Как считать число из файла питон

Как считать из файла массив питон

Для записи в массив строк из файла используем контекстный менеджер и генератор списков:

with open("file.ext") as file: array = [row.strip() for row in file] 

Внутри генератора списка перебираем строки в файле и удаляем с конца и начала строки лишние пробелы, в том числе символ перевода строки.

Считываем числовые данные из файла на Python

В данной статье речь пойдет о простой на первой взгляд задаче — считывании числовых данных из текстовых файлов на Python. В сети можно найти десятки способов решения этой задачи, однако эти алгоритмы оказываются малоэффективными при работе с большим объемом данных. В данной статье будут разобраны самые популярные методики, а также произведено сравнение их скорости работы.

Введение

Когда я только начинал изучать Python, главным помощником в работе для меня, как наверное и для большинства программистов, был Stack Overflow. Я почерпнул оттуда много полезной информации, в том числе и о работе с файлами. Однако даже такая тривиальная задача, как оказалось, имеет несколько различных решений, отличающихся друг от друга простотой реализации и скоростью работы.

Большинство предложенных методов предполагают чтение файла построчно с дальнейшим разбиением на блоки и их преобразованием из строкового типа в числовой, поскольку Python в отличии от C/C++ работает с файлами как с массивом строк. Выполнить последовательное чтение данных в массив без преобразования типов, как это можно сделать в C/C++, стандартными средствами языка невозможно (насколько мне известно), и это существенно увеличивает время работы программы при обработке больших объемов данных.

Способы чтения данных из файла

Как уже было сказано выше, файлы в Python представляют собой массив строк, поэтому все найденные методы можно символически поделить на два типа в зависимости от используемого подхода:

• построчное считывание с разбиением и преобразованием типов
• использование библиотек, которые средствами других языков (например, C/C++) считывают файл и передают полученные данные интерпретатору Python

Ниже представлена подборка самых популярных методов чтения числовых данных на Python, отмеченных сообществом Stack Overflow как «best answer».

Способ 1 — построчное считывание с преобразованием

Самый популярный и простой вариант. Заключается в построчном чтении с разбиением полученной строки на блоки, которые затем преобразуются к необходимому типу данных (в данном случае float) и добавляются к заранее созданному списку.

data = [] with open("data.txt") as f: for line in f: data.append([float(x) for x in line.split()])

Способ 2 — преобразование при помощи map

Способ аналогичен предыдущему, за исключением того, что преобразованием данных из строкового формата в числовой занимается функция map.

file = open("data.txt", "r") data = [map(float, line.split("\t")) for line in file]

Способ 3 — с использованием регулярного выражения

Данный способ можно назвать стрельбой из пушки по воробьям, однако у него все же есть свои плюсы: если данные в файле расположены хаотично и отсутствует постоянная структура, то функции split невозможно задать конкретный разделитель и для решения задачи можно использовать регулярное выражение, которое найдет в строке все числа, несмотря на их расположение и наличие разделителей.

import re file = open("data.txt") values = file.read().split("\n") data = [] for key in values: value = re.findall(r"[-+]?\d*\.\d+|\d+", key) if value != []: data.append(value)

Способ 4 — с использованием CSV Reader

Если данные записаны в виде матрицы с постоянными разделителями, то выполнить их чтение можно при помощи модуля CSV Reader, указав в качестве параметра значение разделителя.

import csv with open("data.txt") as f: data = [map(float, row) for row in csv.reader(f, delimiter='\t')]

Способ 5 — Numpy loadtxt

Библиотека Numpy предоставляет широкий набор модулей и функций для обработки числовых данных, в том числе и для чтения массивов из файлов. Одна из реализаций возможна с помощью функции loadtxt, результат работы которой будет записан в numpy.array.

import numpy as np data = np.loadtxt("data.txt", delimiter='\t', dtype=np.float)

Способ 6 — Numpy genfromtxt

Данный способ не сильно отличается от предыдущего, за исключением того, что genfromtxt предоставляет более широкий набор входных параметров: указание различных типов данных для каждого из столбцов, передача ключей для создания ассоциативного массива и так далее.

import numpy as np data = np.genfromtxt("data.txt", delimiter='\t', dtype=np.float)

Способ 7 — Pandas read_csv

Pandas — мощная библиотека для обработки данных на Python. В данном примере рассматривается только чтение данных, но её возможности этим не ограничены. Метод read_csv предоставляет широкий набор входных параметров, а также показывается высокую скорость работы даже при работе с большими объемами данных.

import pandas as pd data = pd.read_csv("data.txt", sep="\t", header=None)

Методы тестирования скорости чтения

Для тестирования скорости чтения числовых данных были сгенерированы 7 тестовых файлов, содержащих 5 столбцов и 10, 100, 1 000, 10 000, 100 000, 1 000 000 и 10 000 000 строк случайных чисел формата float. Размер самого большого файла составил 742 Мб.

