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Python peut traiter un fichier en mode binaire, il peut lire octet par octet, ou par blocs d'octets Un accès indicé est possible dans ce cas L'intérêt n'est pas flagrant 

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2 3 Écrire dans des fichiers en binaire 3 5 Écriture d'un fichier texte sous python Les fichiers binaires qui nécessitent de connaître le format binaire 

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le répertoire courant est celui où est enregistré le fichier Python Les méthodes write(n) et read(n) permettent d'écrire ou de lire n octets en mode binaire Les

[PDF] Python intermédiaire pour les scientifiques - Laurent Risser

Lecture de fichiers de données Technique de base pour les fichiers ascii ou binaires : Fichier testFile csv : 1,2,3 4,5,6 7,8,9 f = open('test csv', 'r')

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Les fichier, la mémoire, les connexions réseau etc , On peut aussi ouvrir, lire et écrire les fichiers L'encodage utilise un format binaire spécifique à Python

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préciser à l'interprète python le chemin de votre répertoire de travail Enfin, la fonction listdir permet d'obtenir la liste des fichiers et répertoires contenus dans un répertoire Figure 3 – Une image binaire et la matrice qui lui est associée

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"wb+", "ab+"), alors le fichier est ouvert en mode binaire (le mode texte est fait pour stocker du Voici quelques utilisations habituelles du type file en python

[PDF] 5 Lecture et sauvegarde des données Fichier CSV &# L; 1/L; f0 20 ; 0

aux formats dits binaires Chaque ligne 5 2 Lire les données contenues dans un fichier CSV Pour lire un fichier CSV avec Python on utilise le package csv

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P5 Mot clé indiquant un fichier PGM en mode binaire • # Il est bien sur possible de lire le code hexadécimal avec python, il suffit de lire le fichier comme

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4 déc 2012 · Modifier le code du programme python pour que l'image produite ait une Pour visualiser le code du fichier pbm codé en binaire, utiliser un 

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Python intermédiaire pour les scientifiques

Session 5/5 : Perspectives Laurent Risser

Ingénieur de Recherche à l'Institut de Mathématiques de Toulouse lrisser@math.univ-toulouse.fr L. Risser CNRS / Institut de Mathématiques de Toulouse

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Résumé

En bref : • Tour de table. • Lecture des formats csv, ascii, xml, json. • Traitement et analyse de données avec Pandas (proche de R). • Création d'interfaces élémentaires avec Tkinter. • Retour sur des points à approfondir.

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Lecture de fichiers de données

Il exsite de nombreux formats pour sauvegarder des données

Exemple.xml︎︎︎Tove︎Jani︎Reminder︎Don't forget me this weekend!︎︎27/06/2012︎10:05︎︎︎Exemple.csv︎︎#mon fichier de donnees︎1,2,4︎43,0,1︎3,0,9︎...︎Exemple.json︎︎{︎"glossary": {︎"title": "example glossary", ︎"GlossDiv": {︎"title": "S", ︎"GlossList": { ︎"GlossEntry": {︎...︎}︎ }︎ }︎ }︎ } ︎Structures variées !

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Lecture de fichiers de données

Il exsite de nombreux formats pour sauvegarder des données

Exemple.csv︎︎#mon fichier de donnees︎1,2,4︎43,0,1︎3,0,9︎...︎Fichiers ascii / Fichiers binaires

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Lecture de fichiers de données

Une des grandes forces de Python est la taille de sa communauté

→ possibilité d'ouvrir de très nombreux formats de données et de les traiter numériquement

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Lecture de fichiers de données

Technique de base pour les fichiers ascii : Utilisation de l'objet file

Fichier testFile.csv :︎︎1,2,3︎4,5,6︎7,8,9︎f = open('test.csv', 'r')︎︎toto=f.read()︎print toto︎︎→ '1,2,3\n4,5,6\n7,8,9\n'︎︎f.close()︎

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Lecture de fichiers de données

Technique de base pour les fichiers ascii : Utilisation de l'objet file

f = open('test.csv', 'r')︎lines=f.readlines()︎︎for i in range(len(lines)):︎print lines[i]︎︎→ 1,2,3︎→ 4,5,6︎→ 7,8,9︎︎︎f.close()︎Fichier testFile.csv :︎︎1,2,3︎4,5,6︎7,8,9︎

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Lecture de fichiers de données

Technique de base pour les fichiers ascii : Utilisation de l'objet file

f = open('test.csv', 'r')︎lines=f.readlines()︎︎︎for i in range(len(lines)):︎values=lines[i].split(',')︎print values[0]+' et '+values[1]︎︎→ 1 et 3︎→ 4 et 6︎→ 7 et 9︎︎f.close()︎

