import os import re from bs4 import BeautifulSoup # 设置html文件路径 folder_path = r'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' # 提取html文件内所需要数据 def extract_html_info(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 读取HTML源代码 html = file.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所有的<p>标签 p_tags = soup.find_all('p') for p_tag in p_tags: # 提取ID talk_id = p_tag.find_previous(string=lambda text: isinstance(text, str) and '[talkid:' in text) talk_id = talk_id.strip('[talkid:]') # 提取时间 timestamp = p_tag.find_previous('body').find_previous('head').find('meta', {'http-equiv': 'Content=-Type'})[ 'content'] # 提取发送号码 send_number = p_tag.find('span', {'class': 'hint-success'}).text # 提取接收号码 receive_number = p_tag.find_all('span', {'class': 'hint-success'})[1].text # 提取信息内容 message = p_tag.previous_sibling.strip() # 遍历文件夹及子文件夹，提取HTML文件信息 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) extract_html_info(file_path) # 判断是否是音频 if '音频' in message: file_url = p_tag.find('a')['href'] print( f"ID: {talk_id}, 时间: {timestamp}, 发送号码: {send_number}, 接收号码: {receive_number}, 音频文件地址: {file_url}") else: print( f"ID: {talk_id}, 时间: {timestamp}, 发送号码: {send_number}, 接收号码: {receive_number}, 信息内容: {message}")

时间: 2024-04-14 18:26:35 浏览: 169
你的代码有一些缩进错误，导致无法正确运行。以下是修正后的代码： ```python import os import re from bs4 import BeautifulSoup # 设置html文件路径 folder_path = r'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' # 提取html文件内所需要数据 def extract_html_info(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 读取HTML源代码 html = file.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所有的<p>标签 p_tags = soup.find_all('p') for p_tag in p_tags: # 提取ID talk_id = p_tag.find_previous(string=lambda text: isinstance(text, str) and '[talkid:' in text) talk_id = talk_id.strip('[talkid:]') # 提取时间 timestamp = p_tag.find_previous('body').find_previous('head').find('meta', {'http-equiv': 'Content=-Type'})['content'] # 提取发送号码 send_number = p_tag.find('span', {'class': 'hint-success'}).text # 提取接收号码 receive_number = p_tag.find_all('span', {'class': 'hint-success'})[1].text # 提取信息内容 message = p_tag.previous_sibling.strip() # 判断是否是音频 if '音频' in message: file_url = p_tag.find('a')['href'] print(f"ID: {talk_id}, 时间: {timestamp}, 发送号码: {send_number}, 接收号码: {receive_number}, 音频文件地址: {file_url}") else: print(f"ID: {talk_id}, 时间: {timestamp}, 发送号码: {send_number}, 接收号码: {receive_number}, 信息内容: {message}") # 遍历文件夹及子文件夹，提取HTML文件信息 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) extract_html_info(file_path) ``` 在这个修正后的代码中，我将提取HTML文件信息的部分封装到了一个函数`extract_html_info`中。然后，我使用`os.walk`函数遍历了指定文件夹及其子文件夹，找到所有的HTML文件，并调用`extract_html_info`函数来提取信息。 希望这次能够顺利运行！如果你还有其他问题，请随时提问。
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import reimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport t

import re import requests from bs4 import BeautifulSoup import time from xlwt import * poems = [] # 将故事变成了一个全局变量。 def getHtml(page): ''' 获取网页数据 :param page: 页数 :return: 网页html数据(文本格式) ''' headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36' } url = 'https://www.gushiwen.org/default_{}.aspx'.format(page) # 获取几页数据 respons = requests.get(url, headers=headers
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import sys import os import urllib from bs4 import BeautifulSoup

import sys import os import urllib from bs4 import BeautifulSoup import re import time

import os from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)<.*?>', body_data) # match = re.search('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) # if match: # content = match.group(2) matches2 = re.findall('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) for match in matches2: content = match[1] soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') if soup.find('= 2: receive_id = matches1[3] # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] # 进行时间格式转换，将time转换为"0000-00-00"格式 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') # 打印结果 print("Talk ID:", talk_id) print("Time:", time) print("Sender ID:", send_id) print("Receive_id:", receive_id) print("Talk_type:", talk_type) print("Content:",content) print("---")导入至csv

