以下笔记是我在 xue.cn 学习群之数据分析小组所整理分享的心得。相关背景是:我选择中文词频统计案例作为考察大家python基础功掌握程度。
以小见大,下面是2个小技能的具体实战:
- 如何灵活地处理文件读取
- 如何把数据处理为自己想要的数据类型
方法1:
拷贝文章时,直接把内容赋值给一个变量,保存到一个 .py 文件中。然后在脚本中,导入它。
存储文章的文件 article.py
content = """ 复制的文章内容 """
存储脚本的文件 my_code.py
from article import content
方法2:
拷贝文章内容到一个txt文件(通常人们都这么干)。直接读取文件内容。
用 read()
方法能直接生成字符串。
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
方法3:
用readlines()
或readline()
结合 for 迭代
来自己构成 字符串。
比如 bsdzsz 的代码片段:
data = ''
with open('test.txt', 'r',encoding='utf-8') as f:
for line in f.readlines():
line = line.strip()
data += line
当然,还有更多方法。以上3种方法对于零基础新人都很友好,刚刚掌握一点皮毛就可以搞定。
从这个方法举例中,大家可以初步建立一个意识:同一个数据(文章内容),其存储形式可能是多样的(.py文件的一个字符串变量被别的.py文件调用,或一个常规的txt文件),我们去取那个数据的方法也是多样的。
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