说到读写文件，不得不提效率很高的NIO那么先回顾下NIO读写文件的基本操作直接上java代码public void nioTest() {
String path = "D:\\\\BaiduYunDownload\\\\access_2013_05_30.log";
File file = new File(path);
FileInputStr
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2023-12-15 17:55:57
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>>> f = open('nihao')
>>> for line in f:
... print line
...
fjdkfj
fdjkfj
fdjkfj
ddd
ddd
ddd
>>> f.close()
>>> f = open('nihao')
>>> for line in f
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2023-05-30 19:01:06
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文件读写模式使用open()函数以任何方式使用文件之前，都必须打开文件；打开文件使用open()函数，其返回一个文件对象打开模式，如下表实参符号说明'r'读取模式'w'写入模式'a'附加模式'r+'读取和写入模式默认只读模式读取文件with与open()with open('path\file_name') as file_obj:
contents = file_obj.read()
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2024-06-04 04:31:23
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在本文中，我们将讨论在Python中逐行读取文件的不同方法。假设我们在与python脚本相同的目录中有一个data.txt文件。让我们看看如何逐行阅读其内容。小型文件的解决方案：使用readlines（）获取文件中所有行的列表第一个基本且效率低下的解决方案是使用 readlines（） 函数。如果我们有一个小文件，则可以在文件处理程序上调用readlines（），它将整个文件内
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2023-07-03 04:12:25
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# Python按行读取txt
在Python中，我们经常需要处理文本文件。有时候，我们可能需要逐行读取文本文件的内容，以便进行进一步的处理或分析。在本文中，我们将介绍如何使用Python按行读取txt文件的内容，并提供相关的代码示例。
## 为什么需要按行读取txt文件？
文本文件通常由多行组成，每行都可能包含不同的信息。通过按行读取txt文件，我们可以逐行处理文件内容，比如逐行打印、逐行
原创
2023-11-13 05:20:21
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1：readline()file = open("sample.txt")
while 1:
line = file.readline()
if not line:
break
pass # do something
file.close()一行一行得从文件读数据，显然比较慢；不过很省内存；测试读10M的sample.txt文件，每秒大约读32000行；2：fileinputimport file
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2023-07-02 20:28:46
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# Python CSV按行读取
CSV（Comma-Separated Values）是一种常用的文件格式，用于存储表格数据。在Python中，我们可以使用csv模块来读取和处理CSV文件。本文将介绍如何使用Python读取CSV文件，并按行进行处理。
## 1. 导入csv模块
首先，我们需要导入Python的csv模块。可以使用以下代码导入csv模块：
```python
impor
原创
2023-10-02 05:06:58
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如何使用Python的`with open as`语法按行读取文件
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意教你如何使用Python的`with open as`语法来按行读取文件。这种方法不仅简洁高效，而且能够自动处理文件的打开和关闭操作，使得代码更加健壮可靠。
下面是我为你准备的整体流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
participant Develop
原创
2024-02-05 10:59:42
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# Python按行读取doc
## 简介
在Python编程中，我们经常需要读取文本文件的内容，对其进行处理和分析。而有时候，我们并不需要一次性读取整个文件，而是希望按行读取文件的内容。本文将介绍在Python中如何按行读取doc文件，并提供相应的代码示例。
## 什么是doc文件
在讲解如何按行读取doc文件之前，我们先来了解一下doc文件。doc文件是一种由微软公司开发的文本文件格式，通
原创
2023-10-28 08:18:17
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在 Python 编程中，如何按行读取文件是一个十分常见的需求，尤其是在处理大型数据文件时。不论是在数据分析、日志处理，还是配置文件的读取，能够有效地读取文本数据都是一个非常实用的技能。