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" output_file = "output.csv" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 创建 CSV 文件并写入表头 with open(output_file, "w", newline="", encoding="utf-...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file_name) # 打开HTML文件并读取源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_content = file.read() # 在这里可以对源代码进行进一步的操作和提取 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') messages = soup.find_all('p') for message in messages: talk_id_tag = message.find_previous('a') if talk_id_tag: talk_id = talk_id_tag.text.strip()[1:] time = message.contents[0].strip().split(',')[0][1:] send_phone = message.find('span', class_='hint-success').text.strip() receive_phone = message.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content_tag = message.find('a') if content_tag: content = content_tag['href'] content_type = '音频' else: content = message.text.strip() content_type = '文本' print("talkid:", talk_id) print("时间:", time) print("发送号码:", send_phone) print("接收号码:", receive_phone) print("发送内容:", content) print()将提取到的数据写入csv中

folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 创建CSV文件并写入表头 csv_file_path = 'output.csv' with open(csv_file_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csv_file: writer = csv.writer(csv_...

import os import re import csv from bs4 import BeautifulSoup folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' html_files = [] # 遍历文件夹及其子文件夹下所有HTML文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): html_files.append(os.path.join(root, file))打开并提取所有html文件源代码

folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' html_files = [] 3. 使用os.walk()函数遍历文件夹及其子文件夹下的所有文件，并筛选出以.html结尾的文件： python for root, dirs, files in os.walk...

import os import sqlite3 from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)</body>' # 连接数据库 conn = sqlite3.connect('chat_data.db') cursor = conn.cursor() # 添加新的字段 cursor.execute("ALTER TABLE DIDI_talk ADD COLUMN file_name TEXT") # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取链接地址 matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.', '') new_data = [file_name] # 更新数据库中新字段的数据 for i, data in enumerate(new_data): cursor.execute("UPDATE DIDI_talk SET file_name = ? WHERE talk_id = ?", (data, i + 1)) # # 处理匹配结果并更新数据库 # for i, match in enumerate(matches): # file_name = matches[0] # new_column_data = new_data[i] # 根据匹配的索引获取对应的新数据 # 提交事务并关闭连接 conn.commit() conn.close() print("---新列数据已添加到数据库中---")

首先，脚本导入了所需的模块和库，包括os、sqlite3、BeautifulSoup和re等。 然后，指定了要遍历的文件夹路径，并定义了一个正则表达式模式用于匹配<body>标签内的数据。 接下来，连接到SQLite数据库，并...

import os import re from bs4 import BeautifulSoup # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser')提取发送或发言的字符串

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with ...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取链接地址 matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','')将上述file_name的结果添加到已有数据的csv文中，将其存放值在指定的file_name一列中

你可以使用pandas库来将file_name的结果添加到已有数据的CSV文件中，并将其存放在指定的file_name一列中。以下是一个示例代码： python # 指定CSV文件路径 csv_file = "path/to/your/csv/file.csv" # ...

from bs4 import BeautifulSoup import csv import os import re # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 创建CSV文件 csv_file = open('output.csv', 'w', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹下的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) # 打开文件并解析HTML源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser') # 提取talkid、时间、发送号码、接收号码、信息类型和消息内容的正则表达式模式 pattern = r'\[talkid:(\d+)\](.*?) 向 (.*?) 发送 (.*?):\[(.*?)\]' matches = re.findall(pattern, soup) # 遍历匹配结果并输出 for match in matches: talkid = match[0] time = match[1].strip() sender = match[2].strip() receiver = match[3].strip() type = match[4].strip() content = re.findall(r'', match[5])[0] if type in ['音频', '图片'] else match[5] # 写入CSV文件 csv_writer.writerow([talkid, time, sender, receiver, content]) # 关闭CSV文件 csv_file.close() print("数据已成功写入CSV文件。")

