如何从文本文件中读取python中的下一行

Question

我有一个类似于此类的文本文件，该文件是从服务器读取的：

Jo's Deli Express
Potatoes
30
Fish
20
Chicken Meat
15

Margo's Grocery
Beans
20
Carrots
15
Apples
30

两家商店被一个空行分开，以便我们可以计算每个商店的值。

我想计算这些商店的产品的总收入（单个商品的产品 *价值的数字）以及总共购买的商品数量。

我遇到的问题是我不知道如何将项目名称链接到下面的值。因此，python需要知道，当它正在阅读每一行时，应该知道将什么值乘以下面的数字。例如，一块马铃薯的成本为0.70，因此它应该将0.7乘以30，依此类推，依此类推。

这是我到目前为止编码的内容：

user = input("Enter file name - AprilSales, MaySales, or JuneSales")
revenue = 0
response = None

try:
    response = urllib.request.urlopen("link of server" + user + ".txt")
except:
    print("File not found")

fileData = response.read().splitlines()

for i in range(len(fileData)):
    fileData[i] = fileData[i].decode('utf-8')

for line in fileData:
     if len(line) != 0:
         #try block to only convert the strings which are able to be converted to ints and leave the rest
         try: 
              print(int(line))
         except:
              print(line)
              if(line == "Potatoes"):
                  revenue = revenue + int(line.next() * 0.7)
              if(line == "Fish"):
                  revenue = revenue + int(line.next() * 1.50)
              if(line == "Chicken"):
                  revenue = revenue + int(line.next() * 1.70)
      else:
        break

Answer 1

我们可以使用itertools模块来帮助我们处理文件，因为它们是由黑线分开的，因此

>>> import itertools
>>> text="""Jo's Deli Express
Potatoes
30
Fish
20
Chicken Meat
15

Margo's Grocery
Beans
20
Carrots
15
Apples
30"""
>>> for key,group in itertools.groupby(map(str.strip,text.splitlines()), bool):
        print(key, list(group))

    
True ["Jo's Deli Express", 'Potatoes', '30', 'Fish', '20', 'Chicken Meat', '15']
False ['']
True ["Margo's Grocery", 'Beans', '20', 'Carrots', '15', 'Apples', '30']

>>>

首先我们绘制了线条，我们会剥离每条线（以确保空行真的很空，没有那里有一些偷偷摸摸的空间，并从一个偷偷摸摸的空间中删除了一个不必要的空白空间，然后将其放入一个衬里，我们可以使用 map ），然后使用 groupby 将其拆分在黑线上。

现在，我们只需要处理每个组中的每个组，鉴于结构现在为[store_name，product1，narter1，produc2，nose2，...，...，生产，金额]，我们只需要构建一种方便的方法来处理它，然后打包该功能成为一个函数。

但首先让 dictionary 现在，要将它们全部放在整洁的小地方，并从一个无尽的IF-Else Cascade中撕下撕裂，

prices = {"Potatoes": 0.7,
          "Fish":1.50,
          "Chicken":1.70,
          "Beans": 2, 
          "Carrots": 1.5, 
          "Apples": 3,
          ...
         }

现在让我们现在可以构建该功能

def process_data(data):
    name, *products_data = data
    it = iter(products_data)
    revenue = 0
    products={}
    for prod, amount in zip(it, it):
        amount = int(amount)
        revenue += prices.get(prod,0) * amount #by using the .get method we avoid getting a KeyError exception
        products[prod] = products.get(prod,0) + amount #and in case of a repeat we wouldn't overwrite it
    return name, revenue, products

     

，我们可以将我们超越该功能的组馈送

>>> for key,group in itertools.groupby(map(str.strip,text.splitlines()), bool):
        if not key:
            continue
        print(process_data(group))

    
("Jo's Deli Express", 51.0, {'Potatoes': 30, 'Fish': 20, 'Chicken Meat': 15})
("Margo's Grocery", 152.5, {'Beans': 20, 'Carrots': 15, 'Apples': 30})
>>> 

，现在您可以将其保存在其他数据结构中现在

>>> stores_data={}
>>> for key,group in itertools.groupby(map(str.strip,text.splitlines()), bool):
        if not key:
            continue
        store,revenue,prod = process_data(group)
        stores_data[store]={"revenue": revenue, "products":prod}
 
        
>>> stores_data
{"Jo's Deli Express": {'products': {'Chicken Meat': 15,
                                    'Fish': 20,
                                    'Potatoes': 30},
                       'revenue': 51.0},
 "Margo's Grocery": {'products': {'Apples': 30, 'Beans': 20, 'Carrots': 15},
                     'revenue': 152.5}}
>>> 

，所有内容都已包装和处理，询问全球收入很容易

>>> sum(x["revenue"] for x in stores_data.values())
203.5
>>> 

知道特定商店中有多少商店出售了

>>> for store, data in store_data.items():
        print(store, sum(data["products"].values()))

    
Jo's Deli Express 65
Margo's Grocery 65
>>> 

---

it = iter（products），zip（zip）它，它）具有以下效果：

>>> a=range(10)
>>> it=iter(a)
>>> list(zip(it,it))
[(0, 1), (2, 3), (4, 5), (6, 7), (8, 9)]
>>>

iter制作事物的迭代器，那是我们想要的东西的一次，

>>> it=iter(a)
>>> list(it)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(it)
[]
>>> 

所以当zip消耗时，它不会达到同一元素再次使其与下一个元素与下一个元素配对，如果不是这种情况，

>>> list(zip(a,a))
[(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 5), (6, 6), (7, 7), (8, 8), (9, 9)]
>>> 

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我们可以替换products process_data中的 counter 您无需使用。对于读者