python根据关键词提取txt中的部分信息

可以使用Python中的正则表达式库（re）来实现根据关键词提取txt中的部分信息。

下面是一个示例代码，实现了根据关键词提取txt文件中的部分信息，并将结果输出到控制台。

import re

# 定义关键词
keywords = ['apple', 'banana', 'orange']

with open('text.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 使用正则表达式提取信息
for keyword in keywords:
    pattern = re.compile(r'\b' + keyword + r'\b')
    result = pattern.findall(text)
    if result:
        print(keyword + ': ' + str(result))

在上述代码中，我们首先定义了需要提取的关键词列表（`keywords`），然后打开txt文件，读取文件内容（`text`）。接着，使用正则表达式库中的`compile`方法将关键词编译成正则表达式模式，并使用`findall`方法查找`text`中出现的所有匹配项。最后，将结果输出到控制台。

需要注意的是，上述代码中使用了`\b`来匹配单词边界，以避免匹配到不完整的单词。如果需要匹配特定的文本格式，可以根据实际情况修改正则表达式模式。

相关问题

python提取txt文件部分数据

您好，关于您的问题，我可以为您提供一个简单的Python代码示例来提取txt文件部分数据：

with open('file.txt', 'r') as f:
    data = f.read()
    
start = data.index('start_phrase') + len('start_phrase')
end = data.index('end_phrase', start)
result = data[start:end]

print(result)

其中，`'file.txt'`是您要提取数据的txt文件名，`'start_phrase'`和`'end_phrase'`是您要提取数据的起始和终止关键词。以上代码将从txt文件中提取出包含在`'start_phrase'`和`'end_phrase'`之间的文本数据，并打印输出。

请注意，此代码仅供参考，如有任何问题请自行调试。如果您需要更详细的帮助，请随时向我提问。

用python批量对txt文件进行去除停用词，分词和关键词提取的详细代码，可以直接运行。并把输出的结果放进excel

好的，以下是用Python批量对txt文件进行去除停用词，分词和关键词提取的详细代码，并将结果输出到Excel的步骤：

首先需要安装以下Python库：

- jieba（用于中文分词）
- openpyxl（用于操作Excel文件）

可以通过以下命令进行安装：

pip install jieba openpyxl

接下来是代码部分，注释已加入代码中，直接运行即可：

import os
import jieba
import openpyxl
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.styles import Font

# 停用词文件路径
stopwords_path = "stopwords.txt"

# 获取停用词列表
stopwords_list = []
with open(stopwords_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        stopwords_list.append(line.strip())

# 创建工作簿和工作表
workbook = openpyxl.Workbook()
worksheet = workbook.active

# 设置表头
worksheet["A1"] = "文件名"
worksheet["B1"] = "关键词"

# 设置表头样式
for col in range(1, 3):
    cell = worksheet.cell(row=1, column=col)
    cell.font = Font(name="宋体", size=12, bold=True)
    cell.alignment = openpyxl.styles.Alignment(horizontal="center", vertical="center")

# 获取所有txt文件
txt_files = [filename for filename in os.listdir() if filename.endswith(".txt")]

# 遍历所有txt文件
for index, filename in enumerate(txt_files):
    # 读取文件内容
    with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
        content = f.read()

    # 分词并去除停用词
    words = jieba.cut(content)
    keywords = [word for word in words if word not in stopwords_list]

    # 统计关键词出现次数
    keywords_count = {}
    for keyword in keywords:
        if keyword in keywords_count:
            keywords_count[keyword] += 1
        else:
            keywords_count[keyword] = 1

    # 排序并取出出现次数最多的10个关键词
    sorted_keywords = sorted(keywords_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
    sorted_keywords_str = " ".join([f"{keyword[0]}({keyword[1]})" for keyword in sorted_keywords])

    # 将文件名和关键词写入Excel
    worksheet.cell(row=index+2, column=1, value=filename)
    worksheet.cell(row=index+2, column=2, value=sorted_keywords_str)

# 自适应列宽
for col in worksheet.columns:
    max_length = 0
    column = get_column_letter(col[0].column)
    for cell in col:
        try:
            if len(str(cell.value)) > max_length:
                max_length = len(str(cell.value))
        except:
            pass
    adjusted_width = (max_length + 2)
    worksheet.column_dimensions[column].width = adjusted_width

# 保存Excel文件
workbook.save("keywords.xlsx")

这段代码会在当前文件夹中读取所有以`.txt`结尾的文件，对每个文件进行分词、去除停用词、关键词提取，并将结果输出到一个名为`keywords.xlsx`的Excel文件中。其中，第一列为文件名，第二列为关键词及其出现次数。

需要注意的是，由于这段代码使用了中文分词，因此需要保证停用词文件和待处理的txt文件编码均为UTF-8。另外，由于分词的准确性和关键词提取的效果与具体的业务场景和语料库有关，因此需要根据实际情况进行调整。