2. 设置文件夹路径：将需要解析的HTML文件所在的文件夹路径赋值给变量folder_path。 3. 创建CSV文件：使用open函数创建一个名为output.csv的CSV文件，并创建一个csv.writer对象用于写入数据。第一行写入CSV...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 # CSV文件路径 csv_file = 'path/to/your/csv/file.csv' csv_file = "output.csv" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','') # 将提取的数据加载到DataFrame中 df_extracted = pd.DataFrame(file_name) # 读取原有的CSV文件 df_original = pd.read_csv(csv_file) print("---导入完成-----")

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 csv_file = "output.csv" header = ['File Name'] # 表头 # 首次创建CSV文件时，写入...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # CSV文件路径 csv_file = r'C:/Users/test/Desktop/output.csv' # 创建CSV文件并写入表头 with open(csv_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹内的所有文件 for file_name in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 判断文件是否为HTML文件 if file_name.endswith('.html'): # 打开HTML文件并解析源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: soup = BeautifulSoup(file, 'html.parser') # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断发送内容是否为音频 if '音频' in content: audio_link = soup.find('a')['href'] content = f'音频文件位置：{audio_link}' # 将提取的信息写入CSV文件 with open(csv_file, 'a', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([talk_id, time, send_number, receive_number, content]) print("数据已成功写入CSV文件。")

请确保将folder_path变量设置为你的文件夹路径，并将csv_file变量设置为你想要保存CSV文件的路径。 代码运行完成后，会在指定路径下生成一个名为output.csv的CSV文件，并将提取的数据写入其中。如果一切顺利...

import os import re import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置html文件路径 folder_path = r'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' output_file = r'C:\Users\test\Desktop\output.csv' # 提取html文件内所需要数据 def extract_html_info(file_path, csv_writer): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 读取HTML源代码 html = file.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所有的标签 p_tags = soup.find_all('p') for p_tag in p_tags: # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断是否是音频 if '音频' in message: file_url = p_tag.find('a')['href'] csv_writer.writerow([talk_id, timestamp, send_number, receive_number, file_url]) else: csv_writer.writerow([talk_id, timestamp, send_number, receive_number, message]) # 创建CSV文件并写入数据 with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: csv_writer = csv.writer(file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '内容']) # 遍历文件夹及子文件夹，提取HTML文件信息 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) extract_html_info(file_path, csv_writer) print("数据已成功写入CSV文件。")

1. 导入必要的模块：os、re、csv和BeautifulSoup。 2. 设置HTML文件夹路径和输出CSV文件路径。 3. 定义一个函数extract_html_info用于提取HTML文件中所需的数据。 4. 打开HTML文件，读取其源代码。 5. 使用...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 打开原有的CSV文件路径 csv_file = "output.csv" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','') # 将提取的数据加载到DataFrame中 df_extracted = pd.DataFrame(file_name) # 读取原有的CSV文件 df_original = pd.read_csv(csv_file) print("---导入完成-----")

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 打开原有的CSV文件路径 csv_file = "output.csv" # 创建一个空的DataFrame用于存储提取的文件名数据 df_...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 文件夹路径 folder_path = 'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' # CSV文件路径 csv_file = r'C:\Users\test\Desktop\output.csv' # 创建CSV文件并写入表头 with open(csv_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹内的所有文件 for file_name in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 判断文件是否为HTML文件 if file_name.endswith('.html'): # 打开HTML文件并解析源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: soup = BeautifulSoup(file, 'html.parser') # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断发送内容是否为音频 if '音频' in content: audio_link = soup.find('a')['href'] content = f'音频文件位置：{audio_link}' # 将提取的信息写入CSV文件 with open(csv_file, 'a', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([talk_id, time, send_number, receive_number, content]) print("数据已成功写入CSV文件。")

