Python读取.txt,.md等文本文件的方法

这篇文章将为大家详细讲解有关python读取.txt,.md等文本文件的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

代码如下

# example.md1 2 34 5 67 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)>>> dataarray([[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')>>> dataarray([[1, 2, 3],       [4, 5, 6],       [7, 8, 9]])

补充：python 各种获取md5的方式

代码如下

#使用Python 库  求MD5import hashlib#求字符串MD5md5 = hashlib.md5('字符串').hexdigest()#求文件md5file = open('文件'，'rb')md5 = hashlib.md5(file.read())hexdigest()file.close()#python 利用Mac/linex 终端命令求md5def 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 csvdata = []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

Python的优点有哪些

1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。

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