基于Python语言的简历智能分析后端，要求可以分析Word，并把他们写入表格，给出详细代码

好的，基于Python语言的简历智能分析后端，可以分为以下几个步骤：

1. 安装依赖库

需要安装 Python-docx 和 Pandas 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install python-docx pandas

2. 读取Word文档

使用 Python-docx 库中的 Document 类读取 Word 文档，代码如下：

import docx

doc = docx.Document('resume.docx')

3. 解析文档内容

我们可以通过遍历文档中的段落和表格来获取文档内容。以下是一个示例函数，用于解析段落中的内容：

def parse_paragraphs(paragraphs):
    content = []
    for paragraph in paragraphs:
        text = paragraph.text.strip()
        if len(text) > 0:
            content.append(text)
    return content

解析表格中的内容可以使用 Pandas 库中的 read_table 函数，代码如下：

import pandas as pd

def parse_tables(tables):
    dataframes = []
    for table in tables:
        df = pd.read_table(table, sep='\t')
        dataframes.append(df)
    return dataframes

4. 将内容写入表格

将解析后的内容写入表格可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 类。以下是一个示例函数，用于将解析后的内容写入一个名为 "resume.csv" 的表格中：

def write_to_csv(content):
    df = pd.DataFrame(content)
    df.to_csv('resume.csv', index=False)

完整代码如下：

import docx
import pandas as pd

def parse_paragraphs(paragraphs):
    content = []
    for paragraph in paragraphs:
        text = paragraph.text.strip()
        if len(text) > 0:
            content.append(text)
    return content

def parse_tables(tables):
    dataframes = []
    for table in tables:
        df = pd.read_table(table, sep='\t')
        dataframes.append(df)
    return dataframes

def write_to_csv(content):
    df = pd.DataFrame(content)
    df.to_csv('resume.csv', index=False)

if __name__ == '__main__':
    doc = docx.Document('resume.docx')
    paragraphs = doc.paragraphs
    tables = doc.tables
    content = parse_paragraphs(paragraphs) + parse_tables(tables)
    write_to_csv(content)

注意，以上代码仅为示例，具体的解析规则需要根据实际的简历文档进行调整。