從兩個 txt 文件中讀取數據並將相關信息寫入第三個 txt 文件

Question

編寫一個程序，讀取兩個國家數據文件worldpop.txt和worldarea.txt 。 這兩個文件以相同的順序包含相同的國家/地區。 編寫一個包含國家名稱和人口密度（每平方公里人口）的文件density.txt 。

世界流行音樂.txt：

China 1415045928
India 1354051854
U.S. 326766748
Indonesia 266794980
Brazil 210867954
Pakistan 200813818
Nigeria 195875237
Bangladesh 166368149
Russia 143964709
Mexico 130759074
Japan 127185332
Ethiopia 107534882
Philippines 106512074
Egypt 99375741
Viet-Nam 96491146
DR-Congo 84004989
Germany 82293457
Iran 82011735
Turkey 81916871
Thailand 69183173
U.K. 66573504
France 65233271
Italy 59290969

世界區域.txt：

China 9388211
India 2973190
U.S. 9147420
Indonesia 1811570
Brazil 8358140
Pakistan 770880
Nigeria 910770
Bangladesh 130170
Russia 16376870
Mexico 1943950
Japan 364555
Ethiopia 1000000
Philippines 298170
Egypt 995450
Viet-Nam 310070
DR-Congo 2267050
Germany 348560
Iran 1628550
Turkey 769630
Thailand 510890
U.K. 241930
France 547557
Italy 294140

density.txt 應該是這樣的：

China 150.7258334947947
India 455.42055973550293
U.S. 35.72228540943785
Indonesia 147.27279652456156
Brazil 25.22905263611282
Pakistan 260.49945257368205
Nigeria 215.06553465748763
Bangladesh 1278.0836521471922
Russia 8.790734065789128
Mexico 67.26462820545795
Japan 348.8783091714556
Ethiopia 107.534882
Philippines 357.2192843009022
Egypt 99.8299673514491
Viet-Nam 311.1914922436869
DR-Congo 37.054757945347475
Germany 236.0955273123709
Iran 50.35874550980934
Turkey 106.43669165703
Thailand 135.41696451290883
U.K. 275.1767205389989
France 119.13512383185677
Italy 201.57397497790168

我寫的程序：

f=open('worldpop.txt','r')
f2=open('worldarea.txt','r')
out=open('density.txt','w')

for line1 in f: #finding country names
    pos1=line1.find(' ')
    country=line1[0:pos1]+'\n'

for line2 in f: #finding population numbers
    pos2=line2.find(' ')
    population=line2[pos2+1:]

for line3 in f2: #finding area numbers
    pos3=line3.find(' ')
    area=line3[pos3+1:]

for line1 in f: #writing density to a new file
    density=population/area
    out.write(density)
out.close()
f.close()
f2.close()

當我運行程序時，密度.txt 是空的。 我該如何解決這個問題？ 謝謝。 注意：我知道它的替代解決方案，但我主要想用這種方法解決它，所以請不要使用其他方法。

Answer 1

文件為 stream。 他們得到了一個“指針”，指向它們在 stream 中的位置。 如果您讀到最后，除非您關閉/重新打開 stream 或尋找更早的 position => 再次迭代f不起作用，否則您將無法再次閱讀。

你不需要那個，因為你的國家以相同的順序出現。 您可以簡單地讀取填充文件（一行），在末尾去除換行符，然后從區域文件中讀取一行並提取區域 - 然后將兩者放在一起並添加換行符並將其寫入 output。

例子：

with open('worldpop.txt','w') as r:
    r.write("""China 9388211
India 2973190
U.S. 9147420""")

with open('worldarea.txt','w') as f2:
    f2.write("""China 150.7258334947947
India 455.42055973550293
U.S. 35.72228540943785""")

with open('worldpop.txt') as r, open('worldarea.txt') as f2, open('d.txt','w') as out:
    for line1 in r: #finding country names
        l = line1.strip()
        area = next(f2).split()[-1]   # next(.) reads one line for that file

        out.write(f"{l} {area}\n")

with open("d.txt") as d:
    print(d.read())