Для измерения времени работы программы использовалась функция time. Существует мнение, что измерять с её помощью время работы некорректно. Однако в данном случае меня интересовало работа с большими объемами данных, когда время работы программы составляло несколько десятков секунд. В таком случае отклонение в полсекунды вносило погрешность менее 1%.

Сравнение с компилируемыми языками программирования

Программы, созданные на компилируемых языках программирования, работают быстрее, чем их аналоги, написанные на интерпретируемых языках. Мне было интересно сравнить скорость чтения каждого метода с Fortran и C++ — самыми популярными языками в научном программировании, с которыми мне также приходится иметь дело в силу специфики моей работы.

Fortran

Несмотря на то, что Fortran считается устаревшим языком, он все еще очень популярен в научном программировании благодаря простоте написания кода, скорости обмена данных и обширном количестве библиотек, созданных за последние полвека.

Например, считать числовую матрицу из файла можно всего за 3 строчки кода при условии корректности входных данных.

real, dimension (5, 1000) :: data open (1, file='data.txt') read(1, *) data

C++

Дискуссии о том, что лучше: Fortran или C++ ведутся уже давно, даже среди авторов EasyCoding этот спор возникал несколько раз, поэтому мне было еще интересней протестировать чтение матриц на данном языке.

ifstream file(«data.txt»); int count = 100000; float** data = new float*[count]; for(int i = 0; i

Результаты тестирования

В ходе эксперимента были протестированы 7 программ на языке Python и по одной на Fortran и C++, код которых представлен выше. Запуск программ осуществлялся на компьютере с Intel Core i5 2.7 GHz и 8 Гб оперативной памяти.

Для запуска программ использовались следующие интерпретаторы и компиляторы:

• Python 3.5.2
• GNU Fortran (GCC) 6.1.0
• g++ 4.2.1

Для каждой программы проводилась серия испытаний и измерялось время работы, после чего записывался результат в виде среднего арифметического полученных данных. В таблице ниже жирным в каждой строке выделено наименьшее время работы в зависимости от способа чтения и размера входного файла.

Число строк	Способ
1	2	3	4	5	6	7	Fortran	C++
10	0.048	0.048	0.045	0.044	0.173	0.216	0.479	0.005	0.005
100	0.053	0.052	0.05	0.048	0.185	0.223	0.511	0.007	0.006
1 000	0.056	0.053	0.053	0.052	0.187	0.233	0.6	0.01	0.01
10 000	0.085	0.076	0.096	0.083	0.305	0.292	0.636	0.032	0.041
100 000	0.414	0.403	0.561	0.482	1.537	0.874	0.796	0.244	0.363
1 000 000	3.835	4.502	6.086	5.276	13.607	6.754	1.763	2.584	3.662
10 000 000	47.931	156.944	137.398	144.75	162.724	85.642	13.632	25.652	36.622

Итог

В ходе данного исследования были протестированы 7 самых популярных варианта чтения числовых матриц на языке Python, предложенными пользователями сайта Stack Overflow и отмеченными сообществом как «верный ответ». Как видно из таблицы с результатами, скорость работы программ не сильно отличается при использовании способов 1-4 на небольших объемах данных. Это связано с тем, что интерпретатор не тратит время на инициализацию сторонней библиотеки, как в методах 5-7.

Однако при увеличении объема входных данных лучше всех себя показал метод 7 с использованием библиотеки Pandas, который даже обогнал по скорости чтения данных языки C++ и Fortran.

Также из результатов теста можно видеть, что программа на Fortran справилась с чтением данных быстрей аналога на C++, что еще раз доказывает его превосходство над самым популярным языком программирования в мире.

