, на что может потребоваться вся память компьютера.

Давайте обратим внимание на различные способы чтения файлов. Python

handle = open(«test.txt», «r»)
data = handle.readline() # read just one line
print(data)
handle.close()

Python

handle = open(«test.txt», «r»)
data = handle.readline() # read just one line
print(data)
handle.close()

Если вы используете данный пример, будет прочтена и распечатана только первая строка текстового файла. Это не очень полезно, так что воспользуемся методом readlines() в дескрипторе:

Python

handle = open(«test.txt», «r»)
data = handle.readlines() # read ALL the lines!
print(data)
handle.close()

После запуска данного кода, вы увидите напечатанный на экране список, так как это именно то, что метод readlines() и выполняет. Далее мы научимся читать файлы по мелким частям.

Функции, которые когда-нибудь можно выучить

Следующие встроенные функции Python определённо не бесполезны, но они более специализированы.

Эти функции вам, возможно, будут нужны, но также есть шанс, что вы никогда не прибегнете к ним в своём коде.

• : возвращает итератор (список, набор и т. д.);
• : возвращает , если аргумент является вызываемым;
• and : вместо них рекомендуется использовать генератор-выражения;
• : округляет число;
• : эта функция выполняет деление без остатка () и операцию по модулю () одновременно;
• , и : служат для отображения чисел в виде строки в двоичной, восьмеричной или шестнадцатеричной форме;
• : возвращает абсолютное значение числа (аргумент может быть целым или числом с плавающей запятой, если аргумент является комплексным числом, его величина возвращается);
• ;
• .

Данные как ваша отправная точка

Когда вы начинаете проект по data science, вам придется работать с данными, которые вы собрали по всему интернету, и с наборами данных, которые вы загрузили из других мест — Kaggle, Quandl и тд

Но чаще всего вы также найдете данные в Google или в репозиториях, которые используются другими пользователями. Эти данные могут быть в файле Excel или сохранены в файл с расширением .csv … Возможности могут иногда казаться бесконечными, но когда у вас есть данные, в первую очередь вы должны убедиться, что они качественные.

В случае с электронной таблицей вы можете не только проверить, могут ли эти данные ответить на вопрос исследования, который вы имеете в виду, но также и можете ли вы доверять данным, которые хранятся в электронной таблице.

Проверяем качество таблицы

• Представляет ли электронная таблица статические данные?
• Смешивает ли она данные, расчеты и отчетность?
• Являются ли данные в вашей электронной таблице полными и последовательными?
• Имеет ли ваша таблица систематизированную структуру рабочего листа?
• Проверяли ли вы действительные формулы в электронной таблице?

Этот список вопросов поможет убедиться, что ваша таблица не грешит против лучших практик, принятых в отрасли. Конечно, этот список не исчерпывающий, но позволит провести базовую проверку таблицы.

Лучшие практики для данных электронных таблиц

Прежде чем приступить к чтению вашей электронной таблицы на Python, вы также должны подумать о том, чтобы настроить свой файл в соответствии с некоторыми основными принципами, такими как:

• Первая строка таблицы обычно зарезервирована для заголовка, а первый столбец используется для идентификации единицы выборки;
• Избегайте имен, значений или полей с пробелами. В противном случае каждое слово будет интерпретироваться как отдельная переменная, что приведет к ошибкам, связанным с количеством элементов на строку в вашем наборе данных. По возможности, используйте:
• подчеркивания,
• тире,
• горбатый регистр, где первая буква каждого слова пишется с большой буквы
• объединяющие слова
• Короткие имена предпочтительнее длинных имен;
• старайтесь не использовать имена, которые содержат символы ?, $,%, ^, &, *, (,), -, #,? ,,, <,>, /, |, \, , {, и };
• Удалите все комментарии, которые вы сделали в вашем файле, чтобы избежать добавления в ваш файл лишних столбцов или NA;
• Убедитесь, что все пропущенные значения в вашем наборе данных обозначены как NA.

