python 打开文件夹中的多个txt，每个txt读取去除标点后的“1”和“2”之间的内容

可以使用Python中的os和re模块来实现该功能。首先，使用os模块的listdir函数列出文件夹中所有的txt文件，然后遍历每个文件，使用re模块的findall函数找出每个文件中所有的“1”和“2”之间的内容。具体代码如下：

import os
import re

folder_path = "your/folder/path"
files = os.listdir(folder_path)

for file in files:
    if file.endswith(".txt"):
        file_path = os.path.join(folder_path, file)
        with open(file_path, "r") as f:
            text = f.read()
            contents = re.findall(r"1(.*?)2", text, re.DOTALL)
            for content in contents:
                content = re.sub(r"[^\w\s]", "", content) # 去除标点
                print(content)

当然，如果你想要更加复杂的处理方式，可以使用NLTK等自然语言处理库来进行文本分析和处理。

相关问题

python 打开文件夹中的多个txt，每个txt读取去除标点后的“1”和“2”之间的内容，并存入列表

可以使用Python内置的os和re模块来完成此任务。具体步骤如下：

1. 使用os模块中的listdir函数列出文件夹中的所有文件名。
2. 使用re模块中的compile函数编译一个正则表达式，用于匹配文本中的“1”和“2”之间的内容。
3. 遍历文件夹中的所有文件，使用with open打开每个文件，使用正则表达式匹配文本中的“1”和“2”之间的内容，并将匹配结果添加到一个列表中。
4. 返回列表。

下面是示例代码：

import os
import re

def extract_text_between_1_and_2(folder_path):
# 列出文件夹中的所有文件名
file_names = os.listdir(folder_path)
# 编译正则表达式，用于匹配文本中的“1”和“2”之间的内容
pattern = re.compile(r'1(.*?)2', re.DOTALL)
# 存储匹配结果的列表
results = []
# 遍历文件夹中的所有文件
for file_name in file_names:
# 使用with open打开文件，避免忘记关闭文件
with open(os.path.join(folder_path, file_name), 'r') as f:
# 读取文件内容
content = f.read()
# 使用正则表达式匹配文本中的“1”和“2”之间的内容
match = pattern.search(content)
if match:
# 将匹配结果添加到列表中
results.append(match.group(1))
# 返回结果列表
return results

注意，以上代码仅供参考，实际情况中可能需要根据具体需求进行修改。

在pyspark mllib上实现新闻分类，采用SVM。数据集为多个文件夹，每个文件夹为对应的新闻类别，文件夹之下是新闻的正文内容。如何对数据集进行处理，接着如何训练模型，最后给出相应的评估

首先，需要对数据集进行预处理，将每个文件夹下的新闻文本内容读取出来，并标注对应的类别。可以使用Python的os和io库来实现。

具体步骤如下：

1. 导入必要的Python库，包括os、io、re等。

2. 读取数据集，遍历每个文件夹，将文件夹名作为类别标签，将文件夹下的新闻文本内容读取出来，存储成二元组（类别标签，文本内容）的形式。

3. 对文本内容进行预处理，包括去除HTML标签、数字、标点符号、停用词等。

4. 将文本内容转换成向量形式，可以使用TF-IDF方法。

5. 将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。

6. 使用Pyspark Mllib库中的SVM模型训练数据，并对测试集进行预测。

7. 对模型进行评估，可以使用准确率、召回率、F1值等指标。

下面是具体的代码实现：

import os
import io
import re
from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF
from pyspark.ml.classification import SVMModel
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator

# 读取数据集
def read_dataset(path):
    data = []
    for root, dirs, files in os.walk(path):
        for file in files:
            label = os.path.basename(root)
            with io.open(os.path.join(root, file), 'r', encoding='utf-8') as f:
                content = f.read()
                data.append((label, content))
    return data

# 预处理文本
def preprocess(data):
    stop_words = set(sc.textFile('stopwords.txt').collect())
    for i in range(len(data)):
        label, content = data[i]
        content = re.sub('<[^>]*>', '', content) # 去除HTML标签
        content = re.sub('\d+', '', content) # 去除数字
        content = re.sub('[^\w\s]', '', content) # 去除标点符号
        content = [word for word in content.split() if word not in stop_words] # 去除停用词
        data[i] = (label, content)
    return data

# 将文本转换成向量
def transform(data):
    hashingTF = HashingTF(inputCol='words', outputCol='rawFeatures')
    idf = IDF(inputCol='rawFeatures', outputCol='features')
    df = spark.createDataFrame(data, ['label', 'words'])
    tf = hashingTF.transform(df)
    tfidf = idf.fit(tf).transform(tf)
    return tfidf.select('label', 'features')

# 划分数据集
def split_dataset(data, ratio):
    train_data = []
    test_data = []
    for label in set([d[0] for d in data]):
        label_data = [d for d in data if d[0] == label]
        n = len(label_data)
        train_data.extend(label_data[:int(n*ratio)])
        test_data.extend(label_data[int(n*ratio):])
    return train_data, test_data

# 训练模型
def train_model(train_data):
    svm = SVMModel.train(train_data)
    return svm

# 评估模型
def evaluate_model(model, test_data):
    evaluator = MulticlassClassificationEvaluator()
    predictions = model.transform(test_data)
    accuracy = evaluator.evaluate(predictions, {evaluator.metricName: "accuracy"})
    f1 = evaluator.evaluate(predictions, {evaluator.metricName: "f1"})
    return accuracy, f1

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    data = read_dataset('data')
    data = preprocess(data)
    data = transform(data)
    train_data, test_data = split_dataset(data, 0.8)
    model = train_model(train_data)
    accuracy, f1 = evaluate_model(model, test_data)
    print("Accuracy = %g" % accuracy)
    print("F1 = %g" % f1)

需要注意的是，上述代码中使用了TF-IDF方法将文本转换成向量形式，这里需要提前准备好停用词表，在代码中读取并使用。

通过上述代码，可以对数据集进行处理，并使用SVM模型进行分类训练和评估。