10 commentaries to post

Наконец, нашел, что искал. Способ 6 — Numpy genfromtxt, который предоставляет более широкий набор входных параметров: указание различных типов данных для каждого из столбцов, передача ключей для создания ассоциативного массива и так далее.
Спасибо. Сэкономили время на поиск единственного, что нужно для моих вычислений по таблице «тексты-слова»…

ошибка в таблице ! 0.044 не меньше чем 0.005 а больше почти в 9 раз!
nightflash :
Нет ошибки. Автор сравнивал скорости Python решений.
С++, который обгонит всё перечисленное:
FILE* f = fopen(«data.txt», «rb») int count = 10000; float** data = new float*[count]; for(int i = 0; i < count; ++i)

Причем не особо кошерная реализация. Но соответствует предоставленному коду.
Кошерная реализация это:

fread(data, sizeof(float) * 5 * count, f);

Чтение данных из файла и запись в файл

В Python, чтобы создать файл, надо его открыть в режиме записи ( ‘w’ , ‘wb’ ) или дозаписи ( ‘a’ , ‘ab’ ).

f2 = open("text2.txt", 'w')

Функция open() возвращает файловый объект.

Без ‘b’ создается текстовый файл, представляющий собой поток символов. С ‘b’ — файл, содержащий поток байтов.

В Python также существует режим ‘x’ или ‘xb’ . В этом режиме проверяется, есть ли файл. Если файл с определенным именем уже существует, он не будет создан. В режиме ‘w’ файл создается заново, старый при этом теряется.

>>> f1 = open('text1.txt', 'w') >>> f2 = open('text1.txt', 'x') Traceback (most recent call last): File "", line 1, in FileExistsError: [Errno 17] File exists: 'text1.txt' >>> f3 = open('text1.txt', 'w')

Чтение данных из файла

Если в функцию open() не передается второй аргумент, файл расценивается как текстовый и открывается на чтение.

Попытка открыть на чтение несуществующий файл вызывает ошибку.

>>> f = open("text10.txt") Traceback (most recent call last): File "", line 1, in IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'text10.txt'

Перехватить возникшее исключение можно с помощью конструкции try-except .

>>> try: . f = open("text10.txt") . except IOError: . print ("No file") . No file

Получить все данные из файла можно с помощью метода read() файлового объекта, предварительно открыв файл на чтение. При этом файловый объект изменяется и получить из него данные еще раз не получится.

>>> f = open("text.txt") >>> f >>> fd = f.read() >>> fd1 = f.read() >>> fd 'Hello\n\tOne\n Two\nThree Four\nШесть!\n' >>> fd1 ''

Если файл был открыт в текстовом режиме, то метод read() возвращает строку. В случае бинарного режима возвращается объект типа bytes .

>>> f = open('text.txt', 'rb') >>> content = f.read() >>> type(content) >>> content b'HelloHello' >>> content[0] 72 >>> chr(content[0]) 'H'

Методу read() может быть передан один аргумент, обозначающий количество символов (если файл был открыт как текстовый) или байт (если файл был открыт как бинарный) для чтения.

>>> f = open("text.txt") >>> fd = f.read(10) >>> fd1 = f.read(5) >>> fd 'Hello\n\tOne' >>> fd1 '\n T'

Метод readline() позволяет получать данные построчно.

>>> f = open("text.txt") >>> f.readline() 'Hello\n' >>> f.readline() '\tOne\n' >>> f.readline() ' Two\n'

Принимает аргумент — число байт или символов.

>>> f.readline(3) 'Thr' >>> f.readline(3) 'ee ' >>> f.readline(3) 'Fou' >>> f.readline(3) 'r\n' >>> f.readline(5) 'Шесть' >>> f.readline(5) '!\n'

Для построчного чтения данных из файла рекомендуется использовать цикл for :

>>> f = open('text.txt') >>> for line in f: . print(line, end='') . Hello! The second line. >>> f.close()

Метод readlines() считывает все строки и помещает их в список.

>>> f = open("text.txt") >>> fd = f.readlines() >>> fd ['Hello\n', '\tOne\n', ' Two\n', 'Three Four\n', 'Шесть!\n']

Может принимать количество символов, но дочитывает строку до конца.

>>> f = open("text.txt") >>> fd = f.readlines(3) >>> fd ['Hello\n'] >>> fd1 = f.readlines(6) >>> fd1 ['\tOne\n', ' Two\n']

Запись данных в файл

Записать данные в файл можно с помощью метода write() , который возвращает число записанных символов или байтов.

