Hướng dẫn which of the following function is used to read file into dictionary in python? - chức năng nào sau đây được sử dụng để đọc tệp vào từ điển trong python?

Question

Xem thảo luận

Nội dung chính Show

Sử dụng chức năng Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 33 để đọc tệp vào từ điển trong Python
Explanation:
Sử dụng chức năng Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 34 cùng với hàm Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 33 để đọc tệp vào từ điển trong Python
Explanation:
Sử dụng chức năng Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 34 cùng với hàm Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 33 để đọc tệp vào từ điển trong Python
Một từ điển trống Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 41 được tạo đầu tiên.
Một từ điển trống Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 41 được tạo đầu tiên.
Sử dụng chức năng Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 34 cùng với hàm Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 33 để đọc tệp vào từ điển trong Python
Làm cách nào để đọc một tệp văn bản từ một từ điển trong Python?
Việc sử dụng dict () trong Python là gì?
Infile đọc () sẽ làm gì?
Làm thế nào để bạn đọc một giá trị từ điển trong Python?

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luận

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luận

Một từ điển trong Python là bộ sưu tập các cặp giá trị khóa, trong đó khóa luôn luôn độc đáo và thường thì chúng ta cần lưu trữ từ điển và đọc lại.
Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}
2 method : Converts the string of valid dictionary into json form.
Chúng ta có thể đọc một từ điển từ một tệp theo 3 cách:Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}
3 method : Function safer than the eval function and can be used for interconversion of all data types other than dictionary as well.

Sử dụng phương thức

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

2: Chuyển đổi chuỗi từ điển hợp lệ thành biểu mẫu JSON.
Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}
4 method : We can also use Pickle module if the file is serialized into a character stream.

Sử dụng phương pháp

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

3: Hàm an toàn hơn hàm đánh giá và có thể được sử dụng để xen kẽ tất cả các loại dữ liệu khác ngoài từ điển.

Sử dụng phương thức

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

4: Chúng ta cũng có thể sử dụng mô -đun Pickle nếu tệp được tuần tự hóa thành luồng ký tự. Using Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}
2 :

Tệp đầu vào:

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

8

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

9

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

0

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

1

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

2

Phương pháp 1: Sử dụng

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

2:

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

6

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

7

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

3

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

4

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

5

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

6

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

7

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

0

4 x
5 y
6 z

8

4 x
5 y
6 z

0

4 x
5 y
6 z

1

a = {}
with open("File1.txt") as f:
    for line in f:
       (k, v) = line.split()
       a[int(k)] = v
print(a)

1

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

7

a = {}
with open("File1.txt") as f:
    for line in f:
       (k, v) = line.split()
       a[int(k)] = v
print(a)

3

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

7________L

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

4 x
5 y
6 z

3
Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}
5
4 x 5 y 6 z
5 Using Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}
3 :

Đầu ra:

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

8

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

9

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

0

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

1

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

2

Phương pháp 1: Sử dụng

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

2:

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

7

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

0

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

9

4 x
5 y
6 z

0

4 x
5 y
6 z

1

4 x
5 y
6 z

2

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

6

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

7

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

3

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

4

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

5

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

6

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

7

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

2

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

7________L

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

4 x
5 y
6 z

3
Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}
5
4 x 5 y 6 z
5 We can use the Pickle module for the same purpose, but this method will only work if the file is serialized into a character stream and not in text format. To know more about Pickling in Python click here

Đầu ra:

Phương pháp 2: Sử dụng

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

3:

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

6

a = {}
with open("File1.txt") as f:
    for line in f:
       (k, v) = line.split()
       a[int(k)] = v
print(a)

6

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

0

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

1

with open("File1.txt") as f:
    a = {int(k): v for line in f for (k, v) in [line.strip().split(None, 1)]}
print(a)

7

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

3

with open("File1.txt") as f:
    a = {int(k): v for line in f for (k, v) in [line.strip().split(None, 1)]}
print(a)

9

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

0

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

6

with open("File1.txt") as f:
    a = {int(k): v for line in f for (k, v) in [line.strip().split(None, 1)]}
print(a)

7

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

8

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

9

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

00

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

5

with open("File1.txt") as f:
    a = {int(k): v for line in f for (k, v) in [line.strip().split(None, 1)]}
print(a)

2

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

5

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

04

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

8

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

9

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

0

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

1

4 x
5 y
6 z

0

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

10

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

11

with open('File1.txt') as f:
  a = dict(i.rstrip().split(None, 1) for i in f)
print(a)

