Python은 어떻게 읽습니까?txt,.md 등 텍스트 파일

코드 보세요~

# example.md
1 2 3
4 5 6
7 8 9
 
>>> with open('example.md') as f:
        lines = f.readlines()
>>> lines
['1 2 3
', '4 5 6
', '7 8 9
']
#  ， strip() 
>>> lines = [i.strip() for i in lines]
['1 2 3', '4 5 6', '7 8 9']
#  string， ， string 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]]
#  list ndarray 
>>> data = np.array(data)
>>> data
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
#  
>>> 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]])

추가:python 각종 MD5 획득 방식

코드 보세요~

# python     MD5
import hashlib
# MD5
md5 = hashlib.md5(' ').hexdigest()
# md5
file = open(' '，'rb')
md5 = hashlib.md5(file.read())hexdigest()
file.close()

#python  mac/linex  md5

def get_MD5(file_path):
    ''' MD5'''
    files_md5 = os.popen('md5 %s' % file_path).read().strip()
    file_md5 = files_md5.replace('MD5 (%s) = ' % file_path, '')
    return file_md5

# windows         

# md5 ，   ，   

추가: Python에서 txt 파일을 읽는 세 가지 방법
DataTest.txt의 파일 내용, 파일은 마지막에 빈 줄을 남기지 마십시오. 그렇지 않으면 오류가 발생할 수 있습니다
1,2,3
4,5,6
7,8,9

첫 번째 방식: csv를 사용합니다.reader () txt 파일 읽기

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

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

두 번째 방식:numpy를 사용합니다.loadtxt () txt 파일 읽기

import numpy as np 
data= np.loadtxt('E:/DataTest.txt',delimiter=',') 
# numpy 
print(data)

출력 결과:
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]
[7. 8. 9.]]
그러나 뒤에 다음 문장을 추가하면 DataFrame 형식으로 변환할 수 있습니다.

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

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

세 번째 방식: 판다스를 사용합니다.red_csv() txt 파일 읽기

import pandas as pd  
data= pd.read_csv('E:/DataTest.txt',names=['0', '1', '2'])
# numpy 
print(data)

출력 결과:
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
이상의 개인적인 경험으로 여러분께 참고가 되었으면 좋겠습니다. 또한 많은 응원 부탁드립니다.