>>> ft = open('text1.txt', 'w') >>> fb = open('text2.txt', 'wb') >>> t = 'Привет Мир!' >>> b = b'Hello World!' >>> type(t), type(b) (, ) >>> ft.write(t) 11 >>> fb.write(b) 12 >>> ft.close() >>> fb.close() >>> >>> import os.path >>> os.path.getsize('text1.txt') 20 >>> os.path.getsize('text2.txt') 12 >>> open('text2.txt').read() 'Hello World!'

Если записываемые в текстовый файл данные не являются строкой, то их предварительно надо преобразовать в строку.

>>> a = [1, 2, 3, 4] >>> sa = str(a) >>> sa '[1, 2, 3, 4]' >>> f = open('mylist.txt', 'w') >>> f.write(sa) 12 >>> f.close() >>> >>> with open('mylist.txt') as f: . sa = f.read() . >>> sa '[1, 2, 3, 4]' >>> list(sa) # bad idea ['[', '1', ',', ' ', '2', ',', ' ', '3', ',', ' ', '4', ']'] >>> a = [int(i) for i in sa if i.isdigit()] >>> a [1, 2, 3, 4]

С помощью метода writelines() можно записать в файл итерируемую последовательность.

>>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0] >>> f = open("text2.txt",'w') >>> f.writelines("%s\n" % i for i in a) >>> f.close() >>> open("text2.txt").read() '1\n2\n3\n4\n5\n6\n7\n8\n9\n0\n' >>> print(open("text2.txt").read()) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0

Смена позиции в файле

Метод tell() возвращает текущую позицию в файле. Позицию можно менять с помощью метода seek() .

>>> f = open('text.txt') >>> f.tell() 0 >>> f.readline() 'Hello!\n' >>> f.tell() 7 >>> f.seek(5) 5 >>> f.read(1) '!' >>> f.tell() 6 >>> f.read() '\nThe second line.\n' >>> f.read() '' >>> f.seek(0) 0 >>> f.read() 'Hello!\nThe second line.\n'

В случае бинарных файлов в метод seek() можно передавать второй аргумент, который указывает, с какого места выполняется смещение, указанное в первом аргументе: 0 (по умолчанию) — от начала файла, 1 — с текущей позиции, 2 — с конца.

>>> f = open('text.txt', 'rb') >>> f.read() b'Hello!\nThe second line.\n' >>> f.seek(-6, 2) 18 >>> f.read(4) b'line' >>> f.seek(0) 0 >>> f.read(5) b'Hello' >>> f.seek(2, 1) 7 >>> f.read(3) b'The'

Закрытие файла

В Python следует закрывать файл для высвобождения системных ресурсов. Делается это с помощью метода close() файлового объекта.

С помощью closed (не константа, а так называемый дескриптор, или описатель, данных) проверяют, закрыт файл или нет.

>>> f = open('text.txt') >>> f.closed False >>> f.close() >>> f.closed True

Считается хорошей практикой использовать оператор with при обработке файловых объектов. После того как тело with завершит работу, файл автоматически будет закрыт. При работе with создается так называемый контекстный менеджер, представляющий собой особый объект. Благодаря ему сохраняются и восстанавливаются глобальные состояния, происходит блокировка и разблокировка ресурсов, закрываются открытые файлы и др.

>>> with open('text.txt') as f: . print(f.read()) . HelloHello >>> f.closed True

>>> with open('text.txt') as fr, open('text2.txt', 'w') as fw: . fw.write(fr.read()) . 10 >>> fw.closed True 

>>> with ( . open('text.txt') as fr, . open('text2.txt', 'w') as fw, . ): . fw.write(fr.read()) . 10

Двоичные файлы

Пример копирования изображения:

>>> f1 = open('flag.png', 'rb') >>> f2 = open('flag2.png', 'wb') >>> f2.write(f1.read()) 446 >>> f1.close() >>> f2.close()

Модуль struct позволяет преобразовывать данные к бинарному виду и обратно.

