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

时间: 2024-04-16 21:29:26 浏览: 110
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。
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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---")

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}")

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 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。")

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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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