Класс popen() модуля subprocess в python

Чтение и запись файлов с использованием Pathlib

Следующие методы используются для выполнения основных операций, таких как чтение и запись файлов:

• : Файл открывается в текстовом режиме для чтения содержимого файла и его закрытия после чтения;
• : Используется для открытия файла в бинарном режиме, возвращения содержимого в бинарном форме и последующего закрытия файла;
• : Используется для открытия файла, записи туда текста и последующего закрытия;
• : Используется для записи бинарных данных в файл и закрытия файла по завершении процесса.

Давайте испытаем модуль Pathlib используя популярные файловые операции. Следующий пример используется для чтения содержимого файла:

Python

path = pathlib.Path.cwd() / ‘Pathlib.md’
path.read_text()

1 2	path=pathlib.Path.cwd()’Pathlib.md’ path.read_text()

Метод для объекта используется для чтения содержимого файла. В примере ниже данные записываются в файл, в текстовом режиме:

Python

from pathlib import Path

p = Path(‘sample_text_file’)
p.write_text(‘Образец данных для записи в файл’)

1 2 3 4

frompathlib importPath p=Path(‘sample_text_file’) p.write_text(‘Образец данных для записи в файл’)

Таким образом, в модуле Pathlib наличие пути в качестве объекта позволяет выполнять полезные действия над объектами для файловой системы, включая множество манипуляций с путями, таких как создание или удаление каталогов, поиск определенных файлов, перемещение файлов и так далее.

Заключение

Модуль Pathlib предоставляет огромное количество полезных функций, которые можно использовать для выполнения различных операций, связанных с путями. В качестве дополнительного преимущества библиотека согласовывается с операционной системой.

Разделение PDF‑файлов на страницы с помощью PyPDF2

Для этого примера, в первую очередь необходимо импортировать классы и . Затем мы открываем файл PDF, создаем объект для чтения и перебираем все страницы, используя метод объекта для чтения .

Внутри цикла мы создаем новый экземпляр , который еще не содержит страниц. Затем мы добавляем текущую страницу к нашему объекту записи, используя метод . Этот метод принимает объект страницы, который мы получаем, используя метод .

Следующим шагом является создание уникального имени файла, что мы делаем, используя исходное имя файла плюс слово «page» плюс номер страницы. Мы добавляем 1 к текущему номеру страницы, потому что PyPDF2 считает номера страниц, начиная с нуля.

Наконец, мы открываем новое имя файла в режиме (режиме ) записи двоичного файла и используем метод класса для сохранения извлеченной страницы на диск.

Листинг 4: Разделение PDF на отдельные страницы.

from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter

pdf_document = "source/Computer-Vision-Resources.pdf"
pdf = PdfFileReader(pdf_document)

for page in range(pdf.getNumPages()):  
    pdf_writer = PdfFileWriter()
    current_page = pdf.getPage(page)
    pdf_writer.addPage(current_page)

    outputFilename = "dist/Computer-Vision-Resources-page-{}.pdf".format(page + 1)
    with open(outputFilename, "wb") as out:
        pdf_writer.write(out)

        print("created", outputFilename)

Разделили исходный файл на страницы

Openpyxl append values

With the method, we can append a group of
values at the bottom of the current sheet.

appending_values.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook

book = Workbook()
sheet = book.active

rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)

for row in rows:
    sheet.append(row)

book.save('appending.xlsx')

In the example, we append three columns of data into
the current sheet.

rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)

The data is stored in a tuple of tuples.

for row in rows:
    sheet.append(row)

We go through the container row by row and insert
the data row with the method.

