Python 如果行中有条件，则加倍。startswith策略

我有一个

data.dat

文件，格式如下：

REAL PART 

FREQ     1.6     5.4     2.1    13.15    13.15    17.71
FREQ     51.64   51.64   82.11  133.15   133.15   167.71

.
.
.

IMAGINARY PART 

FREQ     51.64    51.64     82.12   132.15    129.15    161.71
FREQ     5.64     51.64     83.09   131.15    120.15    160.7

.
.
.

REAL PART 

FREQ     1.6     5.4     2.1    13.15    15.15    17.71
FREQ     51.64   57.64   82.11  183.15   133.15   167.71

.
.
.

IMAGINARY PART 

FREQ     53.64    53.64     81.12   132.15    129.15    161.71
FREQ     5.64     55.64     83.09   131.15    120.15    160.7

整个文档中都报告了

实

和

虚

块

在

实部

块中

我想拆分以

FREQ

开头的每一行

我已设法：

1） 拆分行并提取

FREQ

的值，然后

2） 将此结果附加到列表列表中，然后

3） 创建最终列表，

所有频率

：

FREQ = []
fname ='data.dat'
f = open(fname, 'r')
for line in f:
    if line.startswith(' FREQ'):
    FREQS = line.split()
    FREQ.append(FREQS)

print 'Final FREQ = ', FREQ
All_frequencies = list(itertools.chain.from_iterable(FREQ))
print 'All_frequencies = ', All_frequencies

此代码的问题在于，它还提取

频率

的

虚部

值。只需提取

FREQ

的

实部

值

我试着做一些类似的事情：

if line.startswith('REAL PART'):
   if line.startswith('IMAGINARY PART'):
      code...

或：

---

但这是行不通的。如果您能帮助我，我将不胜感激

我们首先将标志设置为

False

。如果我们找到一行包含“REAL”，我们将其设置为

True

开始复制实部下方的数据，直到我们找到一行包含virtual，这将标志设置为

False

，并转到下一行，直到找到另一个“REAL”（因此标志变回

True

）

以简单的方式使用标志概念：

with open('this.txt', 'r') as content:
    my_lines = content.readlines()

f=open('another.txt', 'w')

my_real_flag = False    
for line in my_lines:
    if "REAL" in line:
        my_real_flag = True
    elif "IMAGINARY" in line:
        my_real_flag = False
    if my_real_flag:
        #do code here because we found real frequencies
        f.write(line)
    else:
         continue #because my_real_flag isn't true, so we must have found a 
f.close()

this.txt如下所示：

REAL
1
2
3
IMAGINARY
4
5
6
REAL
1
2
3
IMAGINARY
4
5
6

REAL
1
2
3
REAL
1
2
3

另一个.txt的结果如下所示：

REAL
1
2
3
IMAGINARY
4
5
6
REAL
1
2
3
IMAGINARY
4
5
6

REAL
1
2
3
REAL
1
2
3

---

只有在有一个真实部分时才有效的原始答案 如果文件“小”到可以作为整个字符串读取，并且只有一个“虚部”实例，则可以执行以下操作：

file_str = file_str.split("IMAGINARY PART")[0]

这会让你的一切都超出“想象部分”的界限

然后，您可以将代码的其余部分应用于这个仅包含真实部分的文件字符串

更详细地说，file_str是通过以下方式获得的str：

with open('data.dat', 'r') as my_data:
    file_str = my_data.read()

“with”块在整个堆栈交换中都被引用，因此对它的解释可能比我的更好。我直观地认为它是

“打开一个名为'data.dat'的文件，该文件只能读取它并将其命名为变量my_data。一旦打开它，使用my_data.read（）将整个文件读入一个str，file_str，然后关闭'data.dat'”

现在您有了一个str，您可以对其应用所有适用的str函数

如果“虚部”在整个文件中频繁出现，或者文件太大，Tadgeh建议的标志a break很有效

for line in f:
    if "IMAGINARY PART" not in line:
        #do stuff
    else:
        f.close()
        break

---

我们从设置为

False

的标志开始。如果我们找到一行包含“REAL”，我们将其设置为

True

开始复制实部下方的数据，直到我们找到一行包含virtual，这将标志设置为

False

，并转到下一行，直到找到另一个“REAL”（因此标志变回

True

）

以简单的方式使用标志概念：

with open('this.txt', 'r') as content:
    my_lines = content.readlines()

f=open('another.txt', 'w')

my_real_flag = False    
for line in my_lines:
    if "REAL" in line:
        my_real_flag = True
    elif "IMAGINARY" in line:
        my_real_flag = False
    if my_real_flag:
        #do code here because we found real frequencies
        f.write(line)
    else:
         continue #because my_real_flag isn't true, so we must have found a 
f.close()

this.txt如下所示：

REAL
1
2
3
IMAGINARY
4
5
6
REAL
1
2
3
IMAGINARY
4
5
6

REAL
1
2
3
REAL
1
2
3

另一个.txt的结果如下所示：

REAL
1
2
3
IMAGINARY
4
5
6
REAL
1
2
3
IMAGINARY
4
5
6

REAL
1
2
3
REAL
1
2
3

---

只有在有一个真实部分时才有效的原始答案 如果文件“小”到可以作为整个字符串读取，并且只有一个“虚部”实例，则可以执行以下操作：

file_str = file_str.split("IMAGINARY PART")[0]