>>> f = open('text3.txt', 'wb') >>> f.write('3') Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: 'str' does not support the buffer interface >>> d = struct.pack('>i',3) >>> d b'\x00\x00\x00\x03' >>> f.write(d) 4 >>> f.close() >>> f = open('text3.txt') >>> d = f.read() >>> d '\x00\x00\x00\x03' >>> struct.unpack('>i',d) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: 'str' does not support the buffer interface >>> f = open('text3.txt', 'rb') >>> d = f.read() >>> d b'\x00\x00\x00\x03' >>> struct.unpack('>i',d) (3,)

Как работать с файлами в Python

Программа на Python — это не только функционал, но и оптимальная система работы с файлами. Например, если вы пишете чат-бот, вам нужно загрузить в него готовые ответы в файле txt. Если вы сделали программу для обработки фото — здесь ваш код на Python должен быть готов обрабатывать файлы, которые загрузит в сервис пользователь. В этой статье разберемся, как работать с файлами на Python, какие для этого есть библиотеки и методы.

Что такое файл

На любом компьютере и в любой операционной системе есть файлы — область данных со своим именем, хранящаяся на носителе. Их принято считать базовыми объектами, из которых складываются директории. В Python с помощью файлов можно сохранять результат работы программы или получать из них данные для обработки в коде.

Python-разработчик
Освойте Python, самый популярный язык программирования
3 690 ₽/мес 6 150 ₽/мес

• открытие;
• операции чтения из файла и записи в файл;
• закрытие.

Разберемся со всеми действиями по порядку.

Открытие файла на чтение и запись в Python

На компьютере файл надо открыть перед тем, как вносить в него изменения. Такое же правила действует и для Python: нужно открыть файл на чтение и запись. Без этапа открытия нельзя читать содержимое или изменять его. Открыть файл можно с помощью функции open() :

open(file, mode='rt')

В функцию в качестве аргументов требуется передать путь файлу (file) и выбрать режим работы (mode). По умолчанию Python выбирает значение rt , но доступны и другие режимы:

Аргумент mode
Как работает
Чтение из файла
Открыть как текстовый файл
Запись в файл и создание файла, если его не существует
Запись в файл и вызовы исключения, если файла не существует
Открыть как двоичный файл
Запись в файл путем добавления новых значений в конец
Работа в режиме чтения и записи

Можно комбинировать режимы и использовать сразу несколько. К примеру, по умолчанию функция open() принимает аргумент rt . Это значит, что файл будет открыт в виде текстового документа для чтения. С помощью r+ и w+ можно открыть файл сразу для чтения и записи на Python. В первом случае несуществующие файлы будут создаваться, а во втором такое действие спровоцирует вызов исключения.

Если в Python надо открыть файл data.txt в виде текстового документа с правами для чтения, то для этого следует использовать следующий код:

f = open('data.txt')

При этом Python установит режим открытия файла по умолчанию. Если нужен другой режим, то следует передать в функцию аргументы mode:

f = open('data.txt', 'w+')

После окончания работы файлы надо закрывать — так же, как мы это делаем на компьютере. Для этого используется функция close() после кода взаимодействия с файлом:

f = open('data.txt', 'w+') # действия с файлом f.close()

Также файлы можно открывать с помощью менеджера контекста with . В этом случае файл автоматически закроется, когда работа с ним завершится:

with open('data.txt', 'w+') as f: # действия с файлом

При открытии файла можно дополнительно указать кодировку, если нужна специфическая или требуется больше контроля над работой кода:

with open('data.txt', 'w+', encoding='utf-8') as f: # действия с файлом

Кодировку можно указать третьим параметром и при обычном способе открытия:

f = open('data.txt', 'w+', encoding='utf-8') # действия с файлом f.close()

Чтение файла

Чтение из файла Python можно реализовать с помощью функции read(), если он открыт в режиме чтения r . Синтаксис функции выглядит следующим образом:

file.read(size)

В строке выше file обозначает объект, с которым работаем, а size — количество символов для чтения. Если ничего не указать в качестве аргумента функции read() , то получится прочитать сразу все содержимое документа.

Для примера: создадим в проекте file.txt и запишем в него строку «Привет, Python!». Теперь прочитаем первые шесть символов из файла:

with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.read(6) print(data)

Если запустить код, то Python выведет в консоль фразу «Привет» — это и есть первые шесть символов строки «Привет, Python!» в file.txt:

>>> Привет

Теперь отредактируем код. В этом примере не будем передавать никакие аргументы в функцию read() :

with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.read() print(data) >>> Привет, Python!

