Что делать если закрывается программа на python

Don’t learn to code. Code to learn!

Введение в Python

• Python — Обзор
• Основы синтаксиса Python
• Операторы в Python
• Типы данных в Python
• Условные конструкторы в Python
• Циклы в Python
• Функции в Python
• Функциональное программирование в Python
• ООП в Python
• Модули в Python
• Работа с файлами в Python
• Обработка исключительных ситуаций в Python

До теперь мы работали только с объектами, сохраненными в оперативной памяти компьютера. То есть после завершения работы программы все наши действия удалялись. Сегодня мы научимся работать с файлами в Python, то есть сохранять состояние программы в файле на жестком диске.

1. Открытие и закрытие файла.
2. Список режимов доступа к файлу.
3. Атрибуты файлового объекта.
4. Запись в файл.
5. Чтение из файла.
6. Позиция указателя в файле.
7. Добавление в файл.
8. Расширенная работа с файлами.
9. Приложение-пример.

Открытие и закрытие файла в Python.

Перед тем как прочесть и записать что-либо в файл, его следует открыть. Чтобы открыть файл в Python используется встроенная функция open(). При вызове, эта функция создает объект типа файл, с которым в дальнейшем можно работать.

На что способен PYTHON

Синтаксис функции open() в Python.

my_file = open(имя_файла [, режим_доступа][, буферизация])

имя_файла: строка, содержащая имя файла с расширением. Например, «my_file.txt».

режим_доступа: строка, которой мы указываем для чего открывается файл: для чтения, записи, добавления информации, и т.д. Например, «w». По умолчанию файл открывается для чтения — «r».

буферизация: Целое число. Если значение аргумента указано 0 — файл открывается без буферизации, 1 с построчной буферизацией, больше одного процесс буферизации выполняется с указанным размером буфера. Отрицательное число — разер буфера будет равен системному.

Список режимов доступа к файлу в Python.

r	Открывает файл только для чтения. Указатель стоит в начале файла.
rb	Открывает файл для чтения в двоичном формате. Указатель стоит в начале файла.
r+	Открывает файл для чтения и записи. Указатель стоит в начале файла.
rb+	Открывает файл для чтения и записи в двоичном формате. Указатель стоит в начале файла.
w	Открывает файл только для записи. Указатель стоит в начале файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.
wb	Открывает файл для записи в двоичном формате. Указатель стоит в начале файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.
w+	Открывает файл для чтения и записи. Указатель стоит в начале файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.
wb+	Открывает файл для чтения и записи в двоичном формате. Указатель стоит в начале файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.
a	Открывает файл для добавления информации в файл. Указатель стоит в конце файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.
ab	Открывает файл для добавления в двоичном формате. Указатель стоит в конце файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.
a+	Открывает файл для добавления и чтения. Указатель стоит в конце файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.
ab+	Открывает файл для добавления и чтения в двоичном формате. Указатель стоит в конце файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.

Атрибуты файлового объекта в Python.

Как только файл был открыт и у вас появился файловый объект, вы можете получить следующую информацию о нем:

Как сделать, чтобы окно черепашки turtle не закрывалось после выполнения программы

file.closed	Возвращает True если файл был закрыт.
file.mode	Возвращает режим доступа, с которым был открыт файл.
file.name	Возвращает имя файла.
file.softspace	Возвращает False если при выводе содержимого файла следует отдельно добавлять пробел.

my_file = open(«some.txt», «w») print(«Имя файла: «, my_file.name) print(«Файл закрыт: «, my_file.closed) print(«В каком режиме файл открыт: «, my_file.mode) print(«Пробелы: «, my_file.softspace)

Закрытие файла в Python. Метод close().

Метод файлового объекта close() автоматически закрывает файл, при этом теряется любая несохраненная информация. Работать с файлом (читать, записывать) после этого нельзя.

• Лямбды для для “вкладывания” функции в функцию

def myfunc(): n = 2 return lambda a: a * n

• Избегание переназначения переменных и использование локальных переменных в функциях.

var = ‘строковая переменная’ def some_func(): pass var = 123

• Ограничение использований циклов for
• Использование библиотек, таких как numpy или pandas, для работы с матрицами и таблицами.

import pandas as pd data = [] for row in some_function_that_yields_data(): data.append(row) df = pd.DataFrame(data)

• Использование кортежей вместо списков.

a = tuple(‘hello, world!’)

Первая мысль при знакомстве с PEP8: “Порядок – это хорошо. Со временем, наверное, смогу разучить это”. То есть о подспудной пользе стандартов задумываться не приходится без необходимости. Теперь же, спустя семь лет, периодически сталкиваясь с проблемой “замороженного ноутбука” я понимаю, что даже такие крупицы, как “писать код по стандарту PEP” складываются в итоге в читаемый оптимальный код.

Список не ограничивается этими пунктами. В каждом из этих случаев замеры скорости исполнения покажут выигрыш в скорости исполнения. Проверено. Обычно этот способ ускорения сопровождается напарником – профилированием кода.

Профилирование кода

Это сбор характеристик работы программы, таких как время выполнения отдельных фрагментов, число верно предсказанных условных переходов, число кэш-промахов и т. д. с помощью инструментов вроде cProfile или line_profiler.

import cProfile import numpy as np cProfile.run(«20+10»)

Вывод будет такой:

3 function calls in 0.000 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 :1( ) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000

JIT (Just-In-Time) компилятор

Python – интерпретируемый язык, код выполняется построчно и в машинный код не переводится. Интерпретация медленнее по сравнению с компиляцией (C или C++). Однако с использованием JIT-компиляторов можно достичь приближенной к ним скорости.

Такие инструменты анализируют и оптимизируют в реальном времени, что позволяет улучшить производительность. Широкое признание в сообществе получили компиляторы Numba и Cython.

Источник: news.myseldon.com