在处理文档资料时，如何使用Python进行高效的数据提取和分析？请提供代码示例。

文档资料处理是数据科学和信息分析中的一个重要环节。使用Python进行文档资料的数据提取和分析可以极大地提高工作效率。以下是一些常用的Python库及其示例代码，帮助你实现这一目标。

参考资源链接：[大学计算机应用基础ppt课件(完整版).ppt](https://wenku.csdn.net/doc/oski4f9usm?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，对于文本文件，我们可以使用Python内置的文件操作方法来读取和分析数据。示例如下：

# 打开文件并读取内容
with open('document.txt', 'r') as ***
    ***

* 分析文本内容
words = content.split()
unique_words = set(words)  # 获取所有唯一的单词
word_count = len(unique_words)
print(f'文档中独特的单词数量为：{word_count}')

对于更复杂的文档格式，如PDF或Word文档，我们可以使用`PyPDF2`或`python-docx`等库来进行数据提取。例如，提取PDF文件内容的代码片段如下：

import PyPDF2

# 打开PDF文件
with open('document.pdf', 'rb') as ***
    ***
    ***

    ***
        ***
        ***
        ***

在处理Word文档时，`python-docx`库能够帮助我们提取段落和表格等信息：

from docx import Document

# 加载Word文档
doc = Document('document.docx')
for para in doc.paragraphs:
    print(para.text)

# 提取文档中的表格
for table in doc.tables:
    for i, row in enumerate(table.rows):
        for cell in row.cells:
            print(cell.text)

此外，还可以使用`BeautifulSoup`库来解析HTML文档，提取我们需要的数据。这些库和方法的使用，可以让你在项目实战中对文档资料进行高效的数据提取和分析。

为了进一步掌握这些技能，建议深入学习《大学计算机应用基础ppt课件(完整版).ppt》中关于编程和数据处理的相关内容。这份资料详细介绍了计算机应用的基础知识，通过理论与实践相结合的方式，能够帮助你更好地理解并应用到实际的文档处理项目中去。

参考资源链接：[大学计算机应用基础ppt课件(完整版).ppt](https://wenku.csdn.net/doc/oski4f9usm?spm=1055.2569.3001.10343)