Python:
एक टेक्स्ट फ़ाइल लिखना
कैसे:
बिल्ट-इन open()
फंक्शन का उपयोग करते हुए
Python का बिल्ट-इन open()
फंक्शन फाइलों में लिखने का सबसे सामान्य तरीका है। यह फंक्शन फाइल को खोलने के मोड को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है - ‘w’ लिखने के लिए (ओवरराईटिंग), ‘a’ जोड़ने के लिए, और ‘w+’ लिखने+पढ़ने के लिए।
# नई फ़ाइल को लिखना या मौजूदा फ़ाइल को बदलना
with open('example.txt', 'w') as file:
file.write("Hello, World!\n")
# फ़ाइल में जोड़ना
with open('example.txt', 'a') as file:
file.write("Appending more text.\n")
# फ़ाइल को पढ़ कर सत्यापन करना
with open('example.txt', 'r') as file:
print(file.read())
नमूना आउटपुट:
Hello, World!
Appending more text.
pathlib.Path
का उपयोग करते हुए
एक और वस्तु-उन्मुख दृष्टिकोण के लिए, pathlib
मॉड्यूल से Path
क्लास फाइलों में लिखने की एक विधि प्रदान करती है। यह नए Python कोडबेस के लिए एक लोकप्रिय विधि है।
from pathlib import Path
# फ़ाइल को लिखना/बदलना
Path('example2.txt').write_text("This is example 2.\n")
# फ़ाइल को पढ़ कर सत्यापन करना
print(Path('example2.txt').read_text())
# ध्यान दें: `Path.write_text` हमेशा फ़ाइल सामग्री को ओवरराइट करता है।
# जोड़ने के लिए, आपको पिछले अनुभाग में दिखाए गए अनुसार फ़ाइल को खोलना होगा।
नमूना आउटपुट:
This is example 2.
तृतीय-पक्ष लाइब्रेरीज
जटिल फाइल ऑपरेशन्स के लिए, पांडस
(CSV, Excel फाइलों के लिए) जैसी तृतीय-पक्ष लाइब्रेरीज एक महान संपत्ति हो सकती हैं। यहाँ पांडस
का उपयोग करके एक DataFrame को CSV फाइल में लिखने का एक त्वरित उदाहरण है, जो सरल टेक्स्ट फाइलों से परे इसकी उपयोगिता को प्रदर्शित करता है।
# इस उदाहरण के लिए पांडस की आवश्यकता है: pip install pandas
import pandas as pd
# एक सरल DataFrame बनाना
data = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})
# DataFrame को CSV फाइल में लिखना
data.to_csv('example.csv', index=False)
# CSV को पढ़ कर सत्यापन करना
print(pd.read_csv('example.csv'))
नमूना आउटपुट:
Column1 Column2
0 1 A
1 2 B
2 3 C
इन विधियों का उपयोग करके, Python प्रोग्रामर फाइल ऑपरेशन्स को प्रभावी ढंग से प्रबंधित कर सकते हैं, सरल और जटिल डेटा हैंडलिंग आवश्यकताओं दोनों की कैटरिंग कर सकते हैं।