有一个文本文件sample.txt,其内容包含小写字母和大写字母。请将该文件复制到另一个文件sample_copy.txt中,在sample_copy.txt中前面部分增加自己的学号和姓名并将原文件中的小写字母转换为大写字母,其余格式均不变。 ②、读入python源程序文件(带有注释的),删除程序中的注释部分后显示。

时间: 2024-02-28 19:56:48 浏览: 335
好的,我来回答你的问题: 1. 复制文件并修改内容的Python代码如下: ```python import os # 学号和姓名 info = 'Your Student ID and Name' # 打开原文件和目标文件 with open('sample.txt', 'r') as f, open('sample_copy.txt', 'w') as f_copy: # 写入学号和姓名到目标文件 f_copy.write(info + '\n') # 复制原文件内容到目标文件并将小写字母转换为大写字母 for line in f: f_copy.write(line.upper()) # 打印完成信息 print('文件复制完成!') ``` 2. 删除Python源程序文件注释的Python代码如下: ```python import re # 打开源程序文件 with open('program.py', 'r') as f: # 读取源程序文件内容 content = f.read() # 使用正则表达式删除注释 content = re.sub(r'#.*\n', '', content) # 显示删除注释后的内容 print(content) # 打印完成信息 print('注释已删除!') ``` 希望能够帮到你!
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有一个文本文件 sample.txt,其内容包含小写字母和大写字母。请将该文件复制到另一 个文件 sample_copy.txt 中,在 sample_copy.txt 中前面部分增加自己的学号和姓名并将原 文件中的小写字母转换为大写字母,其余格式均不变。python

你可以使用Python的内置函数来完成这个任务。首先,打开原文件sample.txt并读取其内容,然后创建一个新的文件sample_copy.txt,并在其中添加你的学号和姓名。接着,对读取的内容进行处理,将所有的小写字母转换为大写字母,最后将处理后的字符串写入新的文件。 以下是一个简单的Python脚本示例: ```python # 定义你的学号和姓名 student_id = "123456" your_name = "Your Name" # 打开原文件并读取内容 with open('sample.txt', 'r') as original_file: content = original_file.read() # 将内容转换为大写字母 content_uppercase = content.upper() # 写入新的文件,先添加学号和姓名,然后是大写的原文 with open('sample_copy.txt', 'w') as copy_file: copy_file.write(f"Student ID: {student_id}\nName: {your_name}\n") copy_file.write(content_uppercase) # 现在,sample_copy.txt 文件包含了你的信息和全部大写的小写字母 ```

完善代码:有一个文本文件sample.txt, 其内容包含小写字母和大写字母,请将该文件复 制到另 一 -文件 sample_copy.txt,并将原文件中的小写字母全部转换为大写字母,其余格式均 不变。

你可以使用Python语言来实现这个任务,以下是完善后的代码: ```python with open('sample.txt', 'r') as f1, open('sample_copy.txt', 'w') as f2: for line in f1: uppercase_line = line.upper() # 将小写字母全部转换为大写字母 f2.write(uppercase_line) # 将转换后的内容写入新文件中 ``` 以上代码中,我们首先使用`with open()`语句打开原文件和新文件,分别用`f1`和`f2`表示。然后,我们使用`for`循环遍历原文件中的每一行,将每一行中的小写字母全部转换为大写字母,并将转换后的内容写入新文件中。最后,我们使用`with open()`语句的特性,确保在代码块执行完毕后,文件会自动关闭。
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if __name__ == "__main__": args = parse_args() print("A list all args: \n======================") pprint(vars(args)) print() #设置 CPU 生成随机数的种子 ,方便下次复现实验结果。 torch.manual_seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) #路径拼接文件路径,可以传入多个路径 PATH = os.path.join("resources", args.data) EMBEDDING_PATH = "resources/" static_feat = ["sex", "age", "pur_power"] dynamic_feat = ["category", "shop", "brand"] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") n_epochs = args.n_epochs batch_size = args.batch_size lr = args.lr item_embed_size = args.embed_size feat_embed_size = args.embed_size hidden_size = (256, 128) #CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数,用于判断输入的两个向量是否相似 #BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步,计算交叉损失熵 criterion = ( nn.CosineEmbeddingLoss() if args.loss == "cosine" else nn.BCEWithLogitsLoss() ) #lower将字符串中的所有大写字母转换为小写字母 criterion_type = ( "cosine" if "cosine" in criterion.__class__.__name__.lower() else "bce" ) neg_label = -1. if criterion_type == "cosine" else 0. neg_item = args.neg_item columns = ["user", "item", "label", "time", "sex", "age", "pur_power", "category", "shop", "brand"] ( n_users, n_items, train_user_consumed, eval_user_consumed, train_data, eval_data, user_map, item_map, feat_map#feature是特征比如数据集里 age, brand 之类的 ) = process_feat_data( PATH, columns, test_size=0.2, time_col="time", static_feat=static_feat, dynamic_feat=dynamic_feat ) print(f"n_users: {n_users}, n_items: {n_items}, " f"train_shape: {train_data.shape}, eval_shape: {eval_data.shape}") train_user, train_item, train_label = sample_items_random( train_data, n_items, train_user_consumed, neg_label, neg_item ) eval_user, eval_item, eval_label = sample_items_random( eval_d

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