用Python识别出Word文档中重复或者接近重复的内容

要实现这个功能，可以使用Python的文本处理库：difflib。difflib库提供了多种比较文本的方法，包括比较行、比较字符串等。以下是一个简单的代码示例：

import difflib

def compare_text(file1, file2):
    with open(file1, 'r', encoding='utf-8') as f1, open(file2, 'r', encoding='utf-8') as f2:
        text1 = f1.readlines()
        text2 = f2.readlines()
    diff = difflib.SequenceMatcher(None, text1, text2)
    return diff.ratio()

if __name__ == '__main__':
    file1 = 'test1.docx'
    file2 = 'test2.docx'
    ratio = compare_text(file1, file2)
    print('相似度为：%.2f%%' % (ratio * 100))

这个程序会读取两个Word文档，然后使用difflib库中的SequenceMatcher类来计算它们的相似度。SequenceMatcher类的ratio()方法返回的是一个0到1之间的浮点数，表示两个序列的相似程度。

相关问题

python 识别word中有效文本

Python可以使用python-docx库来识别Word中的有效文本。

python-docx是Python的一个第三方库，提供了处理Word文档的功能。它可以用来读取、修改和创建Word文档。

首先，我们需要安装python-docx库。可以使用pip命令来安装：

pip install python-docx

接下来，我们可以使用以下代码来识别Word文档中的有效文本：

import docx

def getText(filename):
    doc = docx.Document(filename)
    text = []
    for paragraph in doc.paragraphs:
        text.append(paragraph.text)
    return '\n'.join(text)

filename = 'example.docx'  # 替换为你的Word文档文件名
text = getText(filename)
print(text)

上述代码中，我们首先导入了docx模块。然后，定义了一个名为getText的函数，该函数接受一个文件名作为参数，并返回Word文档中的有效文本。

在函数内部，我们使用docx.Document方法打开Word文档，并将其赋值给doc变量。然后，我们遍历文档中的每个段落，将每个段落的文本添加到一个列表中。

最后，我们使用.join方法将列表中的文本连接成一个字符串，并将其返回。

请注意，在使用上述代码之前，确保你已经安装了Python和python-docx库，并将Word文档的文件名替换为你想要识别的文档的文件名。

使用python识别word中的每一行输出至表格中

您可以使用Python的`python-docx`库来读取Word文档并提取每一行的内容，然后使用`pandas`库将提取的内容输出到表格中。以下是一个示例代码：

import docx
import pandas as pd

def read_word_doc(filepath):
    doc = docx.Document(filepath)
    lines = []
    for paragraph in doc.paragraphs:
        lines.append(paragraph.text)
    return lines

def export_to_table(lines, output_file):
    df = pd.DataFrame({'Lines': lines})
    df.to_csv(output_file, index=False)

# 读取Word文档
lines = read_word_doc('input.docx')

# 输出到表格
export_to_table(lines, 'output.csv')

您需要将`input.docx`替换为您要读取的Word文档的文件路径，并将`output.csv`替换为您要输出的表格文件的文件路径。

这段代码将提取Word文档中每一行的内容，并将其输出到名为`output.csv`的CSV文件中，其中每一行都在`Lines`列中。您可以根据需要进行进一步的表格操作或格式化。

注意：在运行代码之前，请确保您已安装所需的库，可以使用以下命令进行安装：

pip install python-docx pandas