using System; using System.IO; using System.Linq; using System.Linq.Expressions; internal static string[] EnumerateMultiExtensionFiles(string directory, string searchPattern, SearchOption searchOption) { IQueryable<string> queayableFiles = Directory…

在Python环境下获取指定后缀文件列表的方式. 来源stackoverflow 这里简单以*.txt的作为例子. 使用glob(推荐) import glob, os os.chdir("/mydir") for file in glob.glob("*.txt"): print(file) 简单实用os.listdir import os for file in os.listdir("./mydir"): if file.endswith(…

目录 写在前面 系列文章 表达式树解析 表达式树特性 编译表达树 总结 写在前面 让我们首先简单回顾一下上篇文章介绍的内容,上篇文章介绍了表达式树的基本概念(表达式树又称为“表达式目录树”,以数据形式表示语言级代码,它是一种抽象语法树或者说是一种数据结构),以及两种创建表达式树目录树的方式:以lambda表达式的方式创建,通过API静态方法创建.由于不能将有语句体的lambda表达式转换为表达式树,而有时我们又有这样的需求,那么这种情况你可以选择API的静态方法方式创建,在 .NET Frame…

目录 写在前面 系列文章 变量表达式 常量表达式 条件表达式 赋值表达式 二元运算符表达式 一元运算符表达式 循环表达式 块表达式 总结 写在前面 首先回顾一下上篇文章的内容,上篇文章介绍了表达式树的解析和编译.如果忘记了,可以通过下面系列文章提供的入口进行复习.这篇文章将介绍常见的表达式类型. 常见的表达式类型都有个共同的基类Expression.创建这些类型的对象,是通过API的方式创建的(也就是Expression的静态方法),首先引入命名空间: using System.Linq.Exp…

目录 写在前面 系列文章 Expression 表达式树创建方式 一个例子 总结 写在前面 上篇文章介绍了扩展方法,这篇文章开始将陆续介绍在linq中使用最多的表达式树的相关概念,以概念及例子一一列出如何在代码中使用Expression. 系列文章 Linq之Lambda表达式初步认识 Linq之Lambda进阶 Linq之隐式类型.自动属性.初始化器.匿名类 Linq之扩展方法 Expression 还是老样子,首先看MSDN中对表达式树的描述 表达式树以树形数据结构表示代码,其中每一个节点都…

1.XML 格式规范: ① 必须有一个根元素 ② 不可有空格.不可以数字或.开头.大小写敏感 ③ 不可交叉嵌套 ④ 属性双引号(浏览器自动修正成双引号了) ⑤ 特殊符号要使用实体 ⑥ 注释和HTML一样 虽然可以描述和传输复杂数据,但是其解析过于复杂并且体积较大,所以实现开发已经很少使用了.   例: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <root> <arrayList> <arr…

此程序需要安装ftp服务器,安装adobe reader(我这里使用的adobe reader9.0) 1.部署ftp服务器 将ftp的权限设置为允许匿名访问,部署完成 2.安装adobe reader9.0阅读器 3.设置visual studio 加载adobe reader的插件 工具箱-选择项-com组件 选择adobe PDF Reader 确定完成 到此可以在winform中使用阅读器了 文档加载如下代码可完成文档的加载显示:还是相当简单的. axAcroPDF1.src ="c:\…

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1获取目录下文件 { publi…

Tika常见格式文件抽取内容并做预处理 作者 白宁超 2016年3月30日18:57:08 摘要:本文主要针对自然语言处理(NLP)过程中,重要基础部分抽取文本内容的预处理.首先我们要意识到预处理的重要性.在大数据的背景下,越来越多的非结构化半结构化文本.如何从海量文本中抽取我们需要的有价值的知识显得尤为重要.另外文本格式常常不一,诸如:pdf,word,excl,xml,ppt,txt等常见文件类型你或许经过一番周折还是有办法处理的.倘若遇到database,html,邮件,RTF,图像,语音…

由数据库导出的数据是格式化数据,如下所示,每两个<REC>之间的数据是一个记录的所有字段数据,如<TITLE>.<ABSTRACT>.<SUBJECT_CODE>.但是每条记录中可能某些字段信息为空, 在导出的文本文件中,就会缺失这个字段,如记录3,缺失<ABSTRACT>这个字段,记录4,缺失<SUBJECT_CODE>这个字段. <REC>(记录1) <TITLE>=Regulation of the pr…