Создание наших собственных менеджеров контекста для нашего класса

Рассмотрим приведенный ниже класс, для которого у нас будет собственный диспетчер контекста для обработки файлов.

class MyFileHandler():
    def __init__(self, filename, mode):
        self.filename = filename
        self.mode = mode
        # Originally, context object is None
        self.context_object = None


    # The context manager executes this first
    # Save the object state
    def __enter__(self):
        print("Entered the context!")
        self.context_object = open(self.filename, self.mode)
        return self.context_object


    # The context manager finally executes this before exiting
    # Information about any Exceptions encountered will go to
    # the arguments (type, value, traceback)
    def __exit__(self, type, value, traceback):
        print("Exiting the context....")
        print(f"Type: {type}, Value: {value}, Traceback: {traceback}")
        # Close the file
        self.context_manager.close()
        # Finally, restore the context object to it's old state (None)
        self.context_object = None

# We're simply reading the file using our context manager
with MyFileHandler('input.txt', 'r') as file_handle:
    for line in file_handle:
        print(line)

Внимательно изучите методы класса. У нас есть метод для нашего обработчика, который устанавливает начальное состояние объектов контекста и соответствующих переменных.

Теперь метод dunder сохраняет состояние объекта и открывает файл. Теперь мы внутри блока.

После выполнения блока диспетчер контекста наконец выполняет , при этом восстанавливается исходное состояние объекта контекста и файл закрывается.

Выход

Entered the context!
Hello from AskPython

This is the second line

This is the last line!
Exiting the context....
Type: None, Value: None, Traceback: None

Хорошо, похоже, у нас нет ошибок. Мы только что реализовали собственные контекстные менеджеры для нашего Custom Class. Теперь есть другой подход к созданию диспетчера контекста, который использует генераторы.

Однако это обычно не рекомендуется, если вы точно не знаете, что делаете, поскольку вы должны сами обрабатывать исключения.

Есть два разных метода для менеджера контекста. Эти методы —

Инструменты и библиотеки

Спектр доступных решений для связанных с Python инструментов, модулей и библиотек PDF немного сбивает с толку. Требуется время, чтобы понять, что к чему и какие проекты постоянно поддерживаются. Наше исследование позволило отобрать тех кандидатов, которые соответствуют современным требованиям:

1.  — библиотека для извлечения информации и содержимого документов, постраничного разделения документов, объединения документов, обрезки страниц и добавления водяных знаков. PyPDF2 поддерживает как незашифрованные, так и зашифрованные документы.
2.  — позиционируется как «быстрая и удобная библиотека чистого PDF» и реализована как оболочка для PDFMiner, и . Основная идея заключается в том, чтобы «надежно извлекать данные из наборов PDF‑файлов, используя как можно меньше кода».
3.  — расширение библиотеки , которое позволяет анализировать и конвертировать PDF‑документы. Не следует его путать с с таким же именем.
4.  — амбициозная промышленная библиотека, в основном ориентированная на оздание высококачественных PDF‑документов. Доступны как свободная версия с открытым исходным кодом, так и коммерческая, улучшенная, версия ReportLab PLUS.
5.  — чистый анализатор PDF на основе Python для чтения и записи PDF. Он точно воспроизводит векторные форматы без растеризации. Вместе с ReportLab он помогает повторно использовать части существующих PDF‑файлов в новых PDF‑файлах, созданных с помощью ReportLab.

В своём исследовании мы учитывали мнения Github-сообщества, а именно:

• Звёзды Github: общее количество звезд проекта, выставленных пользователям.
• Релизы Github: количество релизов каждого проекта, что отражает активность работы над проектом и его зрелость.
• Fork-и Github: количество, сделанных копий каждого проекта, что показывает популярность использования проекта в собственных работах.

Библиотека	Использование	Github	ReleasesGithub	Github
	Чтение	2 972	10	751
	Чтение	474	59	111
	Чтение	20	4
	Чтение	85	69
	Чтение	971	23	200
	Чтение	1 599	11	1 400
	Чтение	477	1	70
	Чтение, Запись/Создание	1 145	4	187
	Запись/Создание	31	48	22
	Запись/Создание	23	26	7
	Запись/Создание	457	7	174

