WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Файл Lua: читать неожиданное поведение

Я полный новичок в Lua, и я наткнулся на проблему, которую не понимаю.

Итак, что я пытаюсь сделать, это открыть файл, прочитать данные и сохранить их в другой файл с другим именем.

Вот код

local infile = io.open(folder..'/'..f, "r")
local instr = infile:read("*all")
infile:close()

local outfile = io.open(folder..'/'..newName, "w")
outfile:write(instr)
outfile:close()

В результате я получаю исходный файл 288 КБ и целевой файл 2 КБ.

Итак, еще раз, поскольку я новичок в Lua, тот факт, что проблема в infile:read, для меня дикая догадка, но, как я это вижу, это либо infile:read, либо outfile:write.

UPD: Контент абсолютно произвольный, что подразумевает наличие спецсимволов.

Заранее спасибо,

С уважением!


Ответы:


1

Я заставил его работать, открыв входной и выходной файл в двоичном режиме, добавив флаг b в вызов io.open, поэтому код, который у меня есть сейчас,

        local infile = io.open(folder..'/'..f, "rb")
        local instr = infile:read("*all")
        Log(instr)
        infile:close()

        local outfile = io.open(folder..'/'..newName, "wb")
        outfile:write(instr)
        outfile:close()
27.07.2017
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]