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<p>和()</p> body_data = body_data[0].replace("<p>", "").replace("()</p>", "") # # 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
时间: 2024-04-21 08:23:09 浏览: 18
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"
# 读取CSV文件数据
data = pd.read_csv(csv_file)
# 创建新列并添加file_name的结果
data["file_name"] = file_name
# 将修改后的数据保存回CSV文件
data.to_csv(csv_file, index=False)
```
请注意，你需要将`path/to/your/csv/file.csv`替换为你实际的CSV文件路径。此代码将在CSV文件中创建一个名为`file_name`的新列，并将`file_name`的结果添加到每一行中。最后，它将保存修改后的数据回到CSV文件中，覆盖原有内容。
相关问题
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
根据你提供的代码，你想遍历指定文件中的所有 HTML 文件，并使用 BeautifulSoup 提取其中包含 "发送" 或 "发言" 的字符串。
你可以使用 BeautifulSoup 的 `find_all()` 方法结合正则表达式来匹配包含特定字符串的文本内容。下面是一个示例代码，展示了如何修改你的代码来实现这一目标：
```python
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')
# 使用正则表达式匹配包含 "发送" 或 "发言" 的文本内容
pattern = re.compile("(发送|发言)")
matched_strings = soup.find_all(text=pattern)
# 打印匹配到的字符串
for string in matched_strings:
print(string)
```
在上面的代码中，我们使用正则表达式 `(发送|发言)` 来匹配包含 "发送" 或 "发言" 的文本内容。然后，我们使用 `find_all()` 方法根据这个正则表达式模式找到所有匹配的结果，并将它们存储在 `matched_strings` 列表中。最后，我们遍历这个列表并打印出每个匹配到的字符串。
请注意，在使用正则表达式时，确保你的模式与实际文本内容匹配。如果没有找到匹配的结果，`matched_strings` 列表将是一个空列表。
希望这可以满足你的需求！如果你还有其他问题，请随时提问。
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<p>和()</p> body_data = body_data[0].replace("<p>", "").replace("()</p>", "") # # 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-----")
根据你的代码，你想将提取的文件名数据加载到一个DataFrame中，并将原有的CSV文件读取到另一个DataFrame中。然后，你可能想将提取的文件名数据写入已建的CSV文件中。以下是你可以继续完善的代码示例：
```python
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_file = "output.csv"
header = ['File Name'] # 表头
# 首次创建CSV文件时，写入表头
if not os.path.exists(csv_file):
with open(csv_file, mode='w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(header)
# 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<p>和()</p>
body_data = body_data[0].replace("<p>", "").replace("()</p>", "")
# 使用正则表达式提取文件名
matches = re.findall(r'"([^"]*)"', body_data)
if matches:
file_name = matches[0]
else:
file_name = "No matches found."
# 替换字符
file_name = file_name.replace('No matches found.', '')
# 将提取的数据写入CSV文件
with open(csv_file, mode='a', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow([file_name])
print("数据已成功写入CSV文件")
```
在上面的代码中，我添加了一些逻辑来创建CSV文件并写入表头。然后，使用`csv.writer`将提取的文件名写入CSV文件中的新行。请确保提供正确的文件夹路径和CSV文件路径，并根据需要调整代码。
相关推荐
最新推荐
Python源码-数学美之樱花.py
Python源码-数学美之樱花
蚁群算法（ACO）求解TSP问题，MATLAB源码，代码注释详细，可根据自身需求拓展应用
蚁群算法（ACO）求解TSP问题，MATLAB源码，代码注释详细，可根据自身需求拓展应用
2024年5月最新采集大众点评全国(内地)-学习培训大类-店铺基础信息，93余万家
2024年5月最新采集大众点评全国(内地)-学习培训大类-店铺基础信息，93余万家。此处仅展示1万家，全量也有。
2024年5月最新大众点评店铺基础信息采集。含美食、休闲娱乐、结婚、电影演出赛事、丽人、酒店、亲子、周边游、运动健身、购物、家装、学习培训、医疗健康、爱车、宠物等十几大类共几千万家店铺信息。
My-Graduation-Project-demo
服务器
C语言五子棋 人机战人人战Gobang.zip
五子棋游戏想必大家都非常熟悉，游戏规则十分简单。游戏开始后,玩家在游戏设置中选择人机对战，则系统执黑棋，玩家自己执白棋。双方轮流下一棋，先将横、竖或斜线的5个或5个以上同色棋子连成不间断的一排者为胜。
【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。
【技术】
Java、Python、Node.js、Spring Boot、Django、Express、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、React、Angular、Vue、Bootstrap、Material-UI、Redis、Docker、Kubernetes
zigbee-cluster-library-specification
最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成
# 1. 实时数据湖架构概述**
实时数据湖是一种现代数据管理架构，它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同，实时数据湖不依赖于预先定义的模式，而是采用灵活的架构，可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势：
- **实时洞察：**实时数据湖允许企业访问最新的数据，从而做出更明智的决策。
- **数据民主化：**实时数据湖使各种利益相关者都可
用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB，其中w(n)是零均值高斯色噪声，w(n)=0.8*w(n-1)+e(n)，e(n)服从零均值方差为se的高斯分布
以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码：
```matlab
% 参数设置
N = 100; % 信号长度
se = 0.5; % 噪声方差
w = zeros(N,1); % 高斯色噪声
w(1) = randn(1)*sqrt(se);
for n = 2:N
w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se);
end
% 计算频率估计CRLB
fs = 1; % 采样频率
df = 0.01; % 频率分辨率
f = 0:df:fs/2; % 频率范围
M = length(f);
CRLB = zeros(M,1);
for
JSBSim Reference Manual
JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。