使用 python 将 "\r\n" 转换为 "\n"

众所周知, Linux 下没有 "\r\n", 而 windows 下文本工具默认打开文件时使用 t 模式, 使得写入一行结尾的换行符为 "\r\n", 这样造成了一个极大的麻烦, 直接编辑的 sh 脚本程序无法在 Linux 中运行.

此工具可快速将解决此烦恼.

dosToUnix.py

"""
将 "\r\n" 转换为 "\n"
"""
import functools
import argparse
import os.path

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("-file", dest = "fileName")
    args = parser.parse_args()
    fileName = args.fileName
    assert fileName and os.path.exists(fileName), "file not found"

    with open(fileName, "rb") as f:
        data = bytearray(os.path.getsize(fileName))
        f.readinto(data)
        # print(data)
        data = data.replace(b"\r\n", b"\n")

    with open(fileName, "wb") as f:
        # print(data)
        f.write(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

原文地址:https://www.cnblogs.com/diysoul/p/10634065.html

时间: 2024-11-29 08:07:39

使用 python 将 "\r\n" 转换为 "\n"的相关文章

python 调用 R,使用rpy2

python 与 R 是当今数据分析的两大主流语言.作为一个统计系的学生,我最早接触的是R,后来才接触的python.python是通用编程语言,科学计算.数据分析是其重要的组成部分,但并非全部:而R则更偏重于统计分析,毕竟R是统计学家发明的,本身就是为统计而生.python的优势在于其全能性,几乎所有的领域都有python的身影,而R则在统计及其相关领域非常专业.二者各有优势.那么这么好的两个东西,能不能结合到一起呢?答案是肯定的.要想实现这种功能,一般必须要提供相应的调用接口.rpy2这个第

机器学习算法的基本知识(使用Python和R代码)

本篇文章是原文的译文,然后自己对其中做了一些修改和添加内容(随机森林和降维算法).文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码,对于初学者有很大帮助,是一篇不错的总结文章,后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题. Google的自驾车和机器人得到了很多新闻,但公司的真正未来是机器学习,这种技术使计算机变得更智能,更个性化.-Eric Schmidt (Google Chairman) 我们可能生活在人类历史上最具影响力的时期--计算从大型主机到PC移动到云计算的时期. 但是使这段时期有

用蒙特卡洛方法计算派-python和R语言

用蒙特卡洛方法算pi-基于python和R语言 最近follow了MOOC上一门python课,开始学Python.同时,买来了概率论与数理统计,准备自学一下统计.(因为被鄙视过不是统计专业却想搞数据分析) 有趣的是书里面有一块讲蒲丰投针计算Pi,这是一种随机模拟法,也就是蒙特卡洛法.蒲丰投针之于我太难,暂时没想到怎么用计算机模拟这一过程. python课中,老师也提到用随机模拟法,也就是蒙特卡洛法(MonteCarlo),用计算机模拟几千次实验,计算pi的近似值.好巧. 就拿python课中的

简谈-如何使用Python和R组合完成任务

概述 和那些数据科学比赛不同,在真实的数据科学中,我们可能更多的时间不是在做算法的开发,而是对需求的定义和数据的治理.所以,如何更好的结合现实业务,让数据真正产生价值成了一个更有意义的话题. 数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤: 需求定义=>数据获取=>数据治理=>数据分析=>数据可视化 一.需求定义 需求定义是数据科学项目和数据科学比赛的最大不同之处,在真实情景下,我们往往对目标函数.自变量.约束条件都并不清晰.需要通过访谈.论文.文档等等形式对问题进行系统地分析,将实际问

Python 和 R 数据分析/挖掘工具互查

如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式,那下面的表查找起来相对方便.python在下表中以模块.的方式引用,部分模块并非原生模块,请使用 pip install * 安装:同理,为了方便索引,R中也以::表示了函数以及函数所在包的名字,如果不含::表示为R的默认包中就有,如含::,请使用 install.packages("*") 安装. 连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracl

《Python和R数据挖掘技术》50本内部教材,全免费邮寄!

随着互联网.移动互联网的发展,我们已经迎来了一个大数据的时代. 如何对海量数据进行挖掘和分析? Python是一个数据分析和图形显示的程序设计环境,用于统计分析.绘图的语言和操作环境.python有简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输入,可实现分支.循环,用户可自定义功能. 2017年8月2日,培训中心将举办"Python和R数据挖掘技术-基于Python和R语言的数据挖掘和统计分析技术"公开课. 很多学员由于工作等原因不能到北京进行现场学习,为使更多学员了解这个课程,本培训中心

Python与R的区别和联系

转载:http://bbs.pinggu.org/thread-3078817-1-1.html 有人说Python和R的区别是显而易见的,因为R是针对统计的,python是给程序员设计的,其实这话对Python多多少少有些不公平.2012年的时候我们说R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位.不知道是不是因为大数据时代的到来. Python与R相比速度要快.Python可以直接处理上G的数据:R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby

用python调用R做数据分析-准备工作

0.R的介绍 R是自由软件,不带任何担保,在某些条件下你可以将其自由散布,用'license()'或'licence()'来看散布的详细条件. R是个合作计划,有许多人为之做出了贡献,用'contributors()'来看合作者的详细情况,用'citation()'会告诉你如何在出版物中正确地引用R或R程序包,用'demo()'来看一些示范程序,用'help()'来阅读在线帮助文件,或用'help.start()'通过HTML浏览器来看帮助文件. 用'q()'退出R. demo(graphics

Error : Must specify a primary resource (JAR or python or R file)

spark-submit 报错:must specify resource 取消关注 | 1 ... 我的submit.sh内容: /bin/spark-submit \ --class abc.package.manclass \ --master spark:10.30.40.50:7077 \ --executor-memory 2g /home/abc/abc.jar 然后报错,Error : Must specify a primary resource (JAR or python