Затем, после того, как вы внесли необходимые изменения или тщательно изучили свои данные, убедитесь, что вы сохранили внесенные изменения. Сделав это, вы можете вернуться к данным позже, чтобы отредактировать их, добавить дополнительные данные или изменить их, сохранив формулы, которые вы, возможно, использовали для расчета данных и т.д.

Если вы работаете с Microsoft Excel, вы можете сохранить файл в разных форматах: помимо расширения по умолчанию .xls или .xlsx, вы можете перейти на вкладку «Файл», нажать «Сохранить как» и выбрать одно из расширений, которые указаны в качестве параметров «Сохранить как тип». Наиболее часто используемые расширения для сохранения наборов данных в data science — это .csv и .txt (в виде текстового файла с разделителями табуляции). В зависимости от выбранного варианта сохранения поля вашего набора данных разделяются вкладками или запятыми, которые образуют символы-разделители полей вашего набора данных.

Теперь, когда вы проверили и сохранили ваши данные, вы можете начать с подготовки вашего рабочего окружения.

Выявление ошибок

Иногда, в ходе работы, ошибки случаются. Файл может быть закрыт, потому что какой-то другой процесс пользуется им в данный момент или из-за наличия той или иной ошибки разрешения. Когда это происходит, может появиться IOError. В данном разделе мы попробуем выявить эти ошибки обычным способом, и с применением оператора with. Подсказка: данная идея применима к обоим способам.

Python

try:
file_handler = open(«test.txt»)
for line in file_handler:
print(line)
except IOError:
print(«An IOError has occurred!»)
finally:
file_handler.close()

В описанном выше примере, мы помещаем обычный код в конструкции try/except. Если ошибка возникнет, следует открыть сообщение на экране

Обратите внимание на то, что следует удостовериться в том, что файл закрыт при помощи оператора finally. Теперь мы готовы взглянуть на то, как мы можем сделать то же самое, пользуясь следующим методом:

Python

try:
with open(«test.txt») as file_handler:
for line in file_handler:
print(line)
except IOError:
print(«An IOError has occurred!»)

Как вы можете догадаться, мы только что переместили блок with туда же, где и в предыдущем примере. Разница в том, что оператор finally не требуется, так как контекстный диспетчер выполняет его функцию для нас.

Открытие и закрытие файлов

Последнее обновление: 29.04.2017

Python поддерживает множество различных типов файлов, но условно их можно разделить на два виде: текстовые и бинарные. Текстовые файлы — это к примеру
файлы с расширением cvs, txt, html, в общем любые файлы, которые сохраняют информацию в текстовом виде. Бинарные файлы — это изображения, аудио и видеофайлы и т.д.
В зависимости от типа файла работа с ним может немного отличаться.

При работе с файлами необходимо соблюдать некоторую последовательность операций:

1. Открытие файла с помощью метода open()

2. Чтение файла с помощью метода read() или запись в файл посредством метода write()

3. Закрытие файла методом close()

Открытие и закрытие файла

Чтобы начать работу с файлом, его надо открыть с помощью функции open(), которая имеет следующее формальное определение:

open(file, mode)

Первый параметр функции представляет путь к файлу. Путь файла может быть абсолютным, то есть начинаться с буквы диска, например, C://somedir/somefile.txt.
Либо можно быть относительным, например, somedir/somefile.txt — в этом случае поиск файла будет идти относительно
расположения запущенного скрипта Python.

Второй передаваемый аргумент — устанавливает режим открытия файла в зависимости от того, что мы собираемся с ним делать.
Существует 4 общих режима:

• r (Read). Файл открывается для чтения. Если файл не найден, то генерируется исключение FileNotFoundError

• w (Write). Файл открывается для записи. Если файл отсутствует, то он создается. Если подобный файл уже есть, то он создается заново, и соответственно
  старые данные в нем стираются.

• a (Append). Файл открывается для дозаписи. Если файл отсутствует, то он создается. Если подобный файл уже есть,
  то данные записываются в его конец.

• b (Binary). Используется для работы с бинарными файлами. Применяется вместе с другими режимами — w или r.

После завершения работы с файлом его обязательно нужно закрыть методом . Данный метод освободит все связанные с файлом используемые ресурсы.

