head first python（第三章）–学习笔记

1.介绍基础文件，输入，输出

open()
打开文件，一次传入一行数据，能够结合for循环和readline()来使用

close()
用来关闭open打开的文件

the_file = open('sketch.txt')

the_file.close()

例子：

>>> data = open('/root/python_test/site_list.txt')
>>> print(data.readline())
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一些基础的目录管理函数

>>> import os
>>> os.getcwd()   #获取当前目录
'/root'
>>> os.chdir('/root/python_test')  #切换目录
>>> os.getcwd()
'/root/python_test'
>>>

2.须要对数据作一些处理，例如像分隔它，以冒号为分界符

>>> data = open('/root/python_test/headfirstpython/sketch.txt')
>>> for each_line in data:
...     (role,line_spoken) = each_line.split(':')   #这里使用idel时候，须要注意的是代码之间的缩进
...     print role
...     print line_spoken
... 

Other Man
 Anyway, I did.

Man
 You most certainly did not!

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
ValueError: too many values to unpack

遇到报错了，报错意思大概是太多值致使没有被处理，检查发现是由于有些数据是超过一个冒号的，因此这些数据会出错，由于split()处理不了,可是检查了split函数的使用说明，发现是能够支持这种状况的，

>>> help(each_line.split)
Help on built-in function split:

split(...)
S.split([sep [,maxsplit]]) -> list of strings

Return a list of the words in the string S, using sep as the
delimiter string.  If maxsplit is given, at most maxsplit
splits are done. If sep is not specified or is None, any
whitespace string is a separator and empty strings are removed
from the result.
(END)

1.检查方式能够参考上面的方法。

2.支持这种状况的参数是一个叫maxsplit的参数，若是有maxsplit的话，那么至可能是maxsplit的数量以上的分界符才会被处理，这样就很好的避免太多分界符的状况了。

如这样：

data = open('sketch.txt')

for each_line in data:
    (role, line_spoken) = each_line.split(':', 1)
    print role
    print line_spoken

data.close()

不过，即便加了参数，仍是遇到报错了

Man
 Oh no you didn't!

Other Man
 Oh yes I did!

Man
 Oh look, this isn't an argument!

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
ValueError: need more than 1 value to unp

这里是说须要超过一个值去处理，查看了数据，发现是有些数据没有冒号致使程序处理失败。

3.增长逻辑来处理

首先经过观察find()方法对于不一样的数据返回的值是不一样的。

>>> each_line = 'iiiii' 
>>> each_line.find(':')
-1
>>> each_line = 'iiiii:'
>>> each_line.find(':') 
5
>>>

而后可使用的逻辑有2种，一种是if判断，另一种是try：expoet

try:
    你的代码（可能会致使运行错误的）
except:
    错误回复代码

这种方式的机制是经过捕获某代码的错误，而后执行响应的修复代码，例子：

data = open('sketch.txt')

for each_line in data:
    try:
        (role, line_spoken) = each_line.split(':', 1)
        print role
        print line_spoken
    except:
        pass

data.close()

若是

(role, line_spoken) = each_line.split(':', 1)
        print role
        print line_spoken

这里有其中一句代码是执行失败的，都会转到pass里面去，pass表明空语句，或者null，什么也不作。

或者就是使用最简单的if判断

for each_line in data:
    if not each_line.find(':') == -1:   #not关键字是将一个条件取反
        (role, line_spoken) = each_line.split(':', 1)
        print(role, end='')
        print(' said: ', end='')
        print(line_spoken, end='')

data.close()

不过须要注意的是，像下面这种多重try：except的代码是很容易影响到咱们判断那一部分代码才是真正有问题的代码，由于不管里面和外面的try出错了，都会返回 print('The datafile is missing!')，这样就不能判断是那部分代码有问题了。

try:
    data = open('sketch.txt')

    for each_line in data:
        try:
            (role, line_spoken) = each_line.split(':', 1)
            print role
            print line_spoken
        except:
            pass

    data.close()
except:
    print('The datafile is missing!')

因此须要加一些标记，标识（ValueError-数据不符合指望的格式时会出现,IOError-数据没法正常访问时会出现。）

try:
    data = open('sketch.txt')

    for each_line in data:
        try:
            (role, line_spoken) = each_line.split(':')
            print role
            print line_spoken
        except ValueError:
            pass

    data.close()
except IOError:
    print('The datafile is missing!')

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