请确保将folder_path和csv_file中的路径分隔符改为\\，或者使用原始字符串（在字符串前面加上r）。 2. 请确保文件夹路径和CSV文件路径是正确的，并且有读取和写入的权限。 如果你仍然遇到乱码问题，请提供...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)</body>' 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<.*?''((中发言|发送)\s(.*?)\s)', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)', body_data) matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] content = match[4] # 提取第二个号码为接收号码 if len(matches1) >= 2: receive_id = matches1[3] # 替换字符 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') content = content.replace('音频', '').replace('图片', '').replace('发送','').replace('中发言','') content = re.sub(r'\n', '', content) print("---导入完成-----") 创建sql数据库并将数据导入到sql文件中

import sqlite3 # 连接数据库 conn = sqlite3.connect('chat_data.db') cursor = conn.cursor() # 创建表格 cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS chat_data (talk_id INT PRIMARY KEY, time TEXT, ...
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在智慧园区建设的浪潮中，一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点，通过信息化平台与智能硬件的深度融合，为园区带来前所未有的变革。 首先，智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心，打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心（IOC），采用1+N模式，即一个智能运营中心集成多个应用系统，实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”，利用大数据可视化技术，将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上，管理者可直观掌握园区运行状态，实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒，还大幅提升了管理效率，让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是，该方案融入了诸多前沿科技，让智慧园区充满了未来感。例如，利用AI视频分析技术，智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪，不仅极大提升了安防水平，还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时，无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入，让园区安全无死角，管理更轻松。特别是巡逻机器人，不仅能进行360度地面全天候巡检，还能自主绕障、充电，甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力，成为了园区管理的得力助手。此外，通过构建高精度数字孪生系统，将园区现实场景与数字世界完美融合，管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作，仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是，智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程，实现降本增效。例如，智能库存管理、及时响应采购需求等举措，大幅减少了库存积压与浪费；而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时，借助大数据分析技术，园区可精准把握产业趋势，优化招商策略，提高入驻企业满意度与营收水平。此外，智慧园区的低碳节能设计，通过能源分析与精细化管理，实现了能耗的显著降低，为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之，这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效，更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境，是未来园区建设的必然趋势。
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在半导体中，可以通过将一种半导体材料（例如 InGaAs）的“阱”层夹在另一种半导体材料（例如 InP）的两个“势垒”层之间来制造实际的势阱。 在这种结构中，电子在“阱”材料中具有较低的能量，并且在与“势垒”材料的界面处看到一些势垒高度 Vo。 这种结构广泛用于光纤通信等激光器中。 在半导体中，这种势阱被称为“量子阱”。(*) 此 m 文件 (GaAs_QW) 计算具有恒定有效质量与不同阱宽的 GaAs 单量子阱中的能级。 它还绘制了给定势能和阱宽的相应特征函数。 （*） 大卫。 AB Miller，科学家和工程师的量子力学。 剑桥。 博士生。 埃内斯托·莫莫克斯（Ernesto Momox） 享受！
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基2，8点DIT-FFT，三级流水线verilog实现

基2，8点DIT-FFT，三级流水线verilog实现，输入采用32位输入，计算精度较高，且注释清楚，方便参考。
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智慧园区3D可视化解决方案PPT(24页).pptx

在智慧园区建设的浪潮中，一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点，通过信息化平台与智能硬件的深度融合，为园区带来前所未有的变革。 首先，智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心，打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心（IOC），采用1+N模式，即一个智能运营中心集成多个应用系统，实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”，利用大数据可视化技术，将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上，管理者可直观掌握园区运行状态，实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒，还大幅提升了管理效率，让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是，该方案融入了诸多前沿科技，让智慧园区充满了未来感。例如，利用AI视频分析技术，智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪，不仅极大提升了安防水平，还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时，无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入，让园区安全无死角，管理更轻松。特别是巡逻机器人，不仅能进行360度地面全天候巡检，还能自主绕障、充电，甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力，成为了园区管理的得力助手。此外，通过构建高精度数字孪生系统，将园区现实场景与数字世界完美融合，管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作，仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是，智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程，实现降本增效。例如，智能库存管理、及时响应采购需求等举措，大幅减少了库存积压与浪费；而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时，借助大数据分析技术，园区可精准把握产业趋势，优化招商策略，提高入驻企业满意度与营收水平。此外，智慧园区的低碳节能设计，通过能源分析与精细化管理，实现了能耗的显著降低，为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之，这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效，更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境，是未来园区建设的必然趋势。
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虚拟串口软件：实现IP信号到虚拟串口的转换