Читать это руководство, не прорабатывая приведённые в нём примеры, бессмысленно. Поэтому, вооружимся и воспользуемся менеджером пакетов или pip3 для установки PyPDF2 и PyMuPDF. Наберём в командной строке (Windows):

pip3 install pypdf2
pip3 install pymupdf

Для того, что бы не запутаться создадим папочку для своего проекта. Как видите местом для неё выбрана папка «Документы» стандартной установки Windows.Вот так это выглядит в Windows

Папки и будем использовать для записи результатов работы своих программ, а в папке храним исходные PDF‑файлы, сами скрипты будем хранить в корне. Кстати, все примеры этой серии статей о работе с PDF‑файлами есть на , откуда их можно забрать и использовать в качестве «кирпича» для своих упражнений

Openpyxl iterate by rows

The method return cells from the
worksheet as rows.

iterating_by_rows.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook

book = Workbook()
sheet = book.active

rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)

for row in rows:
    sheet.append(row)
    
for row in sheet.iter_rows(min_row=1, min_col=1, max_row=6, max_col=3):
    for cell in row:
        print(cell.value, end=" ")
    print()    

book.save('iterbyrows.xlsx')

The example iterates over data row by row.

for row in sheet.iter_rows(min_row=1, min_col=1, max_row=6, max_col=3):

We provide the boundaries for the iteration.

$ ./iterating_by_rows.py 
88 46 57 
89 38 12 
23 59 78 
56 21 98 
24 18 43 
34 15 67 

This is the output of the example.

Функция open() – открытие файла

Открытие файла выполняется с помощью встроенной в Python функции . Обычно ей передают один или два аргумента. Первый – имя файла или имя с адресом, если файл находится не в том каталоге, где находится скрипт. Второй аргумент – режим, в котором открывается файл.

Обычно используются режимы чтения () и записи (). Если файл открыт в режиме чтения, то запись в него невозможна. Можно только считывать данные из него. Если файл открыт в режиме записи, то в него можно только записывать данные, считывать нельзя.

Если файл открывается в режиме , то все данные, которые в нем были до этого, стираются. Файл становится пустым. Если не надо удалять существующие в файле данные, тогда следует использовать вместо режима записи, режим дозаписи ().

Если файл отсутствует, то открытие его в режиме создаст новый файл. Бывают ситуации, когда надо гарантировано создать новый файл, избежав случайной перезаписи данных существующего. В этом случае вместо режима используется режим . В нем всегда создается новый файл для записи. Если указано имя существующего файла, то будет выброшено исключение. Потери данных в уже имеющемся файле не произойдет.

Если при вызове второй аргумент не указан, то файл открывается в режиме чтения как текстовый файл. Чтобы открыть файл как байтовый, дополнительно к букве режима чтения/записи добавляется символ . Буква обозначает текстовый файл. Поскольку это тип файла по умолчанию, то обычно ее не указывают.

Нельзя указывать только тип файла, то есть есть ошибка, даже если файл открывается на чтение. Правильно – . Только текстовые файлы мы можем открыть командой , потому что и и подразумеваются по-умолчанию.

Функция возвращает объект файлового типа. Его надо либо сразу связать с переменной, чтобы не потерять, либо сразу прочитать.

FAQ

Как вы выбираете на какие образовательные платформы онлайн курсов сделать обзор?

Мы выбираем платформы для онлайн обучения по размеру их рынка, популярности и самое главное, запросов наших пользователей или общего интереса найти честные MOOC обзоры про определённые платформы для онлайн обучения.

Как много вы изучаете перед написанием обзора на платформы для онлайн обучения?

Наши эксперты по MOOC проводят исследования неделями — только после этого они могут сказать, что их оценки различных аспектов финальные и завершённые. Даже несмотря на то, что это занимает много времени, это единственный способ гарантировать, что все основные особенности платформы для онлайн обучения протестированы и проверены, а вердикт основан на реальных данных.

Какой аспект самый важный при выборе того, какая платформа для онлайн курсов лучшая?

