有两份map文件，一份是电性测试数据的map文件，一份是出货前外观检的map文件如下：
电性map文件只有电性失效，而没有外观检失效，而外观检也没有CP失效的信息，但生产是需要两个都pass的芯片，因此需求是把外观检测失效的芯片，在CP map文件里集合，保证最终封装的芯片都是电性与外观检测都通过的芯片；刚面对这两个文件头很大，找不到思路，因为两个map的文件形式完全不一样，首先试着用python读取了一下数据：
尝试分析了一下数据形式，每颗芯片占据2个字符（空位），每颗芯片用一个空位间隔，为了提取每一行的有效信息，尝试用了python切片功能：
可以看到设置取值范围为[i: i+2](取连续两位)，循环范围为从第6位开始，到整行文本结束位置前一位（因为最后是换行符，不需要）
根据上面的方法，对外观检测异常的map进行分析，也执行了相同操作：
通过这两次操作，就可以获得原始数据的关键信息，并以相同的格式存储
格式一致后，后面就好办了，加入需求的判断逻辑，再把两个数据merge一起即可：
最终的效果如上，最后就是把merge好的数据，写回电性失效的文件就可以了，这个任务算是最终完成：
最后的代码放在文末：
map_file_path = r'D:xxxxx'
map_file_path2 = r'D:xxxxxx'
with open(map_file_path) as f:
raw_list = f.readlines()
with open(map_file_path2) as f2:
raw_list2 = f2.readlines()
#format treat
new_list = []
for t in range(66,85):
new = [raw_list[t][i:i+2] for i in range(6,len(raw_list[t]),3)]
new_list.append(new)
new_list2 = []
for t in range(12,31):
new = [raw_list2[t][i:i+3] for i in range(8,len(raw_list2[t]),4)]
new_list2.append(new)
#merge
new_list_1 = []
for n in range(0,19):
new_list_11=[]
for value1,value2 in zip(new_list[n],new_list2[n]):
if value1 == ' 1' and value2 != '001':
new_list_11.append('44')
else:
new_list_11.append(value1)
new_list_1.append(' '.join(new_list_11))
#modify raw list
for arrow in range(0,len(new_list_1)):
raw_list[arrow+66] = raw_list[arrow+66][:6] + new_list_1[arrow] + raw_list[arrow+66][len(raw_list[arrow+66])-1:]
with open(map_file_path, 'w') as wr_new:
for l in raw_list:
wr_new.write(l)
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