在IT行业，虚拟串口技术是模拟物理串行端口的一种软件解决方案。虚拟串口允许在不使用实体串口硬件的情况下，通过计算机上的软件来模拟串行端口，实现数据的发送和接收。这对于使用基于串行通信的旧硬件设备或者在系统中需要更多串口而硬件资源有限的情况特别有用。 虚拟串口软件的作用机制是创建一个虚拟设备，在操作系统中表现得如同实际存在的硬件串口一样。这样，用户可以通过虚拟串口与其它应用程序交互，就像使用物理串口一样。虚拟串口软件通常用于以下场景： 1. 对于使用老式串行接口设备的用户来说，若计算机上没有相应的硬件串口，可以借助虚拟串口软件来与这些设备进行通信。 2. 在开发和测试中，开发者可能需要模拟多个串口，以便在没有真实硬件串口的情况下进行软件调试。 3. 在虚拟机环境中，实体串口可能不可用或难以配置，虚拟串口则可以提供一个无缝的串行通信途径。 4. 通过虚拟串口软件，可以在计算机网络中实现串口设备的远程访问，允许用户通过局域网或互联网进行数据交换。 虚拟串口软件一般包含以下几个关键功能： - 创建虚拟串口对，用户可以指定任意数量的虚拟串口，每个虚拟串口都有自己的参数设置，比如波特率、数据位、停止位和校验位等。 - 捕获和记录串口通信数据，这对于故障诊断和数据记录非常有用。 - 实现虚拟串口之间的数据转发，允许将数据从一个虚拟串口发送到另一个虚拟串口或者实际的物理串口，反之亦然。 - 集成到操作系统中，许多虚拟串口软件能被集成到操作系统的设备管理器中，提供与物理串口相同的用户体验。 关于标题中提到的“无毒附说明”，这是指虚拟串口软件不含有恶意软件，不含有病毒、木马等可能对用户计算机安全造成威胁的代码。说明文档通常会详细介绍软件的安装、配置和使用方法，确保用户可以安全且正确地操作。 由于提供的【压缩包子文件的文件名称列表】为“虚拟串口”，这可能意味着在进行虚拟串口操作时，相关软件需要对文件进行操作，可能涉及到的文件类型包括但不限于配置文件、日志文件以及可能用于数据保存的文件。这些文件对于软件来说是其正常工作的重要组成部分。 总结来说，虚拟串口软件为计算机系统提供了在软件层面模拟物理串口的功能，从而扩展了串口通信的可能性，尤其在缺少物理串口或者需要实现串口远程通信的场景中。虚拟串口软件的设计和使用，体现了IT行业为了适应和解决实际问题所创造的先进技术解决方案。在使用这类软件时，用户应确保软件来源的可靠性和安全性，以防止潜在的系统安全风险。同时，根据软件的使用说明进行正确配置，确保虚拟串口的正确应用和数据传输的安全。
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【Python进阶篇】：掌握这些高级特性，让你的编程能力飞跃提升

# 摘要 Python作为一种高级编程语言，在数据处理、分析和机器学习等领域中扮演着重要角色。本文从Python的高级特性入手，深入探讨了面向对象编程、函数式编程技巧、并发编程以及性能优化等多个方面。特别强调了类的高级用法、迭代器与生成器、装饰器、高阶函数的运用，以及并发编程中的多线程、多进程和异步处理模型。文章还分析了性能优化技术，包括性能分析工具的使用、内存管理与垃圾回收优
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后端调用ragflow api

### 如何在后端调用 RAGFlow API RAGFlow 是一种高度可配置的工作流框架，支持从简单的个人应用扩展到复杂的超大型企业生态系统的场景[^2]。其提供了丰富的功能模块，包括多路召回、融合重排序等功能，并通过易用的 API 接口实现与其他系统的无缝集成。 要在后端项目中调用 RAGFlow 的 API，通常需要遵循以下方法： #### 1. 配置环境并安装依赖 确保已克隆项目的源码仓库至本地环境中，并按照官方文档完成必要的初始化操作。可以通过以下命令获取最新版本的代码库： ```bash git clone https://github.com/infiniflow/rag
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IE6下实现PNG图片背景透明的技术解决方案