Было бы не правильно уделять внимание только лишь одному аспекту из выборки: приоритеты зависят от определённого человека, его ценностей, пожеланий и целей

То, что важно для одного человека, может быть совершенно безразлично для другого. В любом случае, все пользователи согласятся, что хорошее качество обучающего материала является необходимостью, если это платформа для онлайн курсов

В любом случае, все пользователи согласятся, что хорошее качество обучающего материала является необходимостью, если это платформа для онлайн курсов.

Как этот сайт для обзоров платформ онлайн обучения отличается от других?

Каждая платформа для обзора MOOC уникальна и имеет свои цели и ценности. Наши обзоры онлайн обучения на 100% честные и написаны после проведения тщательного анализа. Это цель, которой недостаёт многим платформам по обзору сайтов онлайн обучения, поэтому мы считаем это нашей суперсилой!

Решение задачи

Исходя из вышеперечисленного, я решил не использовать сторонние библиотеки и модули и решить проблему без них. После недолгого поиска информации о том, как реализовать данную задачу, единственным верным способом оказался определение формата по сигнатуре файла.

Сигнатура файла представляет собой набор байтов, обеспечивающий определение формата файла. Сигнатура имеет следующий вид в шестнадцатеричной системе счисления:

К счастью, в интернете есть два хороший сайта, на которых размещены множество сигнатур разных форматов. Целью стали самые распространенные форматы.
Как оказалось, некоторые сигнатуры подходят под разные форматы файлов, как, например, сигнатура файлов Microsoft Office. Исходя из этого, в некоторых случаях надо будет возвращать список подходящих расширений файла.

Также нередко сигнатуры имеют смещение от начала файла, например, файлы мультимедийного контейнера 3GP.

1. Составление списка данных

В виде списка данных решено использовать JSON файл, с объектом ‘data’, значением которого будет массив объектов следующего вида:

Где:format — формат файла;offset — смещение сигнатуры от начала файла;signature — массив подходящих сигнатур под указанный формат файла.

2. Написание утилиты

Импортируем необходимые модули:

Считываем список данных:

Отлично, список данных загружен. Теперь мы считываем файл в виде байтов. Мы будем считывать лишь первые 32 байта, так как для определения распространенных форматов больше не требуется, а полное считывание большого файла будет занимать много времени.

Если вывести переменную file, то мы увидим что-то похожее на это:

Теперь считанные байты надо перевести в шестнадцатеричную систему:

Далее мы создаем список, в который будут добавляться подходящие форматы:

А теперь самое интересное: создаем конструкцию, которая будет циклично определять формат файла, пока не пройдется по всем возможным форматам в списке данных:

Относительно данной строки:

Поскольку наши байты представлены в виде строки, и за байт отвечает два символа, мы умножаем смещение на 2 и добавляем количество пробелов между «байтами».
И едиственное что нам осталось, это вывести список подходящих форматов, который представлен переменной out.

Как читать файл по частям

Самый простой способ для выполнения этой задачи – использовать цикл. Сначала мы научимся читать файл строку за строкой, после этого мы будем читать по килобайту за раз. В нашем первом примере мы применим цикл:

Python

handle = open(«test.txt», «r»)

for line in handle:
print(line)

handle.close()

1 2 3 4 5 6

handle=open(«test.txt»,»r») forline inhandle print(line) handle.close()

Таким образом мы открываем файл в дескрипторе в режиме «только чтение», после чего используем цикл для его повторения

Стоит обратить внимание на то, что цикл можно применять к любым объектам Python (строки, списки, запятые, ключи в словаре, и другие). Весьма просто, не так ли? Попробуем прочесть файл по частям:

Python

handle = open(«test.txt», «r»)

while True:
data = handle.read(1024)
print(data)

if not data:
break

1 2 3 4 5 6 7 8

handle=open(«test.txt»,»r») whileTrue data=handle.read(1024) print(data) ifnotdata break

В данном примере мы использовали Python в цикле, пока читали файл по килобайту за раз. Как известно, килобайт содержит в себе 1024 байта или символов. Теперь давайте представим, что мы хотим прочесть двоичный файл, такой как PDF.

Пример схемы JSON

Ниже приведена базовая схема JSON, которая охватывает классическое описание каталога продукции —

{
   "$schema": "http://json-schema.org/draft-04/schema#",
   "title": "Product",
   "description": "A product from Acme's catalog",
   "type": "object",
	
   "properties": {
	
      "id": {
         "description": "The unique identifier for a product",
         "type": "integer"
      },
		
      "name": {
         "description": "Name of the product",
         "type": "string"
      },
		
      "price": {
         "type": "number",
         "minimum": 0,
         "exclusiveMinimum": true
      }
   },
	
   "required": 
}

Давайте проверим различные важные ключевые слова, которые можно использовать в этой схеме —

Sr.No.	Ключевое слово и описание
1	$ схема Ключевое слово $ schema указывает, что эта схема написана согласно черновой спецификации v4.
2	заглавие Вы будете использовать это, чтобы дать название вашей схеме.
3	описание Небольшое описание схемы.
4	тип Ключевое слово type определяет первое ограничение для наших данных JSON: это должен быть объект JSON.
5	свойства Определяет различные ключи и их типы значений, минимальные и максимальные значения, которые будут использоваться в файле JSON.
6	требуется Это хранит список обязательных свойств.
7	минимальный Это ограничение, накладываемое на значение, и представляет минимально допустимое значение.
8	exclusiveMinimum Если присутствует «exclusiveMinimum» и имеет логическое значение true, экземпляр действителен, если он строго больше значения «минимума».
9	максимальная Это ограничение, которое будет наложено на значение и представляет собой максимально допустимое значение.
10	exclusiveMaximum Если присутствует «exclusiveMaximum» и имеет логическое значение true, экземпляр действителен, если он строго ниже значения «Maximum».
11	multipleOf Числовой экземпляр действителен для «множественного значения», если результатом деления экземпляра по значению этого ключевого слова является целое число.
12	максимальная длина Длина экземпляра строки определяется как максимальное количество ее символов.
13	MINLENGTH Длина экземпляра строки определяется как минимальное количество ее символов.
14	шаблон Экземпляр строки считается допустимым, если регулярное выражение соответствует экземпляру успешно.

Вы можете проверить http://json-schema.org для полного списка ключевых слов, которые можно использовать при определении схемы JSON. Приведенную выше схему можно использовать для проверки правильности следующего кода JSON:

JSON — Сравнение с XML

JSON и XML являются удобочитаемыми форматами и не зависят от языка. Они оба поддерживают создание, чтение и декодирование в реальных ситуациях. Мы можем сравнить JSON с XML, основываясь на следующих факторах:

Чтение и запись файлов

Python предлагает различные методы для чтения и записи файлов, где каждая функция ведет себя по-разному. Следует отметить один важный момент – режим работы с файлами. Чтобы прочитать файл, вам нужно открыть файл в режиме чтения или записи. В то время, как для записи в файл на Python вам нужно, чтобы файл был открыт в режиме записи.

Вот некоторые функции Python, которые позволяют читать и записывать файлы:

• read() – эта функция читает весь файл и возвращает строку;
• readline() – эта функция считывает строки из этого файла и возвращает их в виде строки. Он выбирает строку n, если она вызывается n-й раз.
• readlines() – эта функция возвращает список, в котором каждый элемент представляет собой одну строку этого файла.
• readlines() – эта функция возвращает список, в котором каждый элемент представляет собой одну строку этого файла.
• write() – эта функция записывает фиксированную последовательность символов в файл.
• Writelines() – эта функция записывает список строк.
• append() – эта функция добавляет строку в файл вместо перезаписи файла.

Возьмем пример файла «abc.txt» и прочитаем отдельные строки из файла с помощью цикла for:

#open the file
text_file = open('/Users/pankaj/abc.txt','r')

#get the list of line
line_list = text_file.readlines();

#for each line from the list, print the line
for line in line_list:
    print(line)

text_file.close() #don't forget to close the file

Вывод:

Теперь, когда мы знаем, как читать файл в Python, давайте продвинемся вперед и выполним здесь операцию записи с помощью функции Writelines().

#open the file
text_file = open('/Users/pankaj/file.txt','w')

#initialize an empty list
word_list= []

#iterate 4 times
for i in range (1, 5):
    print("Please enter data: ")
    line = input() #take input
    word_list.append(line) #append to the list


text_file.writelines(word_list) #write 4 words to the file

text_file.close() #don’t forget to close the file

Вывод

Пишем в файлах в Python

Как вы могли догадаться, следуя логике написанного выше, режимы написания файлов в Python это “w” и “wb” для write-mode и write-binary-mode соответственно

Теперь давайте взглянем на простой пример того, как они применяются.ВНИМАНИЕ: использование режимов “w” или “wb” в уже существующем файле изменит его без предупреждения. Вы можете посмотреть, существует ли файл, открыв его при помощи модуля ОС Python

Python

handle = open(«output.txt», «w»)
handle.write(«This is a test!»)
handle.close()

1 2 3

handle=open(«output.txt»,»w») handle.write(«This is a test!») handle.close()

Вот так вот просто. Все, что мы здесь сделали – это изменили режим файла на “w” и указали метод написания в файловом дескрипторе, чтобы написать какой-либо текст в теле файла. Файловый дескриптор также имеет метод writelines (написание строк), который будет принимать список строк, который дескриптор, в свою очередь, будет записывать по порядку на диск.

Openpyxl iterate by columns

The method return cells from the
worksheet as columns.

iterating_by_columns.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook

book = Workbook()
sheet = book.active

rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)

for row in rows:
    sheet.append(row)
    
for row in sheet.iter_cols(min_row=1, min_col=1, max_row=6, max_col=3):
    for cell in row:
        print(cell.value, end=" ")
    print()    

book.save('iterbycols.xlsx')

The example iterates over data column by column.

$ ./iterating_by_columns.py 
88 89 23 56 24 34 
46 38 59 21 18 15 
57 12 78 98 43 67 

This is the output of the example.

Как закрыть файл в Python?

Закрытие освободит ресурсы, которые были связаны с файлом. Это делается с помощью метода close(), встроенного в язык программирования Python.

В Python есть сборщик мусора, предназначенный для очистки ненужных объектов, Но нельзя полагаться на него при закрытии файлов.

f = open("test.txt",encoding = 'utf-8')
# выполнение операций с файлом
f.close()

Этот метод не полностью безопасен. Если при операции возникает исключение, выполнение будет прервано без закрытия файла.

Более безопасный способ – использование блока try…finally.

try:
   f = open("test.txt",encoding = 'utf-8')
   # выполнение операций с файлом
finally:
   f.close()

Это гарантирует правильное закрытие файла даже после возникновения исключения, прерывающего выполнения программы.

Также для закрытия файла можно использовать конструкцию with. Оно гарантирует, что файл будет закрыт при выходе из блока with. При этом не нужно явно вызывать метод close(). Это будет сделано автоматически.

with open("test.txt",encoding = 'utf-8') as f:
   # выполнение операций с файлом

Merging cells

Cells can be merged with the method and unmerged
with the method. When we merge cells, all cells
but the top-left one are removed from the worksheet.

merging_cells.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment

book = Workbook()
sheet = book.active

sheet.merge_cells('A1:B2')

cell = sheet.cell(row=1, column=1)
cell.value = 'Sunny day'
cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

book.save('merging.xlsx')

In the example, we merge four cells: A1, B1, A2, and B2. The text in the
final cell is centered.

from openpyxl.styles import Alignment

In order to center a text in the final cell, we use the
class from the module.

sheet.merge_cells('A1:B2')

We merge four cells with the method.

cell = sheet.cell(row=1, column=1)

We get the final cell.

cell.value = 'Sunny day'
cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

We set text to the merged cell and update its alignment.

Figure: Merged cells