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 12:18:53 浏览: 144
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python 文件对象，函数基础，模块基础

""" 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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在实现上述需求的脚本中，我们可以利用os模块遍历目录中的文件，使用open()函数打开文件并进行读写操作，同时利用字符串操作和异常处理机制来完成指定的任务。 示例代码片段可能如下： python import os import...

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： ...

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，...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。

def csv_to_ls(file): """接收文件名为参数，读取csv文件中的数据，注意首行是标题行，没啥用，要过滤掉，然后生成为二维列表， 返回这个二维列表。 @参数 file：文件名，字符串类型 """ File = pd.read_csv('winemag-data.csv') File.head() return

该函数使用标准库csv中的reader方法读取csv文件，并将其转为二维列表返回。其中newline=''参数是为了避免读取到额外的空行，encoding='utf-8'参数是为了支持中文字符。由于csv文件的首行是标题行，没有实际...

def read_file(): result=[] with open("pythom.py") as fin: for line in fin: line = line[:-1] result.append(line.split(",")) return result

这段代码的作用是读取文件 "pythom.py"，将每一行按照逗号分隔成一个列表，并将所有列表存储在一个大的列表中，最后返回这个大列表。...另外，如果文件中某一行以逗号结尾，那么分隔后最后一个元素将是一个空字符串。

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

可能是因为你使用的 PyMuPDF 版本不同于示例代码中使用的版本。建议尝试以下两种方法： 1. 使用 extract_text() 方法代替 getText() 方法，例如： python content += page.extract_text() 2. 使用 ...

def read_off_file(off_file: str) -> AssetData: # TODO： 实现off文件的读取

这段代码定义了一个函数read_off_file，它接受一个字符串类型的参数off_file，该参数通常代表一个OFF（Off-formats）文件的路径。OFF文件是一种常见的三维几何模型文件格式。函数的目的是从给定的OFF文件中读取...

上面是一场真实的高尔夫足球赛的得分记录，得分最低者胜出。各参赛选手的得分情况以姓名 + ':'/'：' + 各分项得分进行记录，且各分项得分之间以一个或多个空格间隔，得分情况可以记录在一个字符串中，也可以记录在一个名为“scores.txt”的文本文件（详见scores.txt）中。试基于 OOP 编写 Python 程序: (1) 计算并输出每位选手的总得分；(2) 输出胜出的选手，并且在计算胜出选手时，不可以使用系统提供的 min/max 函数。 2. 系统实现 Python class AnalyScore: def __init__(self, all_scores): """ all_scores can be a string or a text file""" self.all_scores = self.read_scores(all_scores) pass def read_scores(self, all_scores): pass def parse_scores(self): pass def print_scores(self): pass def report_winner(self): pass def __call__(self): self.parse_scores() self.print_scores() self.report_winner() if __name__ == '__main__': player_scores = '\ 李：17 6 3 3 2 5 3 6 8\ 楼: 6 9 5 10 14 3 8 4 6\ 翁：3 4 8 9 3 5 4 6 6' AnalyScore(player_scores)() print() AnalyScore('scores.txt')()

这个类的实例化需要一个字符串或者一个文本文件，因为我们需要读取得分记录。read_scores 方法负责读取得分记录，如果输入的是字符串，则使用 split 方法进行分割，如果输入的是文件名，则使用 readlines 方法...

read_file()函数将文件中的内容读为字符串，过滤掉中文，只保留文件中的英文字母和西文符号(只保留ASCII码字符)。所有字符转为小写，将其中所有标点、符号替换为空格。

def read_file(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read().lower() # 将文本内容转为小写 text = ''.join([c for c in text if c.isascii()]) # 过滤掉非ASCII码字符 text...