2

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

5

with open('File1.txt') as f:
  a = dict(i.rstrip().split(None, 1) for i in f)
print(a)

4

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

7

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

0

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

9

4 x
5 y
6 z

0

4 x
5 y
6 z

1

4 x
5 y
6 z

2

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

7________L

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

3

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

4

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

5

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

6

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

7

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

2

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

7________L

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

Infile đọc () sẽ làm gì?
trong tập tin. Đọc () sẽ đọc trong toàn bộ tệp dưới dạng một chuỗi văn bản. trong tập tin. Readline () sẽ đọc trong một dòng tại một thời điểm (mỗi lần bạn gọi lệnh này, nó đọc trong dòng tiếp theo).
Làm thế nào để bạn đọc một giá trị từ điển trong Python?

Để truy cập giá trị từ điển trong Python, bạn có ba tùy chọn:.

Sử dụng từ điển. Giá trị () phương thức để có được tất cả các giá trị ..

Sử dụng chức năng

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

34 cùng với hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

33 để đọc tệp vào từ điển trong Python

Sử dụng chức năng

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

34 cùng với hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

33 để đọc tệp vào từ điển trong Python

Các nội dung dòng sau đó được cắt nhỏ bằng hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

33 tại ký tự không gian. Hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

34 cũng được sử dụng trong cùng một ký tự đã đề cập.

Sử dụng từ điển hiểu để đọc một tệp vào từ điển trong Python

Hướng dẫn này cho thấy các cách khác nhau để đọc một tệp vào một từ điển trong Python.

Để tham khảo, chúng tôi sẽ sử dụng một tệp văn bản trong mã để giải thích các phương thức khác nhau được sử dụng trong bài viết.

Nội dung của tệp

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

37:

4 x
5 y
6 z

Sử dụng chức năng Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 33 để đọc tệp vào từ điển trong Python

Hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

33 thường được sử dụng để cắt một chuỗi đã cho vào danh sách.

Mã sau sử dụng hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

33 để đọc một tệp vào từ điển trong Python.

a = {}
with open("File1.txt") as f:
    for line in f:
       (k, v) = line.split()
       a[int(k)] = v
print(a)

Mã trên cung cấp đầu ra sau:

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

Explanation:

Một từ điển trống

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

41 được tạo đầu tiên.

Hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

42 được sử dụng để mở và đọc từ tệp đã cho

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

37

Nội dung của tệp được đọc từng dòng.
Các nội dung dòng sau đó được cắt nhỏ bằng hàm
```
Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}
```
33 tại ký tự không gian. Ký tự trước không gian được lấy làm chìa khóa trong khi ký tự sau không gian được lấy làm giá trị của từ điển.

Vòng lặp

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

45 được sử dụng cho mục đích lặp và để đạt đến phần cuối của tệp.

Sử dụng chức năng Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 34 cùng với hàm Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 33 để đọc tệp vào từ điển trong Python

Hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

34 trong Python sẽ loại bỏ bất kỳ ký tự hoặc khoảng trống đặc biệt nào ở đầu và cuối chuỗi. Hàm trả về một chuỗi mới thay vì thực hiện các thay đổi cho chuỗi gốc.

Mã sau sử dụng hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

34 và hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

33 để đọc một tệp vào từ điển trong Python.

with open('File1.txt') as f:
  a = dict(i.rstrip().split(None, 1) for i in f)
print(a)

Mã trên cung cấp đầu ra sau:

Một từ điển trống

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

41 được tạo đầu tiên.

Explanation:

Một từ điển trống

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

41 được tạo đầu tiên.

Hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

42 được sử dụng để mở và đọc từ tệp đã cho

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

37

Nội dung của tệp được đọc từng dòng.
Các nội dung dòng sau đó được cắt nhỏ bằng hàm
```
Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}
```
33 tại ký tự không gian. Ký tự trước không gian được lấy làm chìa khóa trong khi ký tự sau không gian được lấy làm giá trị của từ điển.

Vòng lặp

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

45 được sử dụng cho mục đích lặp và để đạt đến phần cuối của tệp.

Sử dụng chức năng Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 34 cùng với hàm Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 33 để đọc tệp vào từ điển trong Python

Hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

34 trong Python sẽ loại bỏ bất kỳ ký tự hoặc khoảng trống đặc biệt nào ở đầu và cuối chuỗi. Hàm trả về một chuỗi mới thay vì thực hiện các thay đổi cho chuỗi gốc.

Mã sau sử dụng hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

34 và hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

33 để đọc một tệp vào từ điển trong Python.

