抽取doc格式文件中含有关键词的句子，并将这些句子自动整理存储到新的DOC格式文件中，python代码多线程实现

### 回答1：
您可以使用 Python 中的多线程来实现这一功能。您需要使用 Python 的文件操作模块来读取原始文件，再使用正则表达式来匹配文本中包含关键词的句子。

这里是一个基本的实现思路：

1. 使用 Python 的文件操作模块读取原始文件。

2. 使用正则表达式匹配文本中包含关键词的句子。

3. 将匹配到的句子存储到新的 DOC 格式文件中。

4. 使用 Python 的多线程模块创建多个线程来同时处理文件。

下面是一个简单的例子，它使用了 Python 的多线程模块 `threading` 和文件操作模块 `io` 来实现上述功能：

import threading
import io
import re

# 读取原始文件
with io.open('original.doc', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用正则表达式匹配文本中包含关键词的句子
pattern = re.compile(r'关键词')
sentences = pattern.findall(text)

# 将匹配到的句子存储到新的 DOC 格式文件中
with io.open('output.doc', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for sentence in sentences:
        f.write(sentence + '\n')

# 使用多线程处理文件
def process_file(filename):
    # 处理文件的代码

threads = []
for filename in ['file1.doc', 'file2.doc', 'file3.doc']:
    t = threading.Thread(target=process_file, args=(filename,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print('Done!')

### 回答2：
抽取doc格式文件中含有关键词的句子，并将这些句子自动整理存储到新的DOC格式文件中，可以使用Python的多线程来实现。

首先，需要安装Python的docx库，该库可以用来读取和写入doc格式文件。可以使用以下命令来安装该库：

pip install python-docx

接下来，编写Python代码实现任务的自动化。代码的基本思路如下：

1. 打开原始的doc文件，通过docx库读取文件内容；
2. 通过输入关键词，检查每个句子是否包含关键词；
3. 如果句子包含关键词，则将该句子添加到一个列表中；
4. 创建一个新的doc文件，通过docx库写入列表中的句子；
5. 使用多线程来实现并发处理。

下面是一个示例代码的框架：

import docx
import multiprocessing as mp

# 输入原始doc文件的路径
original_file_path = "original.docx"
# 输入新的doc文件路径
new_file_path = "new.docx"
# 输入关键词
keyword = "关键词"

# 读取原始文档
def read_original_file():
    doc = docx.Document(original_file_path)
    sentences = []
    for paragraph in doc.paragraphs:
        for sentence in paragraph.text.split("。"):
            sentences.append(sentence.strip())
    return sentences

# 写入新的文档
def write_new_file(sentences):
    doc = docx.Document()
    for sentence in sentences:
        doc.add_paragraph(sentence)
    doc.save(new_file_path)

# 处理句子
def process_sentence(sentence):
    # 判断句子是否包含关键词
    if keyword in sentence:
        return sentence

# 多线程处理
def multi_thread_processing(sentences):
    pool = mp.Pool(mp.cpu_count())
    results = pool.map(process_sentence, sentences)
    pool.close()
    pool.join()
    return list(filter(None, results))

# 主函数
def main():
    # 读取原始文档
    sentences = read_original_file()

    # 多线程处理句子
    processed_sentences = multi_thread_processing(sentences)

    # 写入新的文档
    write_new_file(processed_sentences)

if __name__ == "__main__":
    main()

以上代码实现了对doc文件的读取、过滤句子、并发处理以及写入新的doc文件的功能。可以根据实际需求进行修改和优化。

### 回答3：
要使用Python实现抽取DOC格式文件中含有关键词的句子并存储到新的DOC文件中，可以使用python-docx库来读写DOC文件，并使用多线程来提高处理效率。以下是一个可能的实现：

import docx
import threading

# 定义关键词
keywords = ["关键词1", "关键词2", "关键词3"]

# 创建一个新的DOC文件用于存储匹配到的句子
output_doc = docx.Document()

# 加载原始DOC文件
input_doc = docx.Document("原始文件.docx")

# 锁，用于保护输出文件写入操作
lock = threading.Lock()

# 处理每个段落的函数
def process_paragraph(paragraph):
    # 遍历段落中的每个句子
    for sentence in paragraph.sentences:
        # 判断句子是否包含关键词
        if any(keyword in sentence.text for keyword in keywords):
            # 使用锁保护写入操作
            with lock:
                # 将匹配到的句子写入到输出文件中
                output_doc.add_paragraph(sentence.text)

# 处理每个段落的线程函数
def process_thread(paragraphs):
    for paragraph in paragraphs:
        process_paragraph(paragraph)

# 创建线程列表
threads = []

# 将段落列表平均分配给每个线程
num_threads = 4
chunk_size = len(input_doc.paragraphs) // num_threads
for i in range(num_threads):
    start_idx = i * chunk_size
    end_idx = start_idx + chunk_size
    thread = threading.Thread(target=process_thread, args=(input_doc.paragraphs[start_idx:end_idx],))
    threads.append(thread)
    thread.start()

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()

# 保存输出文件
output_doc.save("新文件.docx")

这段代码使用了`docx`库来读取和写入DOC文件。首先，我们定义了关键词列表。然后，我们创建了一个新的DOC文件对象 `output_doc`，用于存储匹配到的句子。接着，我们加载原始DOC文件，创建一个锁对象 `lock`，用于保护写入操作。然后，我们定义了一个处理每个段落的函数 `process_paragraph`，遍历每个句子并检查是否包含关键词，若匹配则写入到 `output_doc` 中。接下来，我们定义了一个处理每个段落的线程函数 `process_thread`，将每个段落列表平均分配给每个线程进行处理。然后，我们创建了多个线程对象，并通过调用 `start()` 方法来启动线程。最后，我们等待所有线程完成，并保存输出文件 `output_doc`。