fn.append(line.split('\n')[0])
时间: 2024-06-06 08:05:26 浏览: 134
这行代码是 Python 语言中的一个列表操作,其中 `fn` 是一个列表对象,`append()` 是列表对象的一个方法,用于在列表末尾添加一个元素。`line.split('\n')[0]` 则是将字符串 `line` 按照换行符 `\n` 进行分割,得到一个字符串列表,然后取其中第一个元素作为新的列表元素添加到 `fn` 列表中。这行代码的目的是将一个文件中的每一行作为列表中的一个元素,并去除每行末尾的换行符。
相关问题
with open(fn_path,'r') as f: for line in f.readlines(): fn.append(line.split('\n')[0])
这段代码的作用是读取一个文件,将每一行的内容添加到一个列表中,并返回该列表。
具体的解释如下:
- `open(fn_path,'r')` 打开一个文件,使用只读模式(`'r'`),并返回一个文件对象;
- `with` 语句可以自动关闭文件,可以避免因为程序意外崩溃导致文件没有被关闭的问题;
- `f.readlines()` 读取文件中的所有行,返回一个包含所有行内容的列表;
- `for line in f.readlines()` 遍历所有行;
- `line.split('\n')[0]` 去掉每一行末尾的换行符,并将该行添加到名为 `fn` 的列表中;
- 最后,`with` 语句块结束,文件会自动关闭,并且返回 `fn` 列表。
优化代码import os import re import pandas as pd from pandas import DataFrame lst1=[] lst2=[] path1 = r'D:\C-cn' path2 = r'D:\C-en' files1 = os.listdir(path1) files2 = os.listdir(path2) lst1=[] lst2=[] reg1=re.compile(r"[^。?!…]*[。?!……]") reg2=re.compile(r'.*\.[\n ]') df1 = [] df2 = [] for i in range(0,39): domain=os.path.abspath(r'D:\C-cn') file1=os.path.join(domain,files1[i]) fn = open(str(file1),encoding='gbk') f1 = fn.readlines() #print(f1) for line in f1: line=line.rstrip('\n') if "。" not in line: lst1.append(line) else: lis=reg1.findall(line) for j in lis: lst1.append(j) data1=DataFrame({"Chinese":lst1}) df1.append(data1) df1 = pd.concat(df1) df1.to_excel("Chinese.xlsx",index="false") for i in range(0,39): domains=os.path.abspath(r'D:\C-en') file2=os.path.join(domains,files2[i]) ft = open(str(file2),encoding='gbk') f2 = ft.readlines() print(f2) for line in f2: if "." not in line: line=line.rstrip("\n") lst2.append(line) else: liss=line.split(". ") for j in liss: j=j+"." lst2.append(j) data2=DataFrame({"English":lst2}) df2.append(data2) df2 = pd.concat(df2)# 合并所有数据 df2.to_excel("English.xlsx",index="false")
这段代码可以进行一些优化,包括:
1. 将重复的代码封装成函数,避免重复代码。
2. 不需要在每次迭代时都重新初始化 `lst1` 和 `lst2` 列表,可以将其初始化放在循环外面。
3. 在使用 `pandas` 库时,最好使用 `read_csv()` 函数和 `to_csv()` 函数,而不是 `DataFrame()` 和 `to_excel()` 函数。
下面是优化后的代码:
```python
import os
import re
import pandas as pd
def get_sentences(file_path, regex):
with open(file_path, encoding='gbk') as f:
lines = f.readlines()
sentences = []
for line in lines:
line = line.rstrip('\n')
if "。" not in line:
sentences.append(line)
else:
lis = regex.findall(line)
for j in lis:
sentences.append(j)
return sentences
def get_english_sentences(file_path):
with open(file_path, encoding='gbk') as f:
lines = f.readlines()
sentences = []
for line in lines:
if "." not in line:
line = line.rstrip("\n")
sentences.append(line)
else:
liss = line.split(". ")
for j in liss:
j = j + "."
sentences.append(j)
return sentences
path1 = r'D:\C-cn'
path2 = r'D:\C-en'
files1 = os.listdir(path1)
files2 = os.listdir(path2)
reg1 = re.compile(r"[^。?!…]*[。?!……]")
reg2 = re.compile(r'.*\.[\n ]')
lst1 = []
for i in range(0, 39):
file1 = os.path.join(path1, files1[i])
lst1 += get_sentences(file1, reg1)
lst2 = []
for i in range(0, 39):
file2 = os.path.join(path2, files2[i])
lst2 += get_english_sentences(file2)
df1 = pd.DataFrame({"Chinese": lst1})
df1.to_csv("Chinese.csv", index=False)
df2 = pd.DataFrame({"English": lst2})
df2.to_csv("English.csv", index=False)
```
这里将中文和英文的句子分别存储到了 `Chinese.csv` 和 `English.csv` 文件中,以便后续的处理和分析。
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