package xxy4; import java.io.File; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; public class FileOperation { public static void main(String[] args) { // 在D盘下创建目录dir1 File dir1 = new File("D:\\dir1"); dir1.mkdir(); // 在目录dir1下创建文本文件1.txt，并写入内容 File file1 = new File(dir1, "1.txt"); try { file1.createNewFile(); String content = "这是一个文本文件，用于测试文件操作功能！"; FileUtils.writeStringToFile(file1, content, "UTF-8"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } // 输出1.txt文件的大小及最后修改日期 long size = file1.length(); Date date = new Date(file1.lastModified()); SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); String dateString = sdf.format(date); System.out.println("文件大小：" + size + "字节"); System.out.println("最后修改时间：" + dateString); // 将1.txt重命名为2.txt File file2 = new File(dir1, "2.txt"); file1.renameTo(file2); // 删除目录dir1及其下面的所有文件和子目录 try { FileUtils.deleteDirectory(dir1); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }请问这段代码的FileUtils.writeStringToFile(file1, content, "UTF-8");有什么问题

这段代码中调用了FileUtils.writeStringToFile方法，但是在代码文件中并没有import相关的类库，所以编译器无法找到FileUtils类。

需要在代码文件中添加以下import语句：

import org.apache.commons.io.FileUtils;
import java.io.IOException;

并在项目的pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>commons-io</groupId>
    <artifactId>commons-io</artifactId>
    <version>2.6</version>
</dependency>

这样才能正确引入Apache Commons IO库中的FileUtils类，并使用它的writeStringToFile方法。

相关问题

Invalid bound statement (not found): com.xxy.mapper.BlogMapper.selectDyn2

Invalid bound statement (not found)的问题实质是mapper接口和mapper.xml没有正确映射起来。这可能是由于以下几个原因导致的：

1. mapper接口和mapper.xml文件的命名不一致。请确保mapper接口和mapper.xml文件的名称一致，并且在相同的包路径下。

2. mapper接口中的方法名和mapper.xml文件中的statement id不一致。请确保mapper接口中的方法名与mapper.xml文件中的statement id一致。

3. mapper.xml文件中没有定义与mapper接口中方法对应的statement。请检查mapper.xml文件中是否定义了与mapper接口中方法名称相同的statement。

4. mapper接口或mapper.xml文件没有正确的配置。请检查mapper接口和mapper.xml文件中的配置是否正确，包括命名空间、resultType等。

为了解决该问题，您可以按照以下步骤进行排查：

1. 首先，请检查mapper接口和mapper.xml文件的命名和路径是否正确。

2. 然后，请确保mapper接口中的方法名与mapper.xml文件中的statement id一致。

3. 接下来，请检查mapper.xml文件中是否定义了与mapper接口中方法名称相同的statement。

4. 最后，请确保mapper接口和mapper.xml文件的配置正确。

#分句分词 import pandas as pd import nltk import re import jieba hu = pd.read_csv('D:\文本挖掘\douban_data.csv',error_bad_lines=False #加入参数 ,encoding = 'gb18030') def cut_sentence(text): # 使用jieba库进行分词 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) # 根据标点符号进行分句 sentence_list = [] sentence = '' for word in seg_list: sentence += word if word in ['。', '！', '？']: sentence_list.append(sentence) sentence = '' if sentence != '': sentence_list.append(sentence) return sentence_list # 获取需要分词的列 content_series =hu['comment'] # 对某一列进行分句 # sentences = [] # for text in content_series: # sentences.extend(nltk.sent_tokenize(text)) # 对每个元素进行分句 # cut_series = content_series.apply(lambda x: nltk.sent_tokenize(x)) cut_series = content_series.apply(lambda x: cut_sentence(x)) # # 对每个元素进行分词 # cut_series = content_series.apply(lambda x: nltk.word_tokenize(x)) # 将分词后的结果添加到原始的DataFrame中 xxy = pd.concat([comments, cut_series.rename('cut_sentences')], axis=1)

这段代码的作用是将一个包含评论的数据集进行分句和分词处理，并将处理后的结果添加到原始的DataFrame中。具体来说，它首先使用pandas库读取一个csv文件，然后定义了一个cut_sentence函数，使用jieba库进行分词，并根据标点符号进行分句。接着，它将需要分词的列取出，使用apply函数对每个元素进行分句和分词处理，得到一个Series对象。最后，它使用concat函数将原始DataFrame和分词后的Series对象按列合并，并将列名分别命名为comments和cut_sentences。