1,利用python读取纯文字的word文档,读取段落和段落里的文字. 先读取段落,代码如下: 1 ''' 2 #利用python读取word文档,先读取段落 3 ''' 4 #导入所需库 5 from docx import Document 6 7 #打开word文档 8 document = Document("D:/路径/长恨歌.docx") 9 10 #获取所有段落 11 all_paragraphs = document.paragraphs 12 #打印看看all_par

python读取txt批量创建文件 pythonbatchfile 前几天有个小问题, 需要批量建立很多文件夹,, 所以手动写了个小的脚本, 后续可以直接使用 读取目录文件, 然后直接创建相应的文件 基本思路: 就是读取用户输入参数, 获取所在路径以及所要命名的后缀 获取txt所在路径, 得到同级目录 读取txt 的每一行 并计数得到数字 根据同级目录拼接路径, 创建文件(如果存在不覆盖) 输出结果 代码demo <script src="https://gist.github.com/S

用matlab生成一个示例mat文件: clear;clc matrix1 = magic(5); matrix2 = magic(6); save matData.mat 用python3读取并写入mat文件: import scipy.io data = scipy.io.loadmat('matData.mat') # 读取mat文件 # print(data.keys()) # 查看mat文件中的所有变量 print(data['matrix1']) print(data['matrix

读空的json文件,python2和python3 的错误提示是不一样的 python2: ValueError: No JSON object could be decoded python3: json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line column () 解决: 针对python2 import json data ={"vf":"ff"} ''' #写入 with open('tmp.json',

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

读取csv文件: def readCsv(): rows=[] with file(r'E:\py\py01\Data\system.csv','rb') as f: reads=csv.reader(f) for i in reads: rows.append(i) print rows return rows写入csv文件: def writer(): with file(r'E:\py\py01\Data\system.csv','wb') as f: writer=csv.writer(

现有需求 表1 表2 需要拿表1中的编码去表2中的门票编码列匹配,统计出现的次数,由于表2编码列是区域间,而且列不是固定的,代码如下 #encoding:utf-8 ##导入两个CSV进行比对 import csv ##读取编码 def GetQrCode(filePath): #定义一个空的list集合 list = set() csv_file = csv.reader(open(filePath, 'r')) for item in csv_file: # 判断字符串是否为纯数字 if (

手头有别人写的Matlab程序,其中用到了Mat文件.现在不想安装Matlab,却又想读取Mat文件内容,该怎么办呢? 感谢scipy!!! import scipy.io data = scipy.io.loadmat('1.mat') # 假设文件名为1.mat # data类型为dictionary print data.keys() # 即可知道Mat文件中存在数据名,假设存在'x', 'y'两列数据 print data['x'] print data['y'] 就是这么简单.

在ubuntu下,新建.csv文件的方法是使用LibreOffice来创建一个数据表,然后我们把表格存储为.csv的格式: “Save as”菜单把我们的表格存为一个CSV的文件格式:命名为csvData.csv: name,num zhangsan,123 lisi,456 wangwu,789 然后通过程序读写,如下图所示: # -- coding: utf-8 -- import csv #读取csv文件方式1 csvFile = open("csvData.csv", &quo

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import ConfigParser import json import os import re from re import sub import sys import time import requests from pdfminer.converter import PDFPageAggregator from pdfminer.layout import LTTextBoxHorizont

制作Excel表 常用方法说明 Workbook类 Workbook类创建一个XlswWrite的Workbook对象,相当于创建一个excel表 And_worksheet()用来创建工作表,默认为sheet1 Add_format():创建一个新的格式对象来格式化单元格,例如bold=workbook.add_format({‘bold’:True}) 还可以使用set_bold,例如:bold=workbook.add_format() bod.set_bold() #border:边框,

需要从sftp上下载一些图片文件,文件名存放在一个csv文件中.代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import paramiko import csv import os def sft_download_all(host,port,username,password): sf = paramiko.Transport((host,port)) sf.connect(username = username,password = password) sftp = param

with open('target.txt', 'r', encoding='utf_8_sig') as fp: print(fp.read())

参考网站: https://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 数据: R 22*22 double 部分截图如下: 使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,此处使用loadmat函数 import scipy.io as sioimport numpy as np load_path = 'H:/summer/bf/cut/cc/01.mat'load_data = sio.loadmat

https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/81275650#4.4%C2%A0%E4%BF%9D%E5%AD%98%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E7%B0%BF

参考方法: import os path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\file' for filename in os.listdir(path): print(os.path.join(path,filename))os.listdir() #只遍历当前目录os.walk() #遍历当前目录下以及各个子目录

什么是ID3 MP3是音频文件最流行的格式,它的全称是 MPEG layer III.但是这种格式不支持对于音频内容的描述信息,包括歌曲名称.演唱者.专辑等等. 因此在1996年,Eric Kemp在Studio 3项目中提出了ID3的解决方案.ID3全称是Identity of MP3,其解决方案是在音频文件末尾附加一串数据,包含关于歌曲的名称.歌手.图片的信息.为了方便检测,数据的长度固定为128bytes.这个版本的解决方案称为 ID3v1. Michael Mutschler 在 199

概述 Python 中可以读取 word 文件的库有 python-docx 和 pywin32. 下表比较了各自的优缺点.   优点 缺点 python-docx 跨平台 只能处理 .docx 格式,不能处理.doc格式 pywin32 仅限 windows 平台 .doc 和 .docx 都能处理 pywin32 这个库很强大,不仅仅可以读取 word,本文仅介绍其读取 word 功能.网上介绍用 pywin32 读取 .doc 的文章真不多,因为,真心不好用. 以下是 pywin32 读取

在企查查查询企业信息的时候,得到了一些word文件,里面有些控股企业的数据放在表格里,需要我们将其提取出来. word文件看起来很复杂,不方便进行结构化.实际上,一个word文档中大概有这么几种类型的内容:paragraph(段落),table(表格),character(字符).我现在要解析的word文档中,基本都是段落和表格,本文主要来讲一下如何从word中解析出表格,并将表格信息进行结构化. 要想使用python解析word文件,我们可以使用包docx,首先我们需要安装它. 安装完成后,我

近日在做项目时,意外听说有一种SQLite的数据库,相比自己之前使用的SQL Service甚是轻便,在对数据完整性.并发性要求不高的场景下可以尝试! 1.SQLite简介: SQLite是一个进程内的库,实现了自给自足的.无服务器的.零配置的.事务性的 SQL 数据库引擎.它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它(如安卓系统),它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了.它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多