kev*_*ham 1 python biopython pandas
假设我有一个包含数万个条目的列表,我想将它们写入文件。如果列表中的项目符合某些条件,我想关闭当前文件并开始一个新文件。
我有几个问题,我认为它们源于这样一个事实,即我想根据该文件中的第一个条目命名文件。此外,启动新文件的信号基于条目是否具有与前一个相同的字段。因此,例如,假设我有以下列表:
l = [('name1', 10), ('name1', 30), ('name2', 5), ('name2', 7), ('name2', 3), ('name3', 10)]
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我想最终得到 3 个文件,name1.txt应该包含10and 30,name2.txt应该有5, 7and 3,并且name3.txt应该有10. 该列表已经按第一个元素排序,所以我需要做的就是检查第一个元素是否与前一个元素相同,如果不是,则开始一个新文件。
起初我试过:
name = None
for entry in l:
if entry[0] != name:
out_file.close()
name = entry[0]
out_file = open("{}.txt".format(name))
out_file.write("{}\n".format(entry[1]))
else:
out_file.write("{}\n".format(entry[1]))
out_file.close()
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据我所知,这有几个问题。首先,第一次通过循环,没有out_file关闭。其次,我不能关闭最后out_file创建的,因为它是在循环内定义的。以下解决了第一个问题,但看起来很笨重:
for entry in l:
if name:
if entry[0] != name:
out_file.close()
name = entry[0]
out_file = open("{}.txt".format(name))
out_file.write("{}\n".format(entry[1]))
else:
out_file.write("{}\n".format(entry[1]))
else:
name = entry[0]
out_file = open("{}.txt".format(name))
out_file.write("{}\n".format(entry[1]))
out_file.close()
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有一个更好的方法吗?
而且,这似乎不应该解决关闭最后一个文件的问题,尽管此代码运行良好 - 我是否误解了的范围out_file?我认为它会被限制在for循环内部。
编辑:我可能应该提到,我的数据比这里显示的要复杂得多……它实际上不在列表中,它SeqRecord来自 BioPython
编辑 2:好的,我以为我在简化以避免分心。显然有相反的效果 - 我的过错。下面是上面的第二个代码块的等价物:
from re import sub
from Bio import SeqIO
def gbk_to_faa(some_genbank):
source = None
for record in SeqIO.parse(some_genbank, 'gb'):
if source:
if record.annotations['source'] != source:
out_file.close()
source = sub(r'\W+', "_", sub(r'\W$', "", record.annotations['source']))
out_file = open("{}.faa".format(source), "a+")
write_all_record(out_file, record)
else:
write_all_record(out_file, record)
else:
source = sub(r'\W+', "_", sub(r'\W$', "", record.annotations['source']))
out_file = open("{}.faa".format(source), "a+")
write_all_record(out_file, record)
out_file.close()
def write_all_record(file_handle, gbk_record):
# Does more stuff, I don't think this is important
# If it is, it's in this gist: https://gist.github.com/kescobo/49ab9f4b08d8a2691a40
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使用 Python 提供的工具更容易:
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
items = [
('name1', 10), ('name1', 30),
('name2', 5), ('name2', 7), ('name2', 3),
('name3', 10)
]
for name, rows in groupby(items, itemgetter(0)):
with open(name + ".txt", "w") as outf:
outf.write("\n".join(str(row[1]) for row in rows))
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编辑:为了匹配更新的问题,这里是更新的解决方案;-)
for name, records in groupby(SeqIO.parse(some_genbank, 'gb'), lambda record:record.annotations['source']):
with open(name + ".faa", "w+") as outf:
for record in records:
write_all_record(outf, record)
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