import wordcloud txt=open("文献.txt","r",encoding="utf-8") #encoding="utf-8"是 XML 文档的开头,其中包含了文档的版本信息和编码格式 #t=txt.read() txt.close() w=wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc",width=1000,height=700,max_words=5000) w.generate(txt) w.to_file("pywordcloud.png")

时间: 2023-06-26 16:07:54 浏览: 122
这段代码的作用是读取文献.txt文件中的内容,生成一个中文词云图,并将词云图保存为pywordcloud.png文件。 其中,WordCloud是一个Python库,用于生成词云图。font_path指定词云图中的字体,width和height指定词云图的宽度和高度,max_words指定词云图中最多显示的单词数量。generate方法用于生成词云图,to_file方法用于将词云图保存为文件。
相关问题

帮我分析这段代码import xml.dom.minidom # 解析XML文件 doc = xml.dom.minidom.parse('test_Exp.xml') root = doc.documentElement # 选择要排序的字段 items = root.getElementsByTagName('Group') # 根据特定属性进行排序 items = sorted(items, key=lambda item: item.getAttribute('index')) new_root = doc.createElement('root') print(items) index = 1 for item in items: print(item.getAttribute('index')) item.setAttribute("index", index) print(item.getAttribute('index')) new_root.appendChild(item) index += 1 # 将新的XML节点添加到文档中 doc.removeChild(root) doc.appendChild(new_root) # 保存文档 with open('soted.xml', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(doc.toprettyxml(indent='\t', encoding='utf-8').decode('utf-8'))

这段代码是用来对一个 XML 文件中的特定元素进行排序,并将排序后的结果写入到新的 XML 文件中。具体实现步骤如下: 1. 使用 `xml.dom.minidom` 库的 `parse` 方法解析 XML 文件,得到文档对象 `doc`。 2. 通过 `doc.documentElement` 选择 XML 文件的根元素。在这个例子中,我们将对 `Group` 元素进行排序。 3. 使用 `root.getElementsByTagName('Group')` 方法选择所有的 `Group` 元素,并根据 `index` 属性进行排序。排序使用了 `sorted` 方法和 `key` 参数。 4. 创建一个新的根节点 `new_root`,并将排序后的 `Group` 元素依次添加到这个节点中。在添加元素时,我们使用 `setAttribute` 方法更新元素的 `index` 属性,并将元素添加到 `new_root` 中。 5. 使用 `doc.removeChild(root)` 方法删除原始的根节点。 6. 使用 `doc.appendChild(new_root)` 方法将新的根节点添加到文档对象中。 7. 最后,使用 `open` 函数打开一个新的文件,并使用 `doc.toprettyxml` 方法将文档对象转换为格式化的 XML 字符串,然后将这个字符串写入到文件中。 需要注意的是,在写入 XML 文件时,为了避免特殊字符导致的错误,代码对写入的内容进行了编码和解码操作。

import logging import os.path import sys from optparse import OptionParser from gensim.corpora import WikiCorpus def parse_corpus(infile, outfile): '''parse the corpus of the infile into the outfile''' space = ' ' i = 0 with open(outfile, 'w', encoding='utf-8') as fout: wiki = WikiCorpus(infile, lemmatize=False, dictionary={}) # gensim中的维基百科处理类WikiCorpus for text in wiki.get_texts(): fout.write(space.join(text) + '\n') i += 1 if i % 10000 == 0: logger.info('Saved ' + str(i) + ' articles') if __name__ == '__main__': program = os.path.basename(sys.argv[0]) logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(program) # logging.getLogger(logger_name) logger.info('running ' + program + ': parse the chinese corpus') # parse the parameters parser = OptionParser() parser.add_option('-i', '--input', dest='infile', default='zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2', help='input: Wiki corpus') parser.add_option('-o', '--output', dest='outfile', default='corpus.zhwiki.txt', help='output: Wiki corpus') (options, args) = parser.parse_args() infile = options.infile outfile = options.outfile try: parse_corpus(infile, outfile) logger.info('Finished Saved ' + str(i) + 'articles') except Exception as err: logger.info(err) # python parse_zhwiki_corpus.py -i zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 -o corpus.zhwiki.txt 优化代码