Например, откроем для записи текстовый файл «hello.txt»:

myfile = open("hello.txt", "w")

myfile.close()

При открытии файла или в процессе работы с ним мы можем столкнуться с различными исключениями, например, к нему нет доступа и т.д.
В этом случае программа выпадет в ошибку, а ее выполнение не дойдет до вызова метода close, и соответственно файл не будет закрыт.

В этом случае мы можем обрабатывать исключения:

try:
    somefile = open("hello.txt", "w")
    try:
        somefile.write("hello world")
    except Exception as e:
        print(e)
    finally:
        somefile.close()
except Exception as ex:
    print(ex)

В данном случае вся работа с файлом идет во вложенном блоке try. И если вдруг возникнет какое-либо исключение, то в любом случае в блоке
finally файл будет закрыт.

Однако есть и более удобная конструкция — конструкция with:

with open(file, mode) as file_obj:
	инструкции

Эта конструкция определяет для открытого файла переменную file_obj и выполняет набор инструкций. После их выполнения файл автоматически закрывается.
Даже если при выполнении инструкций в блоке with возникнут какие-либо исключения, то файл все равно закрывается.

Так, перепишем предыдущий пример:

with open("hello.txt", "w") as somefile:
    somefile.write("hello world")

НазадВперед

File Handling

The key function for working with files in Python is the
function.

The function takes two parameters;
filename, and mode.

There are four different methods (modes) for opening a file:

— Read — Default value. Opens a
file for reading, error if the file does not exist

— Append — Opens a file for
appending, creates the file if it does not exist

— Write — Opens a file for writing,
creates the file if it does not exist

— Create — Creates the specified file, returns
an error if the file exists

In addition you can specify if the file should be handled as binary or text mode

— Text — Default value. Text mode

— Binary — Binary mode (e.g.
images)

Чтение построчно

Прочитать содержимое текстового файла построчно в языке Python очень просто, поскольку в этом прекрасно помогает цикл for. Но для начала все же необходимо открыть документ, как и в предыдущем случае, при помощи open и with as. Однако на этот раз следует указать другой режим обработки файла, выбрав для него “r” для получения доступа к чтению данных.

with open(r"D:\test.txt", "r") as file:
    for line in file:
        print(line)

В этом примере показывается открытие файла test.txt, в котором уже содержится небольшой массив строк, записанный ранее. Построчное чтение информации из файла производится в цикле for. Каждая итерация выводит сведения из новой строки (line) при помощи функции print. Все элементы отображаются на экране построчно, как и были ранее помещены в test.txt.

Файлы в Python

В целом различают два типа файлов (и работы с ними):

• текстовые файлы со строками неопределенной длины;
• двоичные (бинарные) файлы (хранящие коды таких данных, как, например, рисунки, звуки, видеофильмы);

Этапы работы с файлом:

1. открытие файла;

• режим чтения,
• режим записи,
• режим добавления данных.

работа с файлом;
закрытие файла.

В python открыть файл можно с помощью функции open с двумя параметрами:

• имя файла (путь к файлу);
• режим открытия файла:
• «r» – открыть на чтение,
• «w» – открыть на запись (если файл существует, его содержимое удаляется),
• «a» – открыть на добавление.

В коде это выглядит следующим образом:

Fin = open ( "input.txt" ) 
Fout = open ( "output.txt", "w" ) 
  # работа с файлами 
Fout.close() 
Fin.close()

Работа с текстовыми файлами в Питон

Чтение из файла происходит двумя способами:

1. построчно с помощью метода readline:

файл input.txt:
1
2
3

str1 = Fin.readline() # str1 = 1
str2 = Fin.readline() # str2 = 2

метод read читает данные до конца файла:

файл input.txt:
1
2
3

str = Fin.read() 
''' 
str = 1
2
3
'''

Для получения отдельных слов строки используется метод split, который по пробелам разбивает строку на составляющие компоненты:

str = Fin.readline().split()
print(str)
print(str1)

Пример:
В файле записаны два числа. Необходимо суммировать их.

