我有這個讀取風讀數的基本程序，它按數量、最小值、最大值和平均值排序，然后用讀數創建一個新文件。但是，我還希望它能夠處理文件操作期間可能發生的任何異常，并確保文件始終關閉，即使發生異常也是如此。我對 python 和 numpy 很陌生，所以我正在尋求有關如何解決這個問題的幫助。我可能措辭錯誤。我希望錯誤處理這樣做：如果 txt 文件包含字符串或其他內容，則程序不應崩潰，而是關閉文件然后停止腳本import numpy as npdef main(): # Converts into a numpy array. # loadtxt function has the default dtype as float x = np.loadtxt("wind.txt") print("There are", len(x), "") print('Average:', np.average(x)) print('Max:', np.amax(x)) print('Min:', np.amin(x)) file = open("testfile.txt", "w") file.write(f"Amount: {len(x)}\n") file.write(f"Average: {np.average(x)}\n") file.write(f"Max: {np.amax(x)}\n") file.write(f"Min: {np.amin(x)}\n") file.close()main()
1 回答
慕桂英546537
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loadtxt是一個相當長的函數，但關于它的文件處理：
fown = False
try:
if isinstance(fname, os_PathLike):
fname = os_fspath(fname)
if _is_string_like(fname):
fh = np.lib._datasource.open(fname, 'rt', encoding=encoding)
fencoding = getattr(fh, 'encoding', 'latin1')
fh = iter(fh)
fown = True
else:
fh = iter(fname)
fencoding = getattr(fname, 'encoding', 'latin1')
except TypeError:
raise ValueError('fname must be a string, file handle, or generator')
...
try:
for x in read_data(_loadtxt_chunksize):
if X is None:
X = np.array(x, dtype)
else:
nshape = list(X.shape)
pos = nshape[0]
nshape[0] += len(x)
X.resize(nshape, refcheck=False)
X[pos:, ...] = x
finally:
if fown:
fh.close()
總之，如果你給它一個文件名（一個字符串），它會打開它并注意到它owns是文件。實際的文件讀取和解析dtype受try/finally子句保護。如果它擁有該文件，則將其關閉。
因此，如果ValueError由于無法轉換為浮點數的字符串而得到 a，則不必擔心關閉文件。事實上，即使你想，你也做不到，因為你無權使用fh手柄。
如果您希望您的代碼在此值錯誤后執行不同的操作，請將其包裝：
In [126]: try:
...: np.loadtxt(["1 2 two"])
...: except ValueError:
...: print('got a value error')
...:
got a value error
或修改您的main：
def main():
# Converts into a numpy array.
# loadtxt function has the default dtype as float
try:
x = np.loadtxt("wind.txt")
except ValueError:
print('error reading "wind.txt")
return # skips the rest
print("There are", len(x), "")
print('Average:', np.average(x))
print('Max:', np.amax(x))
print('Min:', np.amin(x))
file = open("testfile.txt", "w")
file.write(f"Amount: {len(x)}\n")
file.write(f"Average: {np.average(x)}\n")
file.write(f"Max: {np.amax(x)}\n")
file.write(f"Min: {np.amin(x)}\n")
file.close()
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