详细分析以下代码：def load_json_file(file_path: str): """ 读取geojson文件（中间数据读取） :param file_path:文件路径 :return: """ if file_path.endswith('geojson'): if os.path.exists(file_path): with open(file_path, encoding='utf-8') as fh: feature_collection = json.loads(fh.read()) return feature_collection else: print(f'{file_path} does not not exist!') else: print(f'{file_path} is not a valid geojson file!') return {}

这段代码定义了一个名为 load_json_file 的函数，该函数接受一个字符串类型的参数 file_path，用于指定要加载的文件路径。该函数会读取指定路径下的 geojson 文件，并将其转换为 Python 中的字典类型，并返回该字典...

请将以下代码补充内容：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 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) # 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)

可以添加以下代码实现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： # 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...

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)

以下是修改后的代码： import os import struct import pandas as pd ...同时，在保存五分钟数据的过程中，使用了Pandas的resample函数对原始数据进行重采样，并将结果保存为相应的CSV文件。

def read_log_file(log_file): lines = [] for file_path in log_file: with open(file_path, 'r') as f: for line in f: lines.append(line.strip()) return lines

然后，对于传递给函数的每个文件路径，函数打开文件并迭代文件中的每一行，将每行的内容作为一个字符串添加到 lines 列表中。最后，函数返回 lines 列表，其中包含所有读取的行。 需要注意的是，如果传递给函数...

read_file()函数： 使用上下文管理器with open(file,'r',encoding='utf-8') as f打开文件file 使用read()函数将文件内容读入字符串txt 仅保留txt中Unicode编码小于256的字符构成新字符串english_only_txt ：english_only_txt = ''.join(x for x in txt if ord(x) < 256) english_only_txt转全小写（lower()函数） 结合循环使用replace函数将english_only_txt中所有的标点符号（ string.punctuation ）替换为空格 返回处理好的字符串

这个函数可以打开一个文件，读取其中的文本内容，并将其中的非ASCII字符和标点符号去掉，最后转换为全小写的字符串。例如，如果你要处理一个名为"example.txt"的文件，可以这样调用read_file()函数： python ...

import os import pandas as pd import time while True: start = time.perf_counter() def get_txt_files(folder_path): files = [] try: for root, dirs, filenames in os.walk(folder_path): for filename in filenames: if filename.endswith(".txt"): files.append(os.path.abspath(os.path.join(root, filename))) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) return files def combine_txt_files(txt_files): content = "" try: for txt_file in txt_files: with open(txt_file, "r") as f: content += f.read() except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) return content def write_combined_content_to_file(content, file_path): try: with open(file_path, "w") as f: f.write(content) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) def txt_to_excel(txt_file, excel_file): try: df = pd.read_csv(txt_file, delimiter="\t", header=None) df.to_excel(excel_file, index=False, header=None) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) if __name__=="__main__": folder_path="Z:\看板v2" txt_files=get_txt_files(folder_path) combined_content=combine_txt_files(txt_files) combined_file_path="D:\\測試log\\TXT合1并.txt" write_combined_content_to_file(combined_content,combined_file_path) excel_file_path="D:\\測試log\\123.xlsx" txt_to_excel(combined_file_path,excel_file_path) end = time.perf_counter() print('運行時間為:{}秒'.format(end-start)) time.sleep(30)

首先使用 os.walk 函数获取指定文件夹中所有的 .txt 文件路径，然后使用 open 函数读取每个文件的内容，并将所有内容合并为一个字符串。接着使用 open 函数将合并后的字符串写入到指定路径的文件中。最后使用 ...

def t_h(): # 打开文件选择框，选择要打开的txt文件 file_path = filedialog.askopenfilename() with open(file_path, 'r') as f: text = f.read() 这个程序中,怎么获取文件名?

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解释每条语句作用class FileTools: """ 文件工具类 """ def __init__(self,filepath): self.filepath = filepath def write_to_file(self, line): f = open(self.filepath, 'a') f.write(line) f.close() def read_form_file(self): f = open(self.filepath, 'r') lines = f.readlines() f.close() return lines

这是一个名为FileTools的类，它封装...3. read_from_file(self)方法：这个方法从filepath指定的文件中读取所有行，并将它们作为字符串列表返回。这个方法首先打开文件，读取所有行，然后关闭文件，最后返回行列表。
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