python文件指针是什么,如何实现文件的随机读取

python文件指针是FILE类型的指针。通过移动文件指针，可以使用函数方法来进行文件的读取与写入。将文件都视为流，只能按顺序从头到尾读取。实际上，可在文件中移动，只访问感兴趣的部分(称为随机存取)。

对于大块头的文件，不能一次性地读入然后处理，而要边读入边处理：

f=open('e:/python27/name_txt','r')

while True:

line=freadline()

if line=='':

break

print(line,end='')

list1=linesplit('\n')

list1=list1[0]split(',')

print(list1)

fclose()

python很多库支持了对nc格式文件的读取，比如NetCDF4，PyNio(PyNio和PyNgl可以看做是NCL的Python版本)以及Xarray等等。

我最初使用PyNio，但是由于NCL到Python的移植并不完全，导致目前远不如直接使用NCL方便，而在接触Xarray库后，发现其功能强大远超NCL(也可能是我NCL太菜的原因)。

安装同其它库一致：

我这里以一套中国逐日最高温度格点资料(CN051)为例，其水平精度为05°X05°。

可以看到，文件的坐标有时间， 经度，纬度，变量有日最高温

我们将最高温数据取出

这与Linux系统中的ncl_filedump指令看到的信息是类似的

Xarray在读取坐标信息时，自动将时间坐标读取为了datetime64 格式，这对我们挑选目的时间十分方便。Xarray通常与pandas配合使用。

比如我们想选取19790601-19790620时期数据，我们只需

再比如我们想选取夏季数据时，只需

更多的时间 *** 作同python的datetime函数类似。

当我们想选取特定经纬度范围(高度)的数据时，loc[]函数同样可以解决。

在这里，我选取了40°N-55°N，115°E-135°E范围的数据

甚至，我们还可以套娃，同时叠加时间和范围的选取

这足够满足常用到的数据索引要求。

对于这类简单排列的txt文件，可以通过npload读取，用pandas的read_csv更为方便

读取txt的同时，对每列赋予了一个列名，通过dataa可以直接按列名调用相应数据。

对于较复杂的txt文件，仍可通过该函数读取

skiprows=5跳过了前5行的文件头，sep='\s+'定义了数据间隔为空格，这里用的是正则表达。

pdread_csv函数有很多的参数，可以处理各种复杂情况下的文本文件读取。

grib文件可通过pygrib库读取

import pygrib

f = pygribopen('xxxgrb')

Python处理两种不同类型的文件：二进制文件和文本文件。了解两者之间的差异很重要，因为它们的处理方式不同。

二进制文件

在正常计算机使用期间使用的大多数文件实际上是二进制文件，而不是文本。比如：Microsoft Word doc文件实际上是一个二进制文件，即使它只有文本。

二进制文件的其他示例包括：

图像文件，包括jpg，png，bmp，gif，等。

数据库文件包括mdb，frm和sqlite

文件，包括doc，xls，pdf或者其他文件。

那是因为这些文件都有特殊处理的要求，需要特定类型的软件来打开它。例如，您需要Excel来打开xls文件，并使用数据库程序来打开sqlite文件。

文本文件

一方面，没有特定的编码，可以通过没有任何特殊处理的标准文本编辑器打开。但是，每个文本文件都必须遵守一组规则：

文本文件必须是可读的。他们可以（并且经常会）包含许多特殊编码，尤其是在HTML或其他标记语言中，但您仍然可以说出它的含义

文本文件中的数据按行组织。在大多数情况下，每一行都是一个独特的元素，无论是指令行还是命令。

此外，文本文件在每行的末尾都有一个看不见的字符，这使文本编辑器知道应该有一个新行。通过编程与这些文件交互时，您可以利用该字符。在Python中，它用“ n” 表示。

在哪里可以找到Python的文件I / O工具

在Python中工作时，您不必担心导入任何特定的外部库来处理文件。Python附带有“文件库”，文件I / O工具和实用程序是核心语言的内置部分。

但是在其他语言（如C ++）中，要处理文件，您必须通过包含正确的头文件来启用文件I / O工具#include <fstream>。如果您使用Java编写代码，则需要使用该import javaio语句。

使用Python，就没有必要这样做，这是因为Python有一组内置函数，可以处理读取和写入文件所需的所有内容。

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