Remarque : Les values sont des string ici. Les convertir en float pour les traiter Fichier testFile.csv :︎︎1,2,3︎4,5,6︎7,8,9︎ L. Risser CNRS / Institut de Mathématiques de Toulouse

Lecture de fichiers de données

Technique de base pour les fichiers ascii ou binaires : Fichier testFile.csv :︎︎1,2,3︎4,5,6︎7,8,9︎

f = open('test.csv', 'r')︎f.seek(2)︎print f.read(1)→2︎︎f.seek(5)︎f.read(1)=='\n'→True︎︎f.seek(6)︎a=f.read(3) →4,5︎print a︎︎f.seek(-2,2)︎print f.read(1) →4,5︎︎f.close()︎

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Lecture de fichiers de données

Technique de base pour les fichiers ascii ou binaires : Localisation initiale : 0 : Début fichier 1 : localisation courante 2 : Fin fichier Fichier testFile.csv :︎︎1,2,3︎4,5,6︎7,8,9︎

f = open('test.csv', 'r')︎f.seek(2)︎print f.read(1)→2︎︎f.seek(5)︎f.read(1)=='\n'→True︎︎f.seek(6)︎a=f.read(3) →4,5︎print a︎︎f.seek(-2,2)︎print f.read(1) →9︎︎f.close()︎

Chemin à parcourir en octets

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Lecture de fichiers de données

Et pour des fichiers avec une structure ascii plus complexe comme les xml ou json ???

import json︎︎...︎︎import xml.etree.ElementTree as ET︎︎...︎︎→ https://docs.python.org/2/library/json.html → https://docs.python.org/2/library/xml.etree.elementtree.html → et beaucoup d'autres plus spécialisés ... demandez à google J

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Lecture de fichiers de données

Et pour des fichiers binaires Matlab ou Excel ???

Matlab : Excel :

import scipy.io as sio︎test = sio.loadmat('test.mat')︎from pandas import read_excel︎︎myframe=read_excel('ExcelData.xlsx')︎︎print myframe︎︎→ Var1 Var2 Var3︎→0 1 2 4︎→1 43 0 1︎→2 3 0 9︎

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Pandas

Pandas : Librairie Python pour extraire, préparer et éventuellement analyser, des données • Contient les classes Series et DataFrame (tables de données)

• Lecture des fichiers .csv, xls, hdf5, HTML, XML, JSON, MongoDB, SQL, ... • Selection/Suppression/Ajout de lignes et de colonnes, fusion de DataFrames • Gestion de données manquantes et abérantes • Génération de nombres aléatoires • Tests statistiques élémentaires • Fonctions graphiques • Gestion de très grosses données (via HDF5) • ...

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Pandas

import pandas as pd︎data = {"state": ["Ohio", "Ohio", "Ohio","Nevada"], "year": [2000, 2001, 2002, 2001], "pop": [1.5, 1.7, 3.6, 2.4]}︎frame = pd.DataFrame(data , columns=["year", "state", "pop"])︎︎print frame︎→ yearstate pop︎→ 02000 Ohio 1.5︎→ 1 2001 Ohio 1.7︎→ 2 2002 Ohio 3.6︎→ 3 2001 Nevada 2.4︎︎frame2=pd.DataFrame(data, columns=["year", "state", "pop", ︎"debt"], index=["one", "two", "three", "four"])︎︎print frame2︎→ year state pop debt︎→ one 2000 Ohio 1.5 NaN︎→ two 2001 Ohio 1.7 NaN︎→ three 2002 Ohio 3.6 NaN︎→ four 2001 Nevada 2.4 NaN︎︎...︎...︎︎frame["state"]︎︎→0 Ohio︎→1 Ohio︎→2 Ohio︎→3 Nevada︎→4 Nevada︎︎frame2["debt"] = 16.5︎frame2.set_value('four', 'debt', 10)︎print frame2︎︎→ year state pop debt︎→one 2000 Ohio 1.5 16.5︎→two 2001 Ohio 1.7 16.5︎→three 2002 Ohio 3.6 16.5︎→four 2001 Nevada2.4 10.0︎

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Pandas

Pour aller plus loin avec Pandas: • https://github.com/wikistat/Intro-Python/blob/master/Cal2-PythonPandas.ipynb • http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

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Interfaces élémentaires avec tkinter

Tkinter (ou tkinter en Python 3): outil standard de Python pour écrire des interfaces graphiques • Outil relativement simple et assez portable • https://docs.python.org/2/library/tkinter.html

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MERCI A VOUS J

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