comments = [] with open('comments.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f: rows = f.readlines() for row in rows: comment = row.split(',')[3] if comment != '': comments.append(comment)

这段代码将打开名为 'comments.txt' 的文件，并读取其中的所有行。然后，它将遍历行列表，并将每一行拆分成多个字段。它假定每一行都是一个逗号分隔的值列表，并将第四个字段作为评论内容。

如果评论内容不为空，则将其添加到名为 comments 的列表中。最终，这个列表将包含所有非空评论内容。

你可以根据需要修改这段代码来适应你的具体情况。例如，你可以更改文件名或路径，或者更改要拆分的字段数量或索引。

相关问题

def readFile(filename): with open(filename, 'r') as file: lines = file.readlines() # 整行读取数据 columns = len(lines[0].split(' ')) line = lines[0].split(' ') if line[-1]=='\n': columns=columns-1 rows = len(lines) if rows==0: print('file is empty') array = [] else: if columns==1: array=[] for i in range(rows): num = float(lines[i]) if num-int(num)==0: array.append(int(num)) else: array.append(num) array = np.array(array) else: array = np.zeros((rows,columns)) #print(rows,columns,array.shape) for i in range(rows): line = lines[i].split(' ') for j in range(columns): num = float(line[j]) if num-int(num)==0: array[i,j] = int(num) else: array[i,j] = num file.close() return array

这段代码是用来从文件中读取数据并生成数组的函数。它的参数是一个文件名，并使用“with”语句打开文件。函数首先使用“readlines()”方法一次性读取整个文件的内容，并将其存储在“lines”列表中。然后，函数会计算出列数和行数，并在数组中创建相应的空间。接下来，函数会遍历每一行数据，根据列数将每行数据分割为一个列表，并依次将每个元素转换为浮点数或整数，并保存在数组中。最后，函数会关闭文件并返回生成的数组。

翻译代码@app.route('/ksh',methods=['GET']) def ksh(): path = str(request.args['path']) good = 0 bad = 0 if(len(path)==0): table_result = {"code": 0, "msg": None, "count": 0, "data": data} else: with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as f: reader = f.readlines() rows = [row for row in reader] for i in rows: result = analyzer.analyze(i) if(result == "正常评论"): good+=1 else: bad+=1 table_result = {"good": good, "bad": bad} return jsonify(table_result)

这是一个使用 Flask 框架开发的接口，该接口用于对指定文件进行情感分析。接口使用了 GET 请求方法，并接受一个参数：path，用于指定文件路径。代码中首先判断参数 path 是否为空，如果为空则返回一个 JSON 数据表示查询结果为空。否则，代码使用 `with open()` 语句打开文件并读取其中的内容，然后使用情感分析器（analyzer）对每行内容进行分析。分析结果为“正常评论”（good）或“负面评论”（bad），最终统计出 good 和 bad 的数量，并将结果封装成一个 JSON 格式的数据返回。