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

with open("File1.txt") as f:
    a = {int(k): v for line in f for (k, v) in [line.strip().split(None, 1)]}
print(a)

Mã trên cung cấp đầu ra sau:

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

Một từ điển trống Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 41 được tạo đầu tiên.

Hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

42 được sử dụng để mở và đọc từ tệp đã cho

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

37

Nội dung của tệp được đọc từng dòng.

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

0

Mã trên cung cấp đầu ra sau:

{4: 'x', 5: 'y', 6: 'z'}

Một từ điển trống Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 41 được tạo đầu tiên.

Hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

42 được sử dụng để mở và đọc từ tệp đã cho

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

37

Nội dung của tệp được đọc từng dòng.

Các nội dung dòng sau đó được cắt nhỏ bằng hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

33 tại ký tự không gian. Ký tự trước không gian được lấy làm chìa khóa trong khi ký tự sau không gian được lấy làm giá trị của từ điển.

Vòng lặp

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

45 được sử dụng cho mục đích lặp và để đạt đến phần cuối của tệp.

Sử dụng chức năng Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 34 cùng với hàm Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 33 để đọc tệp vào từ điển trong Python

Hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

34 trong Python sẽ loại bỏ bất kỳ ký tự hoặc khoảng trống đặc biệt nào ở đầu và cuối chuỗi. Hàm trả về một chuỗi mới thay vì thực hiện các thay đổi cho chuỗi gốc.

Nội dung của tệp được đọc từng dòng.

Các nội dung dòng sau đó được cắt nhỏ bằng hàm

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

33 tại ký tự không gian. Ký tự trước không gian được lấy làm chìa khóa trong khi ký tự sau không gian được lấy làm giá trị của từ điển.

Vòng lặp

Data type before reconstruction :  
Data type after reconstruction :  
{'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28}

45 được sử dụng cho mục đích lặp và để đạt đến phần cuối của tệp.

Hướng dẫn which of the following function is used to read file into dictionary in python? - chức năng nào sau đây được sử dụng để đọc tệp vào từ điển trong python?

Làm cách nào để đọc một tệp văn bản từ một từ điển trong Python?

Chúng ta có thể đọc một từ điển từ một tệp theo 3 cách:..

Sử dụng JSON. Tải () Phương thức: Chuyển đổi chuỗi từ điển hợp lệ thành biểu mẫu JSON ..

Sử dụng AST. Phương pháp literal_eval (): Hàm an toàn hơn hàm đánh giá và có thể được sử dụng để xen kẽ tất cả các loại dữ liệu khác ngoài từ điển ..

Sử dụng dưa chua ..

Việc sử dụng dict () trong Python là gì?

Hàm Dict () tạo ra một từ điển.Một từ điển là một bộ sưu tập không được đặt hàng, có thể thay đổi và được lập chỉ mục.creates a dictionary. A dictionary is a collection which is unordered, changeable and indexed.

Infile đọc () sẽ làm gì?

trong tập tin.Đọc () sẽ đọc trong toàn bộ tệp dưới dạng một chuỗi văn bản.trong tập tin.Readline () sẽ đọc trong một dòng tại một thời điểm (mỗi lần bạn gọi lệnh này, nó đọc trong dòng tiếp theo).read in the entire file as a single string of text. infile. readline() will read in one line at a time (each time you call this command, it reads in the next line).

Làm thế nào để bạn đọc một giá trị từ điển trong Python?

Để truy cập giá trị từ điển trong Python, bạn có ba tùy chọn:..

Sử dụng từ điển.Giá trị () phương thức để có được tất cả các giá trị ..

Sử dụng dấu ngoặc vuông [] để nhận một giá trị duy nhất (không hoàn toàn) ..

Sử dụng từ điển.nhận () phương thức để nhận một giá trị một cách an toàn từ một từ điển ..

programming python With open Python open() python Readline Python

Hướng dẫn which of the following function is used to read file into dictionary in python? - chức năng nào sau đây được sử dụng để đọc tệp vào từ điển trong python?

Sử dụng chức năng Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 33 để đọc tệp vào từ điển trong Python

Explanation:

Explanation:

Một từ điển trống Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 41 được tạo đầu tiên.

Một từ điển trống Data type before reconstruction : Data type after reconstruction : {'Name': 'John', 'Age': 21, 'Id': 28} 41 được tạo đầu tiên.

Làm cách nào để đọc một tệp văn bản từ một từ điển trong Python?

Việc sử dụng dict () trong Python là gì?

Infile đọc () sẽ làm gì?

Làm thế nào để bạn đọc một giá trị từ điển trong Python?

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội