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是否可以直接使用with语句与CSV文件?能够做这样的事情似乎很自然:

import csv
with csv.reader(open("myfile.csv")) as reader:
  # do things with reader

但是csv.reader不提供__enter__和__exit__方法,所以这不行.但是我可以分两步做:

import csv
with open("myfile.csv") as f:
  reader = csv.reader(f)
  # do things with reader

这是第二种方式吗?为什么他们不会使csv.reader与with语句直接兼容?

with语句的主要用法是对语句中使用的对象进行异常安全的清除.确保文件已关闭,锁定已释放,上下文恢复等.

Python .org/library/csv.html#csv.reader” rel=”noreferrer”>csv.reader是否有异常清理的东西?

我会一起去:

with open("myfile.csv") as f:
  for row in csv.reader(f):
    # process row

您不需要将修补程序提交到一起使用csv.reader和语句.

import contextlib

模块 contextlib 中功能上下文管理器的帮助:

contextmanager(func)
  @contextmanager decorator.

典型用法:

@contextmanager
  def some_generator(<arguments>):
    <setup>
    try:
      yield <value>
    finally:
      <cleanup>

这使得:

with some_generator(<arguments>) as <variable>:
    <body>

相当于:

<setup>
  try:
    <variable> = <value>
    <body>
  finally:
    <cleanup>

以下是我如何使用它的具体示例: curses_screen .

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python中的CSV文件使用"with"语句的方式详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!

标签:
python,中的csv,文件,python,with,语句

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。