Python-file

柔光的暖阳◎ 2023-05-31 07:47 1阅读 0赞

# 目录 #

1 eval 执行字符串表达式  
2 json处理字典  
3 csv保存数组  
4 判断是否为文件夹  
5 删除文件夹,或文件  
6 多维数组,numpy,npy,npz格式  
7 savetxt()和loadtxt() txt格式

# 1 eval() #

函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值

x = 7
    print(  eval( '3 * x' ) )  #等于21
    print(  eval('pow(2,2)') )
    print(  eval('2 + 2')   )

# 2 json文件 #

总计:

son.dumps()用于将字典形式的数据转化为字符串，
    json.loads()用于将字符串形式的数据转化为字典，
    json.load(open(fileName,"r")) 用于打开json文件,同时转化为字典# 
    json.dump(data, file)用于将数据data转化为str保存到file中

import json
    data = { #定义字典
        'name' : 'Connor',
        'sex' : 'boy',
        'age' : 29
    }
    print("data\n",data,"\n")
    
    data1=json.dumps(data)  #dumps将字典转化为字符串
    print("json.dumps(data)\n",data1,"\n")
    
    data2=json.loads(data1)#loads将字符串转化为字典
    print("json.loads(data1)\n",data2,"\n")
    
    print(type(data))#输出原始数据格式
    print(type(data1))#输出经过json.dumps的数据格式
    print(type(data2))#输出经过json.loads的数据格式
    
    
    # 如果直接将dict类型的数据写入json文件中会发生报错，因此在将数据写入时需要用到json.dump(),
    # json.load()用于从json文件中读取数据.
    with open('data3.json','w',encoding='utf-8') as f:  #如果没有data3.json就创建
        f.write(data1)
    
    print()
    ''' r ：只读 r+ : 读写 w ： 新建（会对原有文件进行覆盖） a ： 追加 b ： 二进制文件 '''
    
    # data4 = json.load(open("data3.json",'r')) 
    # print(data4) 
        
    with open('data3.json','r') as f3:     
        data4 = json.load(f3) #用于读取json数据
        print("data4的name\n",data4["name"])
        print(f3)
        
    import os
    my_file = 'data3.json' # 文件路径
    if os.path.exists(my_file): # 如果文件存在
        #删除文件，可使用以下两种方法。
        os.remove(my_file) # 则删除
        print("删除了中间文件")

结果:

data
     { 'name': 'Connor', 'sex': 'boy', 'age': 29} 
    
    json.dumps(data)
     { "name": "Connor", "sex": "boy", "age": 29} 
    
    json.loads(data1)
     { 'name': 'Connor', 'sex': 'boy', 'age': 29} 
    
    <class 'dict'>
    <class 'str'>
    <class 'dict'>
    
    data4的name
     Connor
    <_io.TextIOWrapper name='data3.json' mode='r' encoding='cp936'>
    删除了中间文件

# 3 csv保存数组 #

import json#json文件格式
    import csv#csv文件格式
    
    
    path_csv = f"data.csv"	
    data_csv = pd.read_csv(path_csv)#打开csv文件
    print(data_csv['index'].values[0]) #打印index列的第0行 
    
    node=[]
    open_node=np.load(path_npy) #打开.npy文件
    for i in range(10):
        node.append(open_node[i]) #向数列中添加数据
    #将上面的list代码跟对应节点数写到df
    df = pd.DataFrame({ "node":node,  #将数列转化为二维,
                    "label":label,
                    "transf":transf,
                      "wgsize":wgsize})        
    df.to_csv(result_path)	#csv保存

# 4判断输入的是文件夹还是文件 #

path = sys.argv[1]
    if os.path.isfile(path):
    	if os.path.exists(path):
    		pass
    elif elif os.path.isdir(path):
    	for filename in os.listdir(path):  # 获取当前路径下的文件名
    		real_path = os.path.join(path, filename)
    		if os.path.isfile(real_path):
    			pass

# 5 删除文件夹,或文件 #

import os
    my_file = 'data3.json' # 文件路径
    if os.path.exists(my_file): # 如果文件存在
        #删除文件，可使用以下两种方法。
        os.remove(my_file) # 则删除
        print("删除了中间文件")

# 6 多维数组,numpy #

处理npy,npz文件

import numpy as np
    a = np.arange(0,12)
    print(a) #构建数组,0-11
    a.shape = 3,4 #数组分为三行四列
    print(a)
    np.save("a.npy",a)#保存多维数组
    c = np.load("a.npy")
    print(c)
    
    print("np.save,load---------------\n")
    
    
    a = np.array([ #二维数组
        [1,2,3],
        [4,5,6],
        [7,8,9]
    ])
    print(a)
    b = np.arange(0,1.0,0.1) #一维数组,
    print(b)
    c = np.sin(b) #对应的sin值
    print(c)
    np.savez("result.npz",a,b,sin_array=c) #打包保存
    
    with  np.load("result.npz") as r:
    # r = np.load("result.npz")
        print("r[arr_0] \n",r["arr_0"] )
        print("\nr[arr_1]\n",r["arr_1"] )
        print("\nsin_array\n",r["sin_array"])

# 7 savetxt()和loadtxt() #

import numpy as np
    a = np.arange(0,12,0.5).reshape(4,-1)
    print(a,"\n")
    
    np.savetxt("a.txt",a)
    f = np.loadtxt("a.txt")
    print(f)

输出:

[[ 0.   0.5  1.   1.5  2.   2.5]
     [ 3.   3.5  4.   4.5  5.   5.5]
     [ 6.   6.5  7.   7.5  8.   8.5]
     [ 9.   9.5 10.  10.5 11.  11.5]] 
    
    [[ 0.   0.5  1.   1.5  2.   2.5]
     [ 3.   3.5  4.   4.5  5.   5.5]
     [ 6.   6.5  7.   7.5  8.   8.5]
     [ 9.   9.5 10.  10.5 11.  11.5]]

np.savetxt("a.txt",a,fmt="%d",delimiter=",") #格式转为int,用逗号分开
    f = np.loadtxt("a.txt",delimiter=",")  #读取的时候也需要添加delimiter
    print(f)

输出:

[[ 0.  0.  1.  1.  2.  2.]
     [ 3.  3.  4.  4.  5.  5.]
     [ 6.  6.  7.  7.  8.  8.]
     [ 9.  9. 10. 10. 11. 11.]]