В этом случае система выводит сразу все содержимое файла.

Содержимое файла можно считывать построчно. Убедимся в этом, отредактировав file.txt. Добавим в него список продуктов:

Морковь Сметана Мука Яблоки

Теперь прочитаем этот список с помощью функции readline() :

with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: print(f.readline()) >>> Морковь

Python прочитал первую строку списка продуктов. Если вызвать функцию readline() несколько раз, то получится прочитать последующие строки файла:

with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: print(f.readline()) print(f.readline()) print(f.readline()) print(f.readline()) >>> Морковь >>> Сметана >>> Мука >>> Яблоки

Более удобно последовательное чтение с помощью readline() можно реализовать в цикле:

with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: print(line) >>> Морковь >>> Сметана >>> Мука >>> Яблоки

Все строки файла можно прочитать с помощью метода readlines() , возвращающего содержимое в виде списка вместе со специальными символами:

with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.readlines() print(data) >>> ['Морковь\n', 'Сметана\n', 'Мука\n', 'Яблоки']

Такое чтение можно реализовать и без метода readlines() , воспользовавшись конструктором списков list() :

with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = list(f) print(data) >>> ['Морковь\n', 'Сметана\n', 'Мука\n', 'Яблоки']

При чтении всего файла в Python стоит помнить, что он может быть слишком большим. Если разместить его полностью в оперативной памяти компьютера не получается, следует считывать его частями.

Запись в файл на Python

Для записи файла в Python используется функция write() . В качестве аргумента ей следует передать строку, содержимое которой будет записано:

file.write(string)

Удалим все содержимое file.txt и запишем в него строку «Привет, Python!»:

with open('file.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: data = 'Привет, Python!' f.write(data)

Обратите внимание, что в этом примере мы открыли файл в режиме a, что позволяет записывать новые строки в конец. Выполняем код, открываем файл — теперь в нем содержится строка «Привет, Python!».

В файл можно записать сразу список строк. Для этого применяется метод writelines() , которому в качестве аргумента надо передать сам список. В качестве примера создадим переменную со списком продуктов и запишем ее в file.txt:

with open('file.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: grocery = ['Морковь', 'Яблоки', 'Мука', 'Молоко'] f.writelines(grocery)

Если выполнить код и проверить file.txt, то мы увидим единую строку без пробелов. Все дело в том, что метод writelines() не добавляет разделители строк автоматически. Нужно сделать это вручную, прописав \n каждому элементу списка:

with open('file.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: grocery = ['Морковь\n', 'Яблоки\n', 'Мука\n', 'Молоко\n'] f.writelines(grocery)

Теперь при выполнении кода каждый элемент списка будет записываться на новую строку.

Станьте разработчиком на Python и решайте самые разные задачи: от написания кода до автоматизации процессов

Управление указателем

В Python есть возможность явно задать позицию указателя в файле — для этого используется метод seek(). Узнать текущую позицию можно с помощью метода tell() .

Рассмотрим принципы работы с методами на примере. Откроем file.txt в режиме доступа r+ и запишем в него строку «0123456789ABCDEF»:

with open('file.txt', 'r+', encoding='utf-8') as f: f.write('0123456789ABCDEF')

Теперь прочитаем седьмой символ в строке. Для этого воспользуемся методом seek() для перемещения указателя. В качестве аргумента надо передать функции аргумент смещения в байтах. Вспомним, что нумерация строк начинается с нуля, а нам надо прочитать седьмой символ строки. Значит, укажем смещение в шесть байтов:

with open('file.txt', 'r+', encoding='utf-8') as f: f.write('123456789ABCDEF') f.seek(5) data = f.read(1) print(data) >>> 6

Можно осуществить смещение с конца, тогда в качестве второго элемента надо передать отправную точку для формирования смещения. Всего доступны три начальные позиции:

• 0 — от начала файла;
• 1 — от текущей позиции;
• 2 — от конца файла.

Теперь прочитаем четвертый символ с конца строки:

with open('file.txt', 'r+b') as f: f.seek(-4, 2) data = f.read(1) print(data) >>> b'C'

Узнать байт позиции указателя можно с помощью метода tell() :

with open('file.txt', 'r+', encoding='utf-8') as f: f.write('123456789ABCDEF') f.read(5) print(f.tell())

Работа с файловой системой

В Python можно работать не только с конкретным файлом, но и со всей системой. Перемещаться между каталогами, создавать новые файлы и переименовывать существующие.

