wordList = textParse(open('email/ham/%d.txt' % i).read()) UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xae in position 199: illegal multibyte sequence

这个错误意味着在读取文本文件时，使用了错误的编码格式。在这个具体的例子中，可能文件使用了非GBK编码的字符，导致GBK编解码器无法解析。解决方法是尝试使用其他编码格式，例如UTF-8，来打开文件。可以使用Python内置的codecs库来指定编码格式，例如:

import codecs
with codecs.open('email/ham/%d.txt' % i, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
    wordList = textParse(f.read())

这里使用了'utf-8'编码格式，并且忽略了无法解析的字符。当然，具体的解决方法还要根据具体情况而定。

相关问题

#加载模块 import csv import os import re import jieba import pandas as pd #设置读取情感词典的函数 def read_dict(file): my_dict=open(file).read() wordlist=re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+',my_dict) return wordlist positive=read_dict('C:/Users/xiaomei/Desktop/reports/positive.txt') negative=read_dict('C:/Users/xiaomei/Desktop/reports/negative.txt') #读取csv文件,并进行处理 results={} with open('C:/Users/xiaomei/Desktop/report.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader=csv.reader(f) for row in reader: text=row[2] text=re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]+',' ',text) words=jieba.cut(text) #自定义情感分析函数 def senti_count(text): wordlist1=jieba.lcut(text) wordlist1=[w for w in wordlist1 if len(w)>1] positive_count=0 for positive_word in positive: positive_count=positive_count+wordlist1.count(positive_word) negative_count=0 for negative_word in negative: negative_count=negative_count+wordlist1.count(negative_word) return {'word_num':len(wordlist1),'positive_num':positive_count,'negative_num':negative_count} #生成保存路径 csvf=open('C:/Users/xiaomei/Desktop/情感分析.csv','w',encoding = 'gbk',newline = '') writer=csv.writer(csvf) writer.writerow(('公司名称','年份','总词汇数','正面情感词汇数','负面情感词汇数')) senti_score=senti_count(text) word_num = senti_score['word_num'] positive_num = senti_score['positive_num'] negative_num = senti_score['negative_num'] writer.writerow((company,year,word_num,positive_num,negative_num)) csvf.close()

这段代码是一个简单的情感分析脚本，读取指定路径下的CSV文件，提取每行的文本内容，进行中文分词，再统计文本中正面和负面情感词汇的数量，并将结果保存到新的CSV文件中。

其中，使用了jieba库进行中文分词，使用了正则表达式对文本进行预处理，过滤掉非中文字符。read_dict函数用于读取情感词典文件，返回情感词汇列表。senti_count函数用于计算文本中的正面和负面情感词汇数量，返回一个字典类型的结果。在主函数中，使用csv.reader逐行读取CSV文件，对每行文本调用senti_count函数计算情感得分，并将结果写入新的CSV文件中。

需要注意的是，在写入CSV文件时，应该使用正确的编码格式，如GBK或UTF-8，避免出现乱码。同时，为了避免文件写入错误，应该在写入完毕后关闭文件句柄。

def get_content(html_url): response = get_response(html_url=html_url) selector = parsel.Selector(response.text) title = selector.css('.grap--h2 ::text').get() content_list = selector.css('.grap ::text').getall() content = ''.join(content_list) return title, content def main(): url = f'https://hongloumeng.5000yan.com/' name, link_list = get_novel_info(novel_url=url) for link in link_list: title, content = get_content(html_url=link) save(name, title, content) word=[] wordlist = [] #这里是定义函数加进列表里，想让entry的内容作为变量参与函数的运行 def add_to_list(): text = entry2.get() words.append(text) wordlist = [] for word in sWords: if word in words: wordlist.append(word) def function(): f=open('D:\Python文档保存\红楼梦.txt','r',encoding='utf-8') text = f.read() plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' sWords = jieba.lcut(text) #wordlist = [] #words = ['刘姥姥', '贾', '王夫人'] #for word in sWords: # if word in words: # wordlist.append(word) word_counts = collections.Counter(wordlist) print(wordlist) print(word_counts) #按钮3 button3=tk.Button(root,text='词频统计图',bg="#FFB6C1",command=func()) button3.place(x=320,y=165) 把前面的代码绑定在这个按钮上，改一下代码

这是一段 Python 代码，包括两个函数和两个列表。

get_content(html_url) 函数的作用是从给定的 html_url 中获取网页内容（包括标题和正文），并返回标题和正文的字符串形式。

main() 函数利用 get_novel_info() 函数获取小说信息（小说名和链接列表），然后遍历链接列表，调用 get_content() 函数获取每个链接对应的内容，并将小说名、章节名、正文内容一起保存。

word 和 wordlist 两个变量在这段代码中没有用到，可能是之后代码需要用到的变量。