这会让你的一切都超出“想象部分”的界限

然后，您可以将代码的其余部分应用于这个仅包含真实部分的文件字符串

更详细地说，file_str是通过以下方式获得的str：

with open('data.dat', 'r') as my_data:
    file_str = my_data.read()

“with”块在整个堆栈交换中都被引用，因此对它的解释可能比我的更好。我直观地认为它是

“打开一个名为'data.dat'的文件，该文件只能读取它并将其命名为变量my_data。一旦打开它，使用my_data.read（）将整个文件读入一个str，file_str，然后关闭'data.dat'”

现在您有了一个str，您可以对其应用所有适用的str函数

如果“虚部”在整个文件中频繁出现，或者文件太大，Tadgeh建议的标志a break很有效

for line in f:
    if "IMAGINARY PART" not in line:
        #do stuff
    else:
        f.close()
        break

---

您需要跟踪正在查看的零件，因此可以使用标志执行此操作：

section = None #will change to either "real" or "imag"
for line in f:
    if line.startswith("IMAGINARY PART"):
        section = "imag"
    elif line.startswith('REAL PART'):
        section = "real"
    else:
        freqs = line.split()
        if section == "real":
            FREQ.append(freqs)
        #elif section == "imag":
        #    IMAG_FREQ.append(freqs)

---

顺便说一下，代替<代码>附录< /代码> ING到<代码> Frq然后需要使用<代码> ItTraves.Cu链。

section = None #will change to either "real" or "imag"
for line in f:
    if line.startswith("IMAGINARY PART"):
        section = "imag"
    elif line.startswith('REAL PART'):
        section = "real"
    else:
        freqs = line.split()
        if section == "real":
            FREQ.append(freqs)
        #elif section == "imag":
        #    IMAG_FREQ.append(freqs)

---

<顺便说一下，代替<代码>附录< /代码> ING到<代码> Frq然后需要使用<代码> ItdioStudio.Cu链。在一种状态下，当程序读取一行开始时为实数时，它进入实数状态并聚合值。当它读取带有虚值的行时，它进入备用状态并忽略值

REAL, IMAGINARY = 1,2

FREQ = []
fname = 'data.dat'
f = open(fname)
state = None
for line in f:
    line = line.strip()
    if not line: continue
    if line.startswith('REAL'):
        state = REAL
        continue
    elif line.startswith('IMAGINARY'):
        state = IMAGINARY
        continue
    else:
        pass
    if state == IMAGINARY:
        continue
    freqs = line.split()[1:]
    FREQ.extend(freqs)

我假设您只需要数值；因此，在脚本末尾附近的freqs赋值结束时的[：1]

使用数据文件（不带省略号行）在FREQ中生成以下结果：

---

['1.6'，'5.4'，'2.1'，'13.15'，'13.15'，'17.71'，'51.64'，'51.64'，'82.11'，'133.15'，'133.15'，'167.71'，'1.6'，'5.4'，'2.1'，'13.15'，'15.15'，'17.71'，'51.64'，'57.64'，'82.11'，'183 183.15'，'133.15'，'167.71']

将其视为一个具有两种状态的状态机。在一种状态下，当程序读取一行开始时为实数时，它进入实数状态并聚合值。当它读取带有虚值的行时，它进入备用状态并忽略值

REAL, IMAGINARY = 1,2

FREQ = []
fname = 'data.dat'
f = open(fname)
state = None
for line in f:
    line = line.strip()
    if not line: continue
    if line.startswith('REAL'):
        state = REAL
        continue
    elif line.startswith('IMAGINARY'):
        state = IMAGINARY
        continue
    else:
        pass
    if state == IMAGINARY:
        continue
    freqs = line.split()[1:]
    FREQ.extend(freqs)

我假设您只需要数值；因此，在脚本末尾附近的freqs赋值结束时的[：1]

使用数据文件（不带省略号行）在FREQ中生成以下结果：

['1.6'，'5.4'，'2.1'，'13.15'，'13.15'，'17.71'，'51.64'，'51.64'，'82.11'，'133.15'，'133.15'，'16