文本合并Python代码

下面是一个简单的 Python 代码示例，可以将两个文本文件合并为一个文件：

def merge_files(file1, file2, output_file):
    with open(file1, 'r') as f1, open(file2, 'r') as f2, open(output_file, 'w') as out:
        out.write(f1.read())
        out.write(f2.read())

这个函数接受三个参数：file1 和 file2 是要合并的两个文件的文件名，output_file 是输出文件的文件名。函数将 file1 和 file2 的内容读取出来，并将它们写入到 output_file 中。

例如，我们可以使用以下代码将两个文本文件 file1.txt 和 file2.txt 合并为一个名为 merged.txt 的文件：

merge_files('file1.txt', 'file2.txt', 'merged.txt')

相关问题

文本分析与挖掘python代码

以下是一个简单的文本分析与挖掘的Python代码示例：

import pandas as pd
import re
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 读取文本数据
data = pd.read_csv('text_data.csv')

# 数据清洗
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: re.sub(r'\W', ' ', str(x)))  # 去除标点符号
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: re.sub(r'\s+[a-zA-Z]\s+', ' ', str(x)))  # 去除单个字符
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: re.sub(r'\^[a-zA-Z]\s+', ' ', str(x)))  # 去除以单个字符开头的单词
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: re.sub(r'\s+', ' ', str(x)))  # 合并多个空格为一个空格
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: x.lower())  # 将文本转换为小写

# 去除停用词和词干提取
stop_words = stopwords.words('english')
ps = PorterStemmer()
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join([ps.stem(word) for word in x.split() if word not in stop_words]))

# 构建词袋模型
cv = CountVectorizer(max_features=1500)
X = cv.fit_transform(data['text']).toarray()

以上代码使用了Pandas库读取CSV格式的文本数据，使用正则表达式进行数据清洗，使用NLTK库进行停用词去除和词干提取，使用Scikit-learn库的CountVectorizer类构建词袋模型。在构建词袋模型时，我们限制了最大特征数为1500，即最多提取1500个不同的词汇。最终，我们得到了一个稀疏矩阵X，其中每一行表示一个文本样本，每一列表示一个词汇，每个元素表示该词汇在该文本中出现的次数。

Pdf的合并和提取Python代码

合并PDF文件的Python代码：

from PyPDF2 import PdfFileMerger, PdfFileReader

# 打开要合并的PDF文件
pdfs_to_merge = ["file1.pdf", "file2.pdf", "file3.pdf"]

# 创建PdfFileMerger对象
merger = PdfFileMerger()

# 将所有PDF文件合并到一个文件中
for pdf in pdfs_to_merge:
    merger.append(PdfFileReader(pdf, "rb"))

# 输出合并后的PDF文件
merged_pdf = "merged.pdf"
with open(merged_pdf, "wb") as output_file:
    merger.write(output_file)

提取PDF文件的Python代码：

from PyPDF2 import PdfFileReader

# 打开要提取的PDF文件
pdf_to_extract = "file.pdf"

# 创建PdfFileReader对象
pdf_reader = PdfFileReader(pdf_to_extract)

# 获取PDF文件中所有页面的数量
num_pages = pdf_reader.getNumPages()

# 逐个提取每个页面
for page_num in range(num_pages):
    # 获取页面对象
    page = pdf_reader.getPage(page_num)

    # 将页面内容转换为文本
    text = page.extractText()

    # 处理文本，例如保存到文件中
    with open(f"page_{page_num}.txt", "w") as output_file:
        output_file.write(text)

注意：以上代码需要安装PyPDF2库。