看代碼吧~
# example.md
1 2 3
4 5 6
7 8 9
>>> with open('example.md') as f:
lines = f.readlines()
>>> lines
['1 2 3\n', '4 5 6\n', '7 8 9\n']
# 我們發現每一行后面都會有一個回車符，我們使用strip()函數消除它
>>> lines = [i.strip() for i in lines]
['1 2 3', '4 5 6', '7 8 9']
# 每個元素是一個string，但是我們需要讀取的是文本數據，所以需要將string轉化為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]]
# 最后可以把list轉化為ndarray形式
>>> data = np.array(data)
>>> data
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 把上述步驟寫到一個函數里
>>> 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]])
補充：python 各種獲取md5的方式
看代碼吧~
#使用python 庫 求MD5
import hashlib
#求字符串MD5
md5 = hashlib.md5('字符串').hexdigest()
#求文件md5
file = open('文件'，'rb')
md5 = hashlib.md5(file.read())hexdigest()
file.close()
#python 利用mac/linex 終端命令求md5
def get_MD5(file_path):
'''計算MD5'''
files_md5 = os.popen('md5 %s' % file_path).read().strip()
file_md5 = files_md5.replace('MD5 (%s) = ' % file_path, '')
return file_md5
#如果是windows 系統 大概可以利用類似的方法 獲取把 沒做過測試
#當進行獲取大量文件的md5的時候，建議使用 命令的方式獲取，這樣 運行速度會快很多
補充：Python中讀取txt文件的三種可行辦法
DataTest.txt中的文件內容，文件最后盡量不要留空行，否則有的時候會出現error
1,2,3
4,5,6
7,8,9
第一種方式：使用 csv.reader()讀取txt文件
import csv
data = []
with open('E:/DataTest.txt', 'rt') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
for row in reader:
data.append(row)
#輸出結果是列表
print(data)
輸出結果：
[['1', '2', '3'], ['4', '5', '6'], ['7', '8', '9']]
第二種方式：使用numpy.loadtxt()讀取txt文件
import numpy as np
data= np.loadtxt('E:/DataTest.txt',delimiter=',')
#輸出結果是numpy中數組格式
print(data)
輸出結果：
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]
[7. 8. 9.]]
不過在后面添加如下語句都可以轉換成DataFrame格式：
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv()
print(df)
輸出結果：
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 5.0 6.0
2 7.0 8.0 9.0
第三種方式：使用pandas.red_csv()讀取txt文件
import pandas as pd
data= pd.read_csv('E:/DataTest.txt',names=['0', '1', '2'])
#輸出結果是numpy中數組格式
print(data)
輸出結果：
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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