файл input.txt:
12 17

ответ:
27

Решение: 

1. способ:

Fin = open ( "D:/input.txt" ) 
str = Fin.readline().split()
x, y = int(str), int(str1)
print(x+y)

способ:

...
x, y = int(i) for i in s
print(x+y)

* Функция int преобразует строковое значение в числовое.

В python метод write служит для записи строки в файл:

Fout = open ( "D:/out.txt","w" ) 
Fout.write ("hello")

Запись в файл можно осуществлять, используя определенный
шаблон вывода. Например:

Fout.write ( "{:d} + {:d} = {:d}\n".format(x, y, x+y) )

В таком случае вместо шаблонов {:d} последовательно подставляются значения параметров метода format (сначала x, затем y, затем x+y).

Аналогом «паскалевского» eof (если конец файла) является обычный способ использования цикла while или с помощью добавления строк в список:

1. while True: str = Fin.readline() if not str: break

2. Fin = open ( "input.txt" ) lst = Fin.readlines() for str in lst: print ( str, end = "" ) Fin.close()

3. подходящий способ для Python:

for str in open ( "input.txt" ): 
   print ( str, end = "" )

Задание Python 9_1:
Считать из файла input.txt 10 чисел (числа записаны через пробел). Затем записать их произведение в файл output.txt.

Рассмотрим пример работы с массивами.

Пример:
Считать из текстового файла числа и записать их в другой текстовый файл в отсортированном виде.

Решение: 

• Поскольку в Python работа с массивом осуществляется с помощью структуры список, то количество элементов в массиве заранее определять не нужно.
• Считывание из файла чисел:

lst =  
while True:
   st = Fin.readline() 
   if not st: break 
   lst.append (int(st))

Сортировка.
Запись отсортированного массива (списка) в файл:

Fout = open ( "output.txt", "w" ) 
Fout.write (str(lst)) # функция str преобразует числовое значение в символьное
Fout.close()

Или другой вариант записи в файл:

for x in lst: 
    Fout.write (str(x)+"\n") # запись с каждой строки нового числа

Задание Python 9_2:
В файле записаны в целые числа. Найти максимальное и минимальное число и записать в другой файл.

Задание Python 9_3:
В файле записаны в столбик целые числа. Отсортировать их по возрастанию суммы цифр и записать в другой файл.

Рассмотрим на примере обработку строковых значений.

Пример:
В файл записаны сведения о сотрудниках некоторой фирмы в виде:

Иванов 45 бухгалтер

Необходимо записать в текстовый файл сведения о сотрудниках, возраст которых меньше 40.

Решение: 

• Поскольку сведения записаны в определенном формате, т.е. вторым по счету словом всегда будет возраст, то будем использовать метод split, который разделит слова по пробелам. Под номером 1 в списке будет ити возраст:

st = Fin.readline() 
data = st.split() 
stAge = data1 
intAge = int(stAge)

Более короткая запись будет выглядеть так:

st = Fin.readline() 
intAge = int(st.split()1)

Программа выглядит так:

while True: 
  st = Fin.readline() 
  if not s: break 
  intAge = int (st.split()1)

Но лучше в стиле Python:

for st in open ( "input.txt" ): 
   intAge = int (st.split()1) 
   if intAge < 5: 
      Fout.write (st)

Задание Python 9_4:
В файл записаны сведения о детях детского сада:

Иванов иван 5 лет

Необходимо записать в текстовый файл самого старшего и самого младшего.

Описание

При сохранении книги Excel в виде файла электронной таблицы XML (XML), если книга содержит большой диапазон специального форматирования, размер файла может значительно превышать размер исходного файла книги (xls).

Чтобы сохранить книгу Excel в виде файла электронной таблицы XML, в меню файл выберите команду Сохранить как, а затем измените значение в поле Тип файла на XML-таблица (*. XML).

В этой статье описывается, как свести к минимуму размер файла таблицы XML.

Режим открытия

Ранее были упомянуты специальные символы, которые используются в языке Python при открытии файла. Они задают режим открытия файла. Указывают программе, как именно нужно открывать. Все они представлены в следующей таблице, которая содержит их сигнатуру и короткое описание назначения.

