首先安装docx模块,通过pip install docx或者在docx官方链接上下载安装都可以 下面来看下如何解析docx文档:文档格式如下 有3个部分组成 1 正文:text文档 2 一个表格. 3一个插入的文件对象.4 一个图片 这4个部分是我们在docx文档中最常见的几种格式.解析代码如下 import docx def docx_try():     doc=docx.Document(r'E:\py_prj\test.docx')     for p in doc.paragraph

一.背景 Jenkins自动构建RF脚本,生成的RF特有HTML报告不能正常打开. 需求:用Python解析测试报告的xml数据,放在普通HTML文件中打开 二.output.xml数据 三.用pyh模块解析stat结点数据(output.py) #coding=utf-8 ''' Created on 2016年4月12日 @author: cmcc ''' import xml.dom.minidom import xml.etree.ElementTree #打开xml文档 dom = x

虽然python解析xml的库很多,但是,由于lxml在底层是用C语言实现的,所以lxml在速度上有明显优势.除了速度上的优势,lxml在使用方面,易用性也非常好.这里将以下面的xml数据为例,介绍lxml的简单使用. 例子:dblp.xml(dblp数据的片段) <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>   <dblp>        <article mdate="2012-11-28" key="jour

OS:Windows 7 关键字:Python3.4,XML,ElementTree,minidom 本文介绍用Python解析生成以下XML: <Persons> <Person> <Name>LDL</Name> <Description Language='English'><![CDATA[cdata text]]></Description> </Person> <Person> <

python 解析Excel 公司背景:好吧LZ太懒了.略... 原由起因:公司老板发话要导出公司数据库中符合条件的数据,源数据有400万,符合条件的大概有70万左右吧. 最终目的:符合条件的数据并生成Excel 翠花,上代码: 由于LZ python的底子并不是很好只会写一些简单的脚本,全当是记录学习里程了.此次采用的是openpyxl,因为查到它支持Excel2010 # coding=utf-8 from openpyxl.workbook import Workbook from ope

在工作中很多时候都要用到xml,使用这个时候难免会设计到解析他,然后就研究了一下python解析xml问题,看了很多东西,python有很多解析xml的包,但是也折腾我好一段时间,最后选择了这个方法.大家可以参考一下.下面这个是原xml文件,需要解析出来.不过我弄得还不够完整哈,可以一起讨论. <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <collection shelf="New Arrivals&qu

Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要介绍通过 Python 简单解析构建

使用Xmind写用例 使用Python解析Xmind,统计用例个数 代码: from xmindparser import xmind_to_dict import tkinter as tk from tkinter import filedialog class ParseXmind: # 统计文件中用例数 def count_case(self, li): for i in range(len(li)): if li[i].__contains__('topics'): # 带topics

0x1.前言 ​ 在现场取证遇到分析流量包的情况会比较少,虽然流量类设备原理是把数据都抓出来进行解析,很大一定程度上已经把人可以做的事情交给了机器自动完成. ​ 可用于PCAP包分析的软件比如科来,Wireshark都是很好用的分析软件,找Pcap解析的编程类代码时发现已经有很多大佬写过Python脚本辅助解析Pcap,也有提取将Pcap信息以界面形式展示出来框架. ​ 本文对利用Python里的Scapy库提取协议五元组信息进行学习性总结,没有用于实战,因为实践过程中发现PCAP读包解包查包速

前面学习了解析PDF文档,并写入文档的知识,那篇文章的名字为深入学习Python解析并读取PDF文件内容的方法. 链接如下:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9429816.html 但是最近出现了一个新问题,就是上面使用pdfminer这个库只能解析正常的PDF内容,然而在实际情况中,公司的一些文档可能是加密的,那么如何处理加密的PDF文件,就是本文学习的重点. 在网上查找资料,发现pypdf2可以实现对pdf文件进行加密,解密,所以就学习了一下这个库,并留下

这篇文章主要学习了python解析并读取PDF文件内容的方法,包括对学习库的应用,python2.7和python3.6中python解析PDF文件内容库的更新,包括对pdfminer库的详细解释和应用.主要参考了一些已有的博客内容,代码. 主要思路是首先利用一个做项目的形式,描述所做的问题,运行环境,和需要安装的库,然后写代码,此代码是在python2.7中运行,小编也写出在python3.6中运行的代码,并详细解释python2.7和python3.6中python库的一些不同之处,最后详细

在进行神经网络训练的时候,自己标注的数据集往往会有数据量不够大以及代表性不强等问题,因此我们会采用开源数据集作为训练,开源数据集往往具有特定的格式,如果我们想将开源数据集为我们所用的话,就需要对其格式进行解析,然后转成自己需要的格式,数据转换的过程其实并没有太多的技术性的东西,主要涉及的就是文件的读写操作以及一点点逻辑,之前都会首选Matlab做这样的工作,但是开始接触python之后,尝试着用python进行,发现也十分简洁,下面介绍的就是使用python解析VOC2007的xml文件,然后将

XML文件result.xml,内容如下: <ccm> <metric> <complexity>1</complexity> <unit>multiply</unit> <classification>A</classification> <file>all\mymath.py</file> <startLineNumber>9</startLineNumber>

最近由于工作上的需求 需要使用Python解析excel文件并存入sqlite 就此做个总结 功能:1.数据库设计 建立数据库2.Python解析excel文件3.Python读取文件名并解析4.将解析的数据存储入库 一 建立数据库 根据需求建立数据库,建立了两个表,并保证了可以将数据存储到已有的数据库中,代码如下: import sqlite3 def createDataBase(): cn = sqlite3.connect('check.db') cn.execute('''CREATE

CSV文件读取: Csv文件格式如下:分别有2行三列. 访问代码如下: f=open(r'E:\py_prj\test.csv','rb') f_csv=csv.reader(f) for f in f_csv:     print f 在这里f是一个元组,为了访问某个字段,需要用索引来访问对应的值,如f[0]访问的是first,f[1]访问的是second,f[2]访问的是third. 用列索引的方式很难记住.一不留神就会搞错.可以考虑用对元组命名的方式 这里介绍namedtuple的方法.

横向对比分析Python解析XML的四种方式 在最初学习PYTHON的时候,只知道有DOM和SAX两种解析方法,但是其效率都不够理想,由于需要处理的文件数量太大,这两种方式耗时太高无法接受. 在网络搜索后发现,目前应用比较广泛,且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法,于是拿这个算法来实测对比,ElementTree也包括两种实现,一个是普通ElementTree(ET),一个是ElementTree.iterparse(ET_iter). 本文将对DOM.SAX.ET.

使用Python解析JSON json是一种轻量级的数据交换格式,易于阅读和编写. json函数具体作用描述 函数 具体描述作用 json.dumps 将python对象编码为JSON字符串 json.loads 将已编码的JSON字符串编码为Python对象 # json.dumps >>> import json >>> data = [ {'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3} ] >>> j = json.dumps(data)

使用Python解析百度API返回的JSON格式的数据 # coding:utf-8 # !/usr/bin/env python import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * import sys, urllib, urllib2, json import fun if __name__ == '__main__': dataMat,labelMat = fun.loadDataSet("code.txt") print da

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

认识 引用模块 重要函数 案例 排序 缩进参数 压缩 参考 认识 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于JavaScript(Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999)的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等).这些特性使JSON成为理想的数据交换语