python用来批量处理一些数据的第一步吧. 对于我这样的的萌新.这是第一步. #encoding=utf-8 file='test.txt' fn=open(file,"r") print fn.read() fn.close() 在控制台输出txt文档的内容,注意中文会在这里乱码.因为和脚本文件放在同一个地方,我就没写路径了. 还有一些别的操作. 这是文件open()函数的打开mode,在第二个参数中设置.特别需要注意一下.具体还有一些别的细节操作. http://www.jb51

python合并多个txt文件 #合并一个文件夹下的多个txt文件 #coding=utf-8 import os #获取目标文件夹的路径 filedir = os.getcwd()+'\\数据' #获取当前文件夹中的文件名称列表 filenames=os.listdir(filedir) #打开当前目录下的result.txt文件,如果没有则创建 f=open('result.txt','w') i=0 #先遍历文件名 for filename in filenames: i+=1 print

第一步:先安装jieba库 输入命令:pip install jieba jieba库常用函数: jieba库分词的三种模式: 1.精准模式:把文本精准地分开,不存在冗余 2.全模式:把文中所有可能的词语都扫描出来,存在冗余 3.搜索引擎模式:在精准模式的基础上,再次对长词进行切分 精准模式: >>> import jieba >>> jieba.lcut("中国是一个伟大的国家") Building prefix dict from the def

小爬最近接到一个棘手任务:需要提取手机话费电子发票PDF文件中的数据.接到这个任务的第一时间,小爬决定搜集各个地区各个时间段的电子发票文件,看看其中的差异点.粗略统计下来,PDF文件的表格框架是统一的,但是数据部分则有较大差异: . 小爬首先想到的是借助工具提取发票的文本内容,然后用re正则表达式进行规则化的匹配数据,找到每个字都信息;这其中大部分的python-pdf解析库都能胜任. 可关键的问题是,提取出来的文本差异性非常大,比如说:各段文字出现的顺序并不是按照PDF中的文字的Z序排列.举个

缘由:新项目使用Python, PC上的python包不全,需要通过requirements.txt文件指定安装所需包 pip安装遇到一些坑 一.直接使用pip包管理工具生成requirements.txt 文件 1. 使用 pip freeze 生成 pip freeze > requirements.txt pip freeze > D:\xxx\requirements.txt > 后面可以指定生成路径, 不指定则在当前目录生成 二.使用 pipreqs 第三方库生成 requir

# -*- coding: utf-8 -*- import os,sys,time fname=r"D:\01-学习资料\python" def GetNowTime():#获取当前时间并以年月日时间方式显示 return time.strftime("%m%d%H%M%S",time.localtime(time.time())) #time=unicode(GetNowTime(),"utf8") time=GetNowTime() fna

1 导出Python环境安装包[root@bogon ~]# pip freeze > packages.txt这将会创建一个 packages.txt文件,其中包含了当前环境中所有包及各自的版本的简单列表(即pip list 所列出的包列表)安装导入Python环境包[root@bogon ~]# pip install -r packages.txt

1.jieba库基本介绍 (1).jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 - 中文文本需要通过分词获得单个的词语         - jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 - jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2).jieba分词的原理 Jieba分词依靠中文词库 - 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率         - 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 - 除了分词,用户还可以添加自定义的词组 2.jieba库使用说明 (1).jie

    以后整理规范 import os import codecs filenames=os.listdir(os.getcwd()) out=file("name.txt","w") for filename in filenames: out.write(filename.decode("gb2312").encode("utf-8")) out.close() 将执行文件的当前目录及文件名写入到name.txt文件中,

1.安装jieba库 舍友帮装的,我也不会( ╯□╰ ) 2.上网寻找政府工作报告 3.参照课本三国演义词频统计代码编写 import jieba txt = open("D:\政府工作报告.txt","r",encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = c

#coding=utf-8 import os import os.path #文件夹遍历函数 #获取目标文件夹的路径 filedir = './data/click_data' #获取当前文件夹中的文件名称列表 filenames=os.listdir(filedir) #打开当前目录下的result.txt文件,如果没有则创建 f=open('result.txt','w') #先遍历文件名 for filename in filenames: filepath = filedir+'/'+

两个txt文件词汇,用换行符分隔.可以用代码将要处理的文件去掉另一个文件所包含的重复内容. 如: a.txt内容为: 衡山 泰山 西湖 紫禁城 b.txt内容为: 泰山 衡山 长白山 张三丰 将a.txt设为要处理的文件,将b.txt设为字典,则输出的c.txt文件为 c.txt 西湖 紫禁城 代码如下: import csv import re import io #创建字典 def dictlist(filepath): dicts = [line.strip() for line in o

difflib模块作为python的标准库模块,无需安装,作用是比对文本之间的差异,且支持输出可读性比较强的html格式.#!coding=utf-8 # 2018-9-19 import sys import difflib # 读取配置文件函数 def read_file(file_name): try: file_handle = open(file_name, 'r') text = file_handle.read().splitlines() # 读取后以行进行分割 file_han

os.path包 os.path包主要是处理路径字符串,提取出有用信息. #coding:utf-8 import os.path path = 'D:\\Python7\\test\\data.txt' print(os.path.basename(path)) # 查询路径中包含的文件名 print(os.path.dirname(path)) # 查询路径中包含的目录 info = os.path.split(path) # 将路径分割成文件名和目录两个部分,放在一个表中返回 path2

import jieba jieba.add_word("福军") jieba.add_word("少安") excludes={"一个","他们","自己","现在","已经","什么","这个","没有","这样","知道","两个"} txt

生成文件: pip freeze > requirements.txt 安装依赖: pip install -r requirements.txt

# coding=utf-8 import codecs # list = [[1,2],[3,4]] list = ['{"PN":"34VT123","DUID":"XXXX","location":{"coordinates":[-100.35256443,33.4586858]},"SPD":125,"DT":"2017-06-0

csv 文件,逗号分割文件. 0. 读取 csv 到 list from csv import reader def load_csv(csvfile): dataset = [] with open(csvfile, 'r') as f: csv_reader = reader(f) for row in csv_reader: if not row: dataset.append(row) return dataset 1. 写入并生成 csv 文件 注意这里是写入并生成,而非创建并写入,也

生成requirements.txt时使用pip freeze > requirements.txt会将环境下所有的安装包都进行生成,再进行安装的时候会全部安装很多没有的包.耗时耗力其实是不可取的 . 使用pipreqs,这个工具的好处是可以通过对项目目录的扫描,发现使用了哪些库,生成依赖清单. 安装 pip install pipreqs 使用 在项目的根目录下 使用   pipreqs ./ pipreqs ./ --encoding=utf8 最后 最后生成出来的requirements.

def find(): txt = open(r'F:\send1.txt','rb') data = txt.read().decode('utf-8') #python3一定要加上这句不然会编码报错! txt.close() i = random.randint(1, 121) ###得到对应的i行的数据 line=linecache.getline(r'F:\send1.txt',i) 或者升级一下: def find(): txt = open(r'F:\send1.txt','rb')

lxml库,处理xml很强大,官方文档:https://lxml.de/tutorial.html#namespaces 例如: 我们要生成如下格式的报文: <ttt:jesson xmlns:ttt=" version="1.0" xsi="http://www.hahaha.com"> <ttt:order> <ttt:orderhead> <ttt:guid/> </ttt:orderhead&g