Для работы с файловой системой на Python используют встроенная библиотека OS. Ее необходимо отдельно импортировать в код проекта, чтобы получить доступа к ее методам:

import os

Теперь узнаем с помощью Python текущий каталог. Делаем это с помощью метода getcwd() . В выводе метода получим путь к папке, в которой сейчас находимся:

import os print(os.getcwd()) >>> /Users/daniilshat/PycharmProjects/pythonProject

С помощью метода listdir() можно получить список с содержимым каталога. В качестве аргумента можно передать путь к директории; если этого не сделать, то система покажет содержимое текущего каталога:

import os # содержимое текущего каталога print(os.listdir()) # содержимое директории PycharmProjects print(os.listdir('/Users/daniilshat/PycharmProjects')) >>> ['file.txt', 'main.py', '.idea'] >>> ['.DS_Store', 'pythonProject', 'bot', 'love-couples']

Для создания новых директорий файлов в Python используют метод mkdir() . В качестве аргумента ему надо передать полный путь, включая название новой директории. Для примера создадим директорию Example в PycharmProjects:

import os # содержимое директории PycharmProjects до создания print(os.listdir('/Users/daniilshat/PycharmProjects')) os.mkdir('/Users/daniilshat/PycharmProjects/Example') # содержимое директории PycharmProjects после создания print(os.listdir('/Users/daniilshat/PycharmProjects')) >>> ['.DS_Store', 'pythonProject', 'bot', 'love-couples'] >>> ['.DS_Store', 'pythonProject', 'Example', 'bot', 'love-couples']

С помощью Python можно переименовывать файлы и директории. Для этого используется метода rename() , которому необходимо передать в качестве аргументов путь к старому и новым файлам. Переименуем директорию Example в New Example:

import os dir = '/Users/daniilshat/PycharmProjects' old_file = os.path.join(dir, 'Example') new_file = os.path.join(dir, 'New Example') # содержимое директории PycharmProjects до переименования print(os.listdir(dir)) os.rename(old_file, new_file) # содержимое директории PycharmProjects после переименования создания print(os.listdir(dir)) >>> ['.DS_Store', 'pythonProject', 'Example', 'bot', 'love-couples'] >>> ['.DS_Store', 'pythonProject', 'bot', 'New Example', 'love-couples']

Для удаления пустых директорий файлов в Python можно использовать метод rmdir() , а для удаления директории со всем содержимым — shutil.rmtree() . В качестве аргумента требуется передать путь к директории. Для примера удалим директорию New Example, которую недавно создали:

import os # содержимое директории PycharmProjects до удаления print(os.listdir('/Users/daniilshat/PycharmProjects')) os.rmdir('/Users/daniilshat/PycharmProjects/New Example') # содержимое директории PycharmProjects после удаления print(os.listdir('/Users/daniilshat/PycharmProjects')) >>> ['.DS_Store', 'pythonProject', 'bot', 'New Example', 'love-couples'] >>> ['.DS_Store', 'pythonProject', 'bot', 'love-couples']

Итог

В Python можно работать с файлами и получать доступ к файловой системе для изменения каталогов и директорий. Все это можно делать с помощью кода. В Python для этого предусмотрены следующие методы.

Метод	Что делает
os.getcwd()	Узнать текущий каталог
os.listdir(path)	Узнать список содержимого каталога
os.mkdir(path)	Создать директорию
os.rename(old_file, new_file)	Переименовать файл или директорию
os.rmdir(path)	Удалить пустую директорию
shutil.rmtree(path)	Удалить директорию со всем содержимым
file.read(size)	Прочитать определенное количество символов из файла
file.readline()	Прочитать строку из файла
file.readlines()	Прочитать все строки из файла
file.write(string)	Записать строку в файл
file.writelines(list)	Записать список строк в файл
file.seek(int)	Переместить указатель
file.tell()	Узнать текущее положение указателя

Python-разработчик

Освойте Python с нуля. Подготовим к трудоустройству: дадим много практики, реальные проекты для портфолио, поможем с резюме. Лучшие студенты пройдут стажировки в проектах компаний-партнеров.