def read_file(file): """接收文件名为参数,将文件中的内容读为字符串, 只保留文件中的英文字母和西文符号, 过滤掉中文(中文字符及全角符号Unicode编码都大于256) 将所有字符转为小写, 将其中所有标点、符号替换为空格,返回字符串

时间: 2024-01-24 11:18:53 浏览: 151
""" with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() content = ''.join([c.lower() if ord(c) < 256 else ' ' for c in content]) content = re.sub(r'[^\w\s]', ' ', content) return content
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目标:读取一个名为 example1.txt 的文件,并将其内容打印到控制台。pythondef read_file(): try: with open('example1.txt

这个 Python 函数 `read_file()` 的目的是打开并读取名为 "example1.txt" 的文本文件,然后将文件的内容显示在控制台上。函数采用了异常处理机制,以防文件不存在或者读取过程中出现问题。 以下是函数的详细步骤: 1. 使用 `with` 语句打开文件,这会自动关闭文件,即使在操作过程中发生错误也是如此。`open('example1.txt', 'r')` 表示以只读模式打开文件。 2. 尝试使用 `.read()` 方法读取整个文件内容,这将返回一个字符串,包含文件的所有文本。 3. 最后尝试将读取的内容打印到控制台,通常使用 `print()` 函数。 ```python def read_file(): try: with open('example1.txt', 'r') as file: content = file.read() print(content) except FileNotFoundError: print("文件 example1.txt 未找到") except IOError: print("读取文件时出错")

def file_read(): data_li = [] with __________________ as f: for data in f.readlines(): __________________: data_li.append(data) return data_li print(file_read())

这是一个 Python 代码段,其中缺少了一些关键的代码。我来帮你填一下。 ```python def file_read(): data_li = [] with open('filename.txt', 'r') as f: for data in f.readlines(): data = data.strip() # 去除字符串两端的空白字符 if data: # 如果该行不为空 data_li.append(data) return data_li print(file_read()) ``` 这个函数会读取当前目录下名为 `filename.txt` 的文件,将其中的非空行存储在一个列表中,并返回该列表。如果你想读取其他文件,只需将 `open()` 函数中的文件名改成你想读取的文件名即可。
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import fitz # PyMuPDF库 import os # 读取PDF文件的内容 def read_pdf(file_path): doc = fitz.open(file_path) content = "" for page in doc: content += page.getText("text") doc.close() return content # 去除字符串中的空格和空行 def remove_spaces(text): return "\n".join([line.strip() for line in text.split("\n") if line.strip()]) # 将字符串按中文句号分割成多个语句 def split_sentences(text): sentences = [] for sentence in text.split("。"): sentence = sentence.strip() if sentence: sentences.append(sentence + "。") return sentences # 读取指定目录下所有PDF文件的内容并合并成一个字符串 def read_all_pdfs(dir_path): all_content = "" for file_name in os.listdir(dir_path): if file_name.endswith(".pdf"): file_path = os.path.join(dir_path, file_name) content = read_pdf(file_path) content = remove_spaces(content) all_content += content return all_content # 将字符串按中文句号分割成多个语句并打印出来 def print_sentences(text): sentences = split_sentences(text) for sentence in sentences: print(sentence) # 测试 dir_path = r"D:\点宽学院" all_content = read_all_pdfs(dir_path) print_sentences(all_content)这是我的代码显示Traceback (most recent call last): File "D:\python+pycharm\ceshi.py", line 44, in <module> all_content = read_all_pdfs(dir_path) File "D:\python+pycharm\ceshi.py", line 31, in read_all_pdfs content = read_pdf(file_path) File "D:\python+pycharm\ceshi.py", line 8, in read_pdf content += page.getText("text") AttributeError: 'Page' object has no attribute 'getText',如何修改呢

请你修改优化代码,要求在读取完lc1和lc5文件后,分别调用save_to_csv函数将解析后的数据保存为CSV文件。1分文件名格式为文件名_1M。CSV,五分钟文件名格式为:文件名_5M.csv, import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' LC5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path): csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 file_name = "lc1" df1.to_csv(file_name + "_1M.csv", index=False) file_name = "lc5" df5.to_csv(file_name + "_5M.csv", index=False)

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