python对中文新闻文本文档进行数据预处理，去除新闻文本中的HTML标签、符号、数字等操作。

Python对于中文新闻文本文档的数据预处理通常包括以下几个步骤：

1. **读取文件**：首先使用`open()`函数打开文档，并选择合适的模式（如`'r'`代表读取），比如`with open('news.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:`。

2. **解析内容**：由于新闻文本可能包含HTML标签，可以使用Python的BeautifulSoup库来解析并移除它们。例如：

   from bs4 import BeautifulSoup
   soup = BeautifulSoup(doc, 'html.parser')
   text = soup.get_text()

3. **清洗符号**：使用正则表达式（re模块）移除特殊字符、标点符号和数字：

   import re
   cleaned_text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5\s]', '', text)  # 保留中文和空格

这里正则表达式`[^\u4e00-\u9fa5\s]`匹配除了汉字(`\u4e00-\u9fa5`)和空白符(`\s`)以外的所有字符。

4. **分词处理**：对于中文，可能还需要进行分词，可以使用jieba库：

   import jieba
   words = jieba.lcut(cleaned_text)

5. **保存处理后的结果**：将清洗后的文字列表转换回字符串形式，并保存到新的文件中，或者存储到数据库或数据结构中供后续分析使用。

cleaned_text = ' '.join(words)
with open('processed_news.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(cleaned_text)