比较两个 doc 格式的中文文件，如果其中一个文件中的关键词在另一个文件中出现过，则在第一个文件中删除该关键词。python代码

你好，这里是 Assistant。我可以为你提供一些建议，帮助你在 Python 中比较两个 doc 格式的中文文件，并删除其中一个文件中出现过的关键词。

首先，你需要使用 Python 中的 docx 模块来读取 doc 格式的文件。你可以使用 docx.Document 类打开文件，并使用该类的 paragraphs 属性来访问文件中的每一段。

例如，以下代码可以用来打开一个 doc 格式的文件并遍历其中的每一段：

import docx

# 打开文件
document = docx.Document('file1.docx')

# 遍历文件中的每一段
for paragraph in document.paragraphs:
    # 在这里处理每一段的内容

你可以将每一段的内容保存在一个列表中，然后使用 Python 中的 set 函数来去重。例如：

# 创建一个空列表，用来保存所有段落的内容
paragraphs = []

# 遍历文件中的每一段
for paragraph in document.paragraphs:
    # 将段落的内容添加到列表中
    paragraphs.append(paragraph.text)

# 将列表转换为集合，去除重复的内容
unique_paragraphs = set(paragraphs)

接下来，你可以遍历第二个文件中的每一段，并检查该段是否包含在第一个文件中的集合中。如果是，则将该段从第二个文件中删除。

例如：

相关问题

从doc格式文件中提取出现关键词的句子，使用python代码

### 回答1：
首先，您需要使用 python 的第三方库 `python-docx` 来打开并读取 doc 文件。

安装 `python-docx` 库：

pip install python-docx

然后，您可以使用以下代码打开 doc 文件并读取其中的文本：

import docx

# 打开 doc 文件
document = docx.Document('path/to/your/file.doc')

# 遍历文档中的每一个段落
for paragraph in document.paragraphs:
    # 获取段落中的文本
    text = paragraph.text
    # 在这里，您可以搜索关键词并提取句子

搜索关键词并提取句子的方法可能因个人喜好而异，但是可以尝试使用 python 的正则表达式或者文本处理库（如 `nltk`）来实现。

例如，您可以使用以下代码来使用正则表达式提取含有关键词的句子：

import re

# 定义关键词
keyword = 'Python'

# 使用正则表达式匹配句子
pattern = r'([^.]*?{}[^.]*\.)'.format(keyword)

# 遍历文档中的每一个段落
for paragraph in document.paragraphs:
    # 获取段落中的文本
    text = paragraph.text
    # 在文本中搜索匹配的句子
    matches = re.findall(pattern, text)
    # 遍历匹配的句子
    for match in matches:
        print(match)

上面的代码将会在文本中搜索所有包含关键词 `Python` 的句子，并将这些句子打印出来。

希望这

### 回答2：
import docx
from docx import Document

# 打开doc文件
doc = Document('your_file.docx')

keyword = '关键词'

# 创建一个空列表来存储匹配到关键词的句子
matched_sentences = []

# 遍历所有段落
for paragraph in doc.paragraphs:
# 切分段落为句子
sentences = paragraph.text.split('。')
# 检查每个句子是否包含关键词
for sentence in sentences:
if keyword in sentence:
matched_sentences.append(sentence)

# 打印匹配到的句子
for sentence in matched_sentences:
print(sentence)

### 回答3：
要从doc格式文件中提取出现关键词的句子，可以使用Python的python-docx库。下面是一个示例代码：

from docx import Document

def extract_sentences_with_keyword(doc_filename, keyword):
    document = Document(doc_filename)
    sentences_with_keyword = []
    
    for paragraph in document.paragraphs:
        sentences = [s.strip() for s in paragraph.text.split('.') if s.strip()]
        for sentence in sentences:
            if keyword.lower() in sentence.lower():
                sentences_with_keyword.append(sentence)
    
    return sentences_with_keyword

doc_filename = 'input.docx'  # 替换为实际的doc文件路径
keyword = '关键词'  # 替换为实际的关键词

sentences = extract_sentences_with_keyword(doc_filename, keyword)
for sentence in sentences:
    print(sentence)

以上代码首先导入了`Document`类，然后定义了`extract_sentences_with_keyword`函数。该函数接受doc文件路径和关键词作为参数，然后使用`python-docx`库读取doc文件内容。接着，它遍历每个段落，将段落内容按句分割并去除句子两侧的空格，然后检查每个句子是否包含关键词。如果包含，就将该句子添加到结果列表中。最后，函数返回包含关键词的句子列表。

你可以将`doc_filename`替换为实际的doc文件路径，将`keyword`替换为实际的关键词。然后运行代码，它将提取出现关键词的句子，并打印输出。

从doc文件中抽取含有多个关键词的句子，将抽取的句子保存到txt文件，关键词从Excel表格中匹配，直接写python完整代码

在这里我给出一个完整的 python 代码供参考：

import docx
import xlrd

# 打开 Excel 文件
workbook = xlrd.open_workbook('keywords.xlsx')

# 获取第一个工作表
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 获取所有的关键词
keywords = worksheet.col_values(0)

# 打开 docx 文件
doc = docx.Document('document.docx')

# 创建一个空列表用于存储抽取的句子
extracted_sentences = []

# 遍历 docx 文件的每一段
for paragraph in doc.paragraphs:
    # 遍历每一个关键词
    for keyword in keywords:
        # 如果段落中包含关键词，则将段落添加到列表中
        if keyword in paragraph.text:
            extracted_sentences.append(paragraph.text)

# 将抽取的句子写入 txt 文件
with open('extracted_sentences.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for sentence in extracted_sentences:
        f.write(sentence + '\n')

这段代码实现了从 docx 文件中抽取含有多个关键词的句子，并将抽取的句子保存到 txt 文件。需要注意的是，需要使用 python-docx 库来读取 docx 文件，使用 xlrd 库来读取 Excel 文件。

在运行这段代码之前，请确保已经安装了 python-docx 和 xlrd 两个库。如果还没有安装，可以在命令行中使用以下命令进行安装：

pip install python-docx
pip install xlrd

希望这段代码能够帮到你。