> 在进行大规模数据处理时，我们最怕的就是一次性加载整个文件，这不仅会占用大量内存，还可能导致程序崩溃。因此，按行读取文件是一个优秀的策略。
在 Python 中，可以使用多种方法按行读取文件，例如利用内置的
# Python DataFrame 按行读取
## 简介
在处理数据时，经常需要逐行读取DataFrame中的数据。本文将详细介绍如何使用Python来实现按行读取DataFrame的操作。
## 流程概述
为了更好地理解整个过程，我们可以使用一个表格来展示每个步骤所需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 读取数
原创
2023-11-05 12:38:02
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小文件：#coding=utf-8
#author: walker
#date: 2013-12-30
#function: 按行读取小文件
all_lines = []
try:
file = open('txt.txt', 'r')
 
原创
2013-12-30 16:38:07
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## Python按行读取CSV文件的方法
CSV（Comma Separated Values）是一种常用的文件格式，用于存储和传输表格数据。在Python中，我们可以使用标准库中的`csv`模块来处理CSV文件。本文将介绍如何使用Python按行读取CSV文件，并提供相应的代码示例。
### 1. 安装csv模块
在开始之前，我们需要安装`csv`模块。`csv`模块是Python的标准
原创
2023-10-22 05:46:31
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# Python JSON按行读取
在数据处理和分析的过程中，JSON（JavaScript Object Notation）格式因其易于人类阅读和机器解析而广泛使用。本文将探讨如何在Python中按行读取JSON数据，适合处理较大文件或流式数据的场景。我们将通过代码示例和一些实际应用场景来说明这个过程。
## 为什么按行读取JSON？
通常，整个JSON文件会被加载到内存中，这在文件较大时
原创
2024-09-16 03:30:20
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# 如何在Python中按行读取字符串
## 一、整体流程
下面是实现“Python 按行读取str”这一任务的详细流程，可以用表格展示步骤：
```mermaid
gantt
title Python按行读取str流程图
section 步骤
获取字符串内容 :a1, 2022-01-01, 1d
将字符串按行分割 :a
原创
2024-03-10 04:04:15
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在处理文本数据时，按行读取文件是一个非常常见且实用的需求。在Python中，有多种方法可以实现这一功能，了解不同版本的特性及其差异将有助于我们选择合适的方法进行代码迁移和优化。
### 版本对比
在Python中，按行读取文件的主要方法有三种：使用`open()`内置函数、使用`with`语句和`readline()`方法。以下是它们的特性对比及适用场景分析。
#### 特性差异概述
-
# Python DataFrame按行读取
在数据处理和分析过程中，DataFrame是Python中一种非常常用的数据结构，它类似于Excel中的表格，可以存储和处理大量的数据。有时候我们需要按行读取DataFrame中的数据，以进行进一步的分析或处理。
## DataFrame简介
DataFrame是Pandas库中的一个重要数据结构，它由多个列组成，每一列可以是不同的数据类型。Da
原创
2024-05-19 05:54:47
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# Python按行循环读取
在Python中，我们经常需要读取文件中的内容并进行处理。当文件内容较大时，一次性读取整个文件可能会导致内存不足的问题。为了避免这个问题，我们可以按行循环读取文件内容，一次只处理一行，这样可以减少内存的占用。
本文将介绍如何使用Python按行循环读取文件，并给出代码示例。
## 1. 打开文件
首先，我们需要打开一个文件，并获取文件对象。Python提供了内
原创
2023-12-31 06:23:34
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## Python将按行读取变按列读取
Python是一种简洁、易学的编程语言，被广泛应用于数据处理、人工智能、Web开发等领域。在Python中，我们经常需要读取文件中的数据并进行处理。在处理数据时，有时需要将按行读取的数据按列进行处理，这样能够更好地进行分析和操作。在本文中，我们将介绍如何利用Python将按行读取的数据按列进行读取和处理。
### 读取文件
首先，我们需要读取文件中的数
原创
2024-04-20 06:11:10
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一、用于读取磁盘中文件的内容，
二、格式：
with open(文件路径\文件名) as 文件别名
列表变量＝文件别名.read( ) -->全文读取
列表变量＝文件别名.readlines( ) -->逐行读取
说明：
1、with ： 在不再需要访问文件后，将其关闭。
open() 打开文件 ,也可以调用 clo
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2023-07-04 20:40:20
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