Output 組合文件：

China 9388211 150.7258334947947
India 2973190 455.42055973550293
U.S. 9147420 35.72228540943785

---

如果要進行計算，則需要將數字字符串轉換為數字：

with open('worldpop.txt','r') as r, open(
    'worldarea.txt','r') as f2, open('density.txt','w') as out:
    for line1 in r: #finding country names
        l = line1.strip()
        ppl = float(l.strip().split()[-1])  # only use the number, convert to float
        area = float(next(f2).split()[-1])  # only use the number, convert to float

        # how many ppl per 1 area?
        d = ppl / area

    out.write(f"{l} {area} {d:f}\n")

with open("density.txt") as d:
    print(d.read())

要獲得多少人/地區的生活：

China 9388211 150.7258334947947 62286.674967
India 2973190 455.42055973550293 6528.449224
U.S. 9147420 35.72228540943785 256070.402416

Answer 2

您的代碼沒有進入最后一個循環，因為此時f迭代器已經用盡（您只能在每個迭代器上迭代一次，並且您已經在第一個循環中完成了它）。

嘗試以只迭代每個文件一次的方式更改代碼。

順便說一句#1 - 同樣的問題發生在你的第二個循環中。

順便說一句#2 - 您應該將提取的人口和面積值轉換為數字類型（在您的情況下為float ），以便將它們分開以找到密度。

Answer 3

這是您的功能和測試代碼：

pop = open('worldpop.txt', 'r') #r is for read
area = open('worldarea.txt', 'r')
out = open('density.txt', 'w')
poplist = pop.readlines() #will read the file and put each line into a list (new element)
arealist = area.readlines()
output = []
for i in range(len(poplist)):
     poplist[i] = poplist[i].split(" ")
     #slices the elements into lists, so we get a list of lists
     poplist[i][1] = poplist[i][1].replace("\n", "")
for i in range(len(arealist)):
     arealist[i] = arealist[i].split(" ")
     arealist[i][1] = arealist[i][1].replace("\n", "")
     #two indexes : we're in a list of lists
for i in range(len(poplist)):
    out.write(poplist[i][0]+" ")
    out.write(str(int(poplist[i][1])/int(arealist[i][1]))+"\n")
out.close()
pop.close()
area.close()

它可以工作，而不是使用循環來讀取行。 我只是使用“readlines”讓一切變得更簡單。 然后我只需要清除列表並獲取輸出。

Answer 4

你可以試試這個

定義文件命名變量

WORLD_POP_PATH = 'worldpop.txt'
WORLD_AREA_PATH = 'worldarea.txt'
OUTPUT_PATH = 'density.txt'

與其對每個國家使用文件 position，不如使用以國家名稱作為鍵的字典更有效。

def generate_dict(file_path):    
    with open(file_path, 'r') as f_world_pop:
        split_line = lambda x: x.split()
        return { 
                line[0]: line[1] 
                for line in 
                    map(split_line, f_world_pop.readlines())
                    }

我們用檔案的內容分別生成世界人口和世界區域字典

world_pop = generate_dict( WORLD_POP_PATH )
world_area = generate_dict( WORLD_AREA_PATH )

我們生成一個包含名稱和流行的密度列表。 密度

density = [f'{country} {int(world_pop[country])/int(world_area[country])}' 
               for country in world_pop.keys() ]

最后，我們將結果寫入 output 文件

with open(OUTPUT_PATH, 'w+') as f_dens:
    f_dens.write('\n'.join(density))

Answer 5

應該更喜歡使用with而不是open關於with ： python 關鍵字“with”用於什么？

next方法將遍歷 object 而不是將所有文件內容加載到 memory

with open("./worldpop.txt") as f, open("./worldarea.txt") as f2, open("./density.txt","w") as out:
    for line in f:
        country, pop = line.split(" ")
        _, area = next(f2).split(" ")
        out.writelines(f"{country} {int(pop)/int(area)}\n")