Курс Python → Работа с файлами в Python

Работа с файлами в Python представляет собой важный аспект программирования, позволяющий сохранять данные между запусками программы. Для работы с файлами в Python используются встроенные функции и методы, такие как open(), read(), write(), close() и другие. Открытие файла осуществляется с помощью функции open(), которая принимает путь к файлу и режим доступа (чтение, запись, добавление и т.д.). После завершения работы с файлом его необходимо закрыть с помощью метода close(), чтобы освободить ресурсы операционной системы.

Для записи данных в файл используется метод write(), который принимает строку данных. В случае необходимости записи данных в файл в виде чисел, строки необходимо преобразовать в нужный формат. Например, для записи целого числа в файл необходимо использовать функцию str() для преобразования числа в строку. Для чтения данных из файла используется метод read(), который считывает содержимое файла и возвращает его в виде строки. Также существует метод readlines(), который считывает содержимое файла построчно и возвращает список строк.

import random

# Генерация 10 случайных чисел
random_numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(10)]

# Запись чисел в файл
with open("random.txt", "w") as file:
    for number in random_numbers:
        file.write(str(number) + "\n")

# Чтение чисел из файла и вывод на печать
with open("random.txt", "r") as file:
    for line in file:
        print(int(line.strip()))

В приведенном примере кода сначала генерируются 10 случайных целых чисел от 1 до 100 с помощью модуля random. Затем эти числа записываются в текстовый файл «random.txt» по одному числу в строке. Далее происходит чтение чисел из файла и их вывод на печать в консоль. При чтении данных из файла важно учитывать формат данных и преобразовывать их в нужный тип перед использованием.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Цепные операции в Python
  2. Основные методы NumPy
  3. Работа с файлами в Python
  4. Аннотации типов в Python
  5. Подсказки типов в Python
  6. Сортировка HTML по CSS-селектору
  7. Функциональное программирование в Python
  8. Измерение потребления памяти при сортировке
  9. Приближение чисел в Python
  10. Удаление специальных символов
  11. Кортежи в Python: особенности и преимущества
  12. Применение функции к элементам списка
  13. Цикл while в Python
  14. Логирование с Logzero: ротация файла
  15. Отрицательные индексы списков в Python
  16. Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
  17. Оптимизация параметров в Python
  18. Импорт классов из другого файла
  19. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  20. Работа с часовыми поясами в Python.
  21. Использование обратной косой черты в f-строках
  22. Извлечение новостей с newspaper3k
  23. Проверка типа объекта в Python
  24. Оператор del в Python
  25. Округление банкира в Python
  26. Настройка нарезки списков
  27. Метод __index__ в Python
  28. Уникальность ключей в словаре
  29. Получение имени функции с помощью inspect
  30. Метаклассы в Python
  31. Метод ne для сравнения объектов
  32. Нахождение самого длинного слова в списке с помощью max
  33. Срезы в Numpy
  34. Удаление файлов с shutil.os.remove()
  35. Контроль точности вывода чисел
  36. Делегирование в Python
  37. Python UserString — создание подклассов строк
  38. Метод rrshift для пользовательских объектов
  39. Перегрузка операторов в Python
  40. Мониторинг памяти с Pympler
  41. Генерация случайных данных в NumPy
  42. Форматирование вывода списков
  43. Объединение списков в Python.
  44. Solidity для DeFi Ethereum
  45. Поиск подстроки в строке
  46. Множественные конструкторы в Python
  47. Создание тестовых данных с Faker
  48. Изменение объектов в Python
  49. Работа с утверждениями в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний