Python编写程序, 用正则表达式检查word文档的连续重复中文汉字, 例如“用户的的资料”或“需要需要用户输入”之类的情况.

可以使用Python中的re模块和python-docx模块来实现正则表达式检查。以下是一个示例代码，它可以读取Word文档并检查文档中的连续重复中文汉字：

import re
import docx

# 读取Word文档
doc = docx.Document('example.docx')

# 定义正则表达式模式
pattern = r'([\u4e00-\u9fa5])\1+'

# 遍历文档中的段落
for para in doc.paragraphs:
    # 搜索匹配项
    matches = re.findall(pattern, para.text)
    # 输出匹配项
    if matches:
        print('连续重复汉字：', matches)

该程序使用`[\u4e00-\u9fa5]`来匹配中文汉字，`\1+`匹配一个或多个重复的中文汉字。如果文档中存在连续重复中文汉字，程序将输出匹配项。

相关问题

用python编写程序找出文档中出现次数前10多的单词或者人名。（最好是文学作品，英文要求单词最多，中文要求输出人名最多，哈姆雷特和三国演义除外）。要求程序可实际运行

对于英文文本，我们可以使用Python的`nltk`库来完成词频统计，然后选择最常见的10个单词。这里假设你已经有了一个文本文件：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter

# 加载停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))

def top_10_words(file_path):
    # 读取文本内容
    with open(file_path, 'r') as file:
        text = file.read().lower()

    # 分词
    words = nltk.word_tokenize(text)

    # 移除停用词
    filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words and word.isalpha()]

    # 统计词频
    word_counts = Counter(filtered_words)

    # 获取最常出现的10个单词
    most_common_words = word_counts.most_common(10)
    print("Top 10 common words:")
    for word, count in most_common_words:
        print(f"{word}: {count}")

# 调用函数
top_10_words('your_text_file.txt')

请注意，你需要下载`punkt`和`stopwords`数据包：`nltk.download('punkt')` 和 `nltk.download('stopwords')`。

对于中文文本，我们可以使用jieba库来分词，并统计出现频率最高的名字：

import jieba.analyse
import re

def top_10_names(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        text = file.read()

    # 使用正则表达式提取人名，这只是一个基本的模式匹配，实际需要更复杂的命名实体识别技术
    names = re.findall(r'[A-Za-z\u4e00-\u9fa5]+', text)

    # 统计人名频率
    name_counts = Counter(names)
    top_names = name_counts.most_common(10)

    print("Top 10 common names:")
    for name, count in top_names:
        print(f"{name}: {count}")

# 调用函数
top_10_names('your_text_file.txt')

记得替换`'your_text_file.txt'`为你实际的文件路径。

编写程序统计自建Word文档中文档段落、表格、图片、字符、空格的数量，结果输出到“班级-学号（后两位）-姓名.txt”文件中。

好的，我会给你提供一个Python程序来完成这个任务。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开你的Word文档，将其另存为txt格式，保存到你的电脑中。

2. 在Python中，使用open()函数打开txt文件，读取其中的内容。

3. 使用正则表达式来匹配文档中的段落、表格、图片、字符、空格，并统计它们的数量。

4. 将统计结果输出到一个新的txt文件中，文件名格式为“班级-学号（后两位）-姓名.txt”。

下面是一个示例代码，你可以根据自己的需求进行修改：

import re

# 读取txt文件内容
with open('your_file_name.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 统计段落数量
paragraphs = re.findall(r'\n\n+', content)
num_paragraphs = len(paragraphs)

# 统计表格数量
tables = re.findall(r'\|\s*\d+\s*\|\s*\d+\s*\|', content)
num_tables = len(tables)

# 统计图片数量
imgs = re.findall(r'!\[.*\]\(.*\)', content)
num_imgs = len(imgs)

# 统计字符数量
num_chars = len(content)

# 统计空格数量
num_spaces = content.count(' ')

# 输出统计结果到文件
with open('班级-学号（后两位）-姓名.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(f'段落数量：{num_paragraphs}\n')
    f.write(f'表格数量：{num_tables}\n')
    f.write(f'图片数量：{num_imgs}\n')
    f.write(f'字符数量：{num_chars}\n')
    f.write(f'空格数量：{num_spaces}\n')

注意，你需要将代码中的“your_file_name.txt”替换为你保存的txt文件名，并且在输出文件名中替换班级、学号和姓名。