text_boxes = doc.inline_shapes for box in text_boxes: if box.has_text_frame: # 查找文本框的文本 for paragraph in box.text_frame.paragraphs: if tag5 in paragraph: #将文本框里的内容替换为filenumber box.text_frame.paragraphs[0].text = text.replace(tag5, filenumber_name)

时间: 2023-06-17 16:04:09 浏览: 58
这段代码的功能是查找一个Word文档中所有带有文本框的内联形状,并将其中包含特定文本的段落中的文本替换为指定的文件号。具体来说,它首先使用doc.inline_shapes查找文档中的所有内联形状(包括文本框),然后遍历每个内联形状,查找其中是否有文本框。如果有,它将遍历文本框中的每个段落,并检查其中是否包含特定的文本标记(tag5)。如果包含,它将使用指定的文件号(filenum_name)替换这个段落中的文本。最后,它将修改后的文本赋值给文本框的第一个段落,从而实现替换。
相关问题

text_boxes = doc.inline_shapes 解释

`text_boxes = doc.inline_shapes`是一行Python代码,它的作用是从一个Word文档中获取所有内联形状(inline shapes)并将它们赋值给`text_boxes`变量。 在Word文档中,内联形状是指与文本内容相连并跟随文本一起移动的形状,例如图片、图表、文本框等。`inline_shapes`属性是一个Word文档对象(`doc`)的属性,它包含了文档中所有内联形状的集合。通过将`doc.inline_shapes`赋值给`text_boxes`变量,我们可以方便地对文档中的所有内联形状进行操作,例如复制、删除、调整大小等。

shapes = doc.inline_shapes for shape in shapes: if shape.type == 3: # 查找文本框的文本 for paragraph in shape.text_frame.paragraphs: if tag5 in paragraph: #将文本框里的内容替换为filenumber shape.text_frame.paragraphs[0].text = text.replace(tag5, filenumber_name)

这段代码是用 Python 操作 Microsoft Word 中的文本框,将文本框中的指定内容替换为指定的文件名。具体来说,代码首先获取文档中的所有内联形状(inline shapes),然后遍历每个形状。如果形状的类型是文本框(type == 3),则查找文本框中的每个段落(paragraph),并检查段落中是否包含指定的关键字(tag5)。如果找到了该关键字,那么将该段落中的文本替换为指定的文件名(filenumber_name)。需要注意的是,这里只替换了文本框中的第一个段落(paragraphs[0])。如果文本框中有多个段落,需要根据实际情况进行修改。

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逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

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