Làm thế nào để bạn in tất cả các dòng trong python?
Khi bạn gọi phương thức 5 trên một đối tượng tệp, Python sẽ đọc toàn bộ tệp vào bộ nhớ cùng một lúc. Nhưng đó có thể là một ý tưởng tồi nếu bạn đang làm việc với một tệp thực sự lớn Show Có một cách phổ biến khác để xử lý tệp trong Python. bạn có thể lặp qua một đối tượng tệp để đọc từng dòng một
Ở đây, chúng tôi đang in ra một số (đếm lên) trong mỗi dòng trong tệp của chúng tôi
Lưu ý rằng khi chúng tôi in, Python không chỉ in ra dòng mà còn thêm một dòng trống ở giữa mỗi dòng trong tệp của chúng tôi. Theo mặc định, hàm 0 của Python in một ký tự dòng mới ( 1) sau bất kỳ ký tự nào khác mà nó in (xem đối số 3 của hàm 0). Nhưng mỗi dòng của chúng tôi cũng kết thúc bằng một ký tự dòng mới, bởi vì các ký tự dòng mới là những dòng riêng biệt trong một tệp
Loại bỏ ký tự xuống dòng khi đọc từng dòngVì vậy, chúng ta cần loại bỏ ký tự xuống dòng mà hàm 0 in ra hoặc chúng ta cần xóa các ký tự xuống dòng khỏi mỗi dòng trong tệp của mình khi chúng ta in chúng ra________số 8 Chúng tôi đang sử dụng phương thức chuỗi 5 ở đây để "tước" các ký tự dòng mới từ phía bên trái (phần đầu) của mỗi chuỗi 6 của chúng tôi ngay trước khi in từng dòngCác đối tượng tệp là các lần lặp lười biếngCác đối tượng tệp trong Python là các lần lặp lười biếng, có nghĩa là chúng ta có thể xử lý chúng theo cách tương tự như bất kỳ lần lặp nào khác Vì vậy, thay vì đếm ngược theo cách thủ công, chúng ta có thể chuyển đối tượng tệp của mình sang hàm 7 tích hợp. Hàm 7 sau đó có thể thực hiện việc đếm cho chúng ta khi chúng ta lặp 3Chúng tôi đã xóa hai dòng mã nhưng chúng tôi nhận được đầu ra giống như trước đây 4Lặp lại các tệp để đọc từng dòng mộtCác tệp là các lần lặp lười biếng và khi chúng tôi lặp qua một đối tượng tệp, chúng tôi sẽ nhận được các dòng từ tệp đó Khi Python đọc từng dòng một tệp, nó không lưu trữ toàn bộ tệp trong bộ nhớ cùng một lúc. Thay vào đó, nó lưu trữ một bộ đệm nhỏ gồm các dòng sắp tới trong tệp đó, vì vậy nó tiết kiệm bộ nhớ hơn Điều đó có nghĩa là việc lặp qua các tệp theo từng dòng đặc biệt quan trọng nếu bạn đang làm việc với các tệp thực sự lớn |