Пользуясь вторым аргументом метода open, можно комбинировать различные режимы работы с файлами, указывая, к примеру, “rb” для чтения записанных данных в двоичном режиме.

Еще один пример: отличие “r+” и “w+” заключается в том, что во втором случае создастся новый файл, если такого нет. В первом же случае возникнет исключение. При использовании “r+” и “w+” файл будет открыт и на чтение и на запись. Пример обработки исключения разберем, когда будем рассматривать чтение файла.

Установите библиотеки для чтения и записи файлов Excel

Даже если вы еще не знаете, какие библиотеки вам понадобятся для импорта ваших данных, вы должны убедиться, что у вас есть все, что нужно для установки этих библиотек, когда придет время.

Подготовка к дополнительной рабочей области: pip

Вот почему вам нужно установить pip и setuptools. Если у вас установлен Python 2⩾ 2.7.9 или Python⩾ 3 3.4, то можно не беспокоиться — просто убедитесь, что вы обновились до последней версии.

Для этого выполните следующую команду в своем терминале:

Если вы еще не установили pip, запустите скрипт python get-pip.py, который вы можете найти . Следуйте инструкциям по установке.

Установка Anaconda

Другой вариант для работы в data science — установить дистрибутив Anaconda Python. Сделав это, вы получите простой и быстрый способ начать заниматься data science, потому что вам не нужно беспокоиться об установке отдельных библиотек, необходимых для работы.

Это особенно удобно, если вы новичок, но даже для более опытных разработчиков это способ быстро протестировать некоторые вещи без необходимости устанавливать каждую библиотеку отдельно.

Anaconda включает в себя 100 самых популярных библиотек Python, R и Scala для науки о данных и несколько сред разработки с открытым исходным кодом, таких как Jupyter и Spyder.

Установить Anaconda можно здесь. Следуйте инструкциям по установке, и вы готовы начать!

Разделение PDF‑файлов на страницы с помощью PyPDF2

Для этого примера, в первую очередь необходимо импортировать классы и . Затем мы открываем файл PDF, создаем объект для чтения и перебираем все страницы, используя метод объекта для чтения .

Внутри цикла мы создаем новый экземпляр , который еще не содержит страниц. Затем мы добавляем текущую страницу к нашему объекту записи, используя метод . Этот метод принимает объект страницы, который мы получаем, используя метод .

Следующим шагом является создание уникального имени файла, что мы делаем, используя исходное имя файла плюс слово «page» плюс номер страницы. Мы добавляем 1 к текущему номеру страницы, потому что PyPDF2 считает номера страниц, начиная с нуля.

Наконец, мы открываем новое имя файла в режиме (режиме ) записи двоичного файла и используем метод класса для сохранения извлеченной страницы на диск.

Листинг 4: Разделение PDF на отдельные страницы.

from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter

pdf_document = "source/Computer-Vision-Resources.pdf"
pdf = PdfFileReader(pdf_document)

for page in range(pdf.getNumPages()):  
    pdf_writer = PdfFileWriter()
    current_page = pdf.getPage(page)
    pdf_writer.addPage(current_page)

    outputFilename = "dist/Computer-Vision-Resources-page-{}.pdf".format(page + 1)
    with open(outputFilename, "wb") as out:
        pdf_writer.write(out)

        print("created", outputFilename)

Разделили исходный файл на страницы

Заключение

Сегодня мы узнали, что файловые объекты поддерживают чтение/запись. Для корректной работы с данными файл нужно программно закрывать. Файлы можно открывать в различных режимах. Стандартный ввод/вывод – это тоже файлы. Можно построчно читать и писать в файл. К файлам можно применять байтовую и построчную итерацию. Любые объекты могут быть сохранены на диске в произвольный момент времени в произвольном состоянии и позже восстановлены путем считывания с диска. Чтение/запись можно выполнять в бинарном режиме, соблюдая совместимость со структурами на языке си. Интерфейс с операционной системой позволяет писать компактные программы, дополняющие стандартные утилиты операционной системы.

Приведенные примеры проверены на версии питона 2.6.

< Предыдущая статья. Следующая статья >