IE6浏览器由于历史原因，对CSS和PNG图片格式的支持存在一些限制，特别是在显示PNG格式图片的透明效果时，经常会出现显示不正常的问题。虽然IE6在当今已不被推荐使用，但在一些老旧的系统和企业环境中，它仍然可能存在。因此，了解如何在IE6中正确显示PNG透明效果，对于维护老旧网站具有一定的现实意义。 ### 知识点一：PNG图片和IE6的兼容性问题 PNG（便携式网络图形格式）支持24位真彩色和8位的alpha通道透明度，这使得它在Web上显示具有透明效果的图片时非常有用。然而，IE6并不支持PNG-24格式的透明度，它只能正确处理PNG-8格式的图片，如果PNG图片包含alpha通道，IE6会显示一个不透明的灰块，而不是预期的透明效果。 ### 知识点二：解决方案 由于IE6不支持PNG-24透明效果，开发者需要采取一些特殊的措施来实现这一效果。以下是几种常见的解决方法： #### 1. 使用滤镜（AlphaImageLoader滤镜） 可以通过CSS滤镜技术来解决PNG透明效果的问题。AlphaImageLoader滤镜可以加载并显示PNG图片，同时支持PNG图片的透明效果。 ```css .alphaimgfix img { behavior: url(DD_Png/PIE.htc); } ``` 在上述代码中，`behavior`属性指向了一个 HTC（HTML Component）文件，该文件名为PIE.htc，位于DD_Png文件夹中。PIE.htc是著名的IE7-js项目中的一个文件，它可以帮助IE6显示PNG-24的透明效果。 #### 2. 使用JavaScript库 有多个JavaScript库和类库提供了PNG透明效果的解决方案，如DD_Png提到的“压缩包子”文件，这可能是一个专门为了在IE6中修复PNG问题而创建的工具或者脚本。使用这些JavaScript工具可以简单快速地解决IE6的PNG问题。 #### 3. 使用GIF代替PNG 在一些情况下，如果透明效果不是必须的，可以使用透明GIF格式的图片替代PNG图片。由于IE6可以正确显示透明GIF，这种方法可以作为一种快速的替代方案。 ### 知识点三：AlphaImageLoader滤镜的局限性 使用AlphaImageLoader滤镜虽然可以解决透明效果问题，但它也有一些局限性： - 性能影响：滤镜可能会影响页面的渲染性能，因为它需要为每个应用了滤镜的图片单独加载JavaScript文件和HTC文件。 - 兼容性问题：滤镜只在IE浏览器中有用，在其他浏览器中不起作用。 - DOM复杂性：需要为每一个图片元素单独添加样式规则。 ### 知识点四：维护和未来展望 随着现代浏览器对标准的支持越来越好，大多数网站开发者已经放弃对IE6的兼容，转而只支持IE8及以上版本、Firefox、Chrome、Safari、Opera等现代浏览器。尽管如此，在某些特定环境下，仍然可能需要考虑到老版本IE浏览器的兼容问题。 对于仍然需要维护IE6兼容性的老旧系统，建议持续关注兼容性解决方案的更新，并评估是否有可能通过升级浏览器或更换技术栈来彻底解决这些问题。同时，对于新开发的项目，强烈建议采用支持现代Web标准的浏览器和开发实践。 在总结上述内容时，我们讨论了IE6中显示PNG透明效果的问题、解决方案、滤镜的局限性以及在现代Web开发中对待老旧浏览器的态度。通过理解这些知识点，开发者能够更好地处理在维护老旧Web应用时遇到的兼容性挑战。
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【欧姆龙触摸屏故障诊断全攻略】

# 摘要 本论文全面概述了欧姆龙触摸屏的常见故障类型及其成因，并从理论和实践两个方面深入探讨了故障诊断与修复的技术细节。通过分析触摸屏的工作原理、诊断流程和维护策略，本文不仅提供了一系列硬件和软件故障的诊断与处理技巧，还详细介绍了预防措施和维护工具。此外，本文展望了触摸屏技术的未来发展趋势，讨论了新技术应用、智能化工业自动化整合以及可持续发展和环保设计的重要性，旨在为工程