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    Python 如何读取.txt,.md等文本文件

    看代码吧~

    # example.md
    1 2 3
    4 5 6
    7 8 9
     
    >>> with open('example.md') as f:
            lines = f.readlines()
    >>> lines
    ['1 2 3\n', '4 5 6\n', '7 8 9\n']
    # 我们发现每一行后面都会有一个回车符,我们使用strip()函数消除它
    >>> lines = [i.strip() for i in lines]
    ['1 2 3', '4 5 6', '7 8 9']
    # 每个元素是一个string,但是我们需要读取的是文本数据,所以需要将string转化为int(or float)
    >>> data = []
    >>> for line in lines:
            data.append([int(i) for i in line.split(' ')])
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
    # 最后可以把list转化为ndarray形式
    >>> data = np.array(data)
    >>> data
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]])
    # 把上述步骤写到一个函数里
    >>> def read_file(file):
            """
            read .md or .txt format file
            :param file: .md or .txt format file
            :return: data
            """
            with open('example.md') as f:
                lines = f.readlines()
            data = []
            for line in lines:
                data.append([int(i) for i in line.strip().split(' ')])
            return np.array(data)
    >>> data = read_file('example.md')
    >>> data
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]])

    补充:python 各种获取md5的方式

    看代码吧~

    #使用python 库  求MD5
    import hashlib
    #求字符串MD5
    md5 = hashlib.md5('字符串').hexdigest()
    #求文件md5
    file = open('文件','rb')
    md5 = hashlib.md5(file.read())hexdigest()
    file.close()
    
    #python 利用mac/linex 终端命令求md5
    
    def get_MD5(file_path):
        '''计算MD5'''
        files_md5 = os.popen('md5 %s' % file_path).read().strip()
        file_md5 = files_md5.replace('MD5 (%s) = ' % file_path, '')
        return file_md5
    
    #如果是windows 系统 大概可以利用类似的方法 获取把  没做过测试
    
    #当进行获取大量文件的md5的时候,建议使用 命令的方式获取,这样 运行速度会快很多
    
    
    

    补充:Python中读取txt文件的三种可行办法

    DataTest.txt中的文件内容,文件最后尽量不要留空行,否则有的时候会出现error

    1,2,3
    4,5,6
    7,8,9

    第一种方式:使用 csv.reader()读取txt文件

    import csv
    data = []
    with open('E:/DataTest.txt', 'rt') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
        for row in reader:
            data.append(row)
        #输出结果是列表
        print(data)
    

    输出结果:

    [['1', '2', '3'], ['4', '5', '6'], ['7', '8', '9']]

    第二种方式:使用numpy.loadtxt()读取txt文件

    import numpy as np 
    data= np.loadtxt('E:/DataTest.txt',delimiter=',') 
    #输出结果是numpy中数组格式
    print(data)
    

    输出结果:

    [[1. 2. 3.]
    [4. 5. 6.]
    [7. 8. 9.]]

    不过在后面添加如下语句都可以转换成DataFrame格式:

    df = pd.DataFrame(data)  
    df.to_csv()
    print(df)

    输出结果:

    0 1 2
    0 1.0 2.0 3.0
    1 4.0 5.0 6.0
    2 7.0 8.0 9.0

    第三种方式:使用pandas.red_csv()读取txt文件

    import pandas as pd  
    data= pd.read_csv('E:/DataTest.txt',names=['0', '1', '2'])
    #输出结果是numpy中数组格式
    print(data)
    

    输出结果:

    0 1 2
    0 1 2 3
    1 4 5 6
    2 7 8 9

    以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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