import logging import os.path import sys from optparse import OptionParser from gensim.corpora import WikiCorpus def parse_corpus(infile, outfile): '''parse the corpus of the infile into the outfile''' space = ' ' i = 0 with open(outfile, 'w', encoding='utf-8') as fout: wiki = WikiCorpus(infile, lemmatize=False, dictionary={}) # gensim中的维基百科处理类WikiCorpus for text in wiki.get_texts(): fout.write(space.join(text) + '\n') i += 1 if i % 10000 == 0: logging.info('Saved ' + str(i) + ' articles') if __name__ == '__main__': program = os.path.basename(sys.argv[0]) logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(program) # logging.getLogger(logger_name) logger.info('running ' + program + ': parse the chinese corpus') # parse the parameters parser = OptionParser() parser.add_option('-i', '--input', dest='infile', default='zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2', help='input: Wiki corpus') parser.add_option('-o', '--output', dest='outfile', default='corpus.zhwiki.txt', help='output: Wiki corpus') (options, args) = parser.parse_args() infile = options.infile outfile = options.outfile try: parse_corpus(infile, outfile) logger.info('Finished Saved ' + str(i) + 'articles') except Exception as err: logger.info(err)
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <NetDataEvaluateSet> <Analysis netName="kqgs002_hq"> <Analysis value="548548.626,3319421.300,548548.700,3319421.300,548548.700,3319421.358,548548.626,3319421.358,548548.626,3319421.300" name="FlyPointAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="true" name="IntersectLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="3" name="IsolatedLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.003" name="NearLineNodeAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="false" name="NetConnectivityAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.001" name="RepeatLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.001" name="RepeatPointAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.001" name="ShortLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis name="AttributeAnalysis"> <Analysis dname="泵房" fldname="唯一编号" isAnalysis="true" highlight="泵房" expression="1" flag="true" type="1"/> </Analysis> <Analysis name="LinkDegreeAnalysis"> <Analysis dname="泵站" analysis_name="1" typevalue=""纵坐标" = '3319645.891'" cnns="2,3" isAnalysis="true"/> </Analysis> <Analysis name="LinkRuleAnalysis"> <Analysis dname="泵房" nod_fldname="所在位置" analysis_name="3" typevalue=""所属镇街" = 3 " equals="true" lin_fldname="管线口径" threshold="3" isAnalysis="true" ldname=""/> </Analysis> </Analysis> </NetDataEvaluateSet>清除 <Analysis value="548548.626,3319421.300,548548.700,3319421.300,548548.700,3319421.358,548548.626,3319421.358,548548.626,3319421.300" name="FlyPointAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="true" name="IntersectLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="3" name="IsolatedLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.003" name="NearLineNodeAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="false" name="NetConnectivityAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.001" name="RepeatLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.001" name="RepeatPointAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.001" name="ShortLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis name="AttributeAnalysis"> <Analysis dname="泵房" fldname="唯一编号" isAnalysis="true" highlight="泵房" expression="1" flag="true" type="1"/> </Analysis> <Analysis name="LinkDegreeAnalysis"> <Analysis dname="泵站" analysis_name="1" typevalue=""纵坐标" = '3319645.891'" cnns="2,3" isAnalysis="true"/> </Analysis> <Analysis name="LinkRuleAnalysis"> <Analysis dname="泵房" nod_fldname="所在位置" analysis_name="3" typevalue=""所属镇街" = 3 " equals="true" lin_fldname="管线口径" threshold="3" isAnalysis="true" ldname=""/> </Analysis>部分写代码

import requests import time from bs4 import BeautifulSoup header={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.0.12022 SLBChan/25', 'Host':'zhuti.xiaomi.com', 'Referer':'http://zhuti.xiaomi.com/lockstyle?page=2&sort=New', 'Cookie':'uiversion=5; __utmz=219621008.1672838090.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); __utmc=219621008; JSESSIONID=aaapDywvYNfz79fBMiKRx; __utma=219621008.621547792.1672838090.1672886725.1672916631.3; route=ea4585473b17eff20a466a6aa9314dcc; __utmb=219621008.4.10.1672916631', 'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9' } headers={ 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.0.12022 SLBChan/25', 'sec-fetch-dest': 'document', 'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9' } def down1(): for i in range(1,5): url="http://zhuti.xiaomi.com/lockstyle?page="+str(i)+"&sort=New" down2(url) def down2(neirong): r=requests.get(neirong,headers=header) r.encoding="utf-8" print(r.status_code) demo=r.text print(demo) down3(demo) def down3(biaoqian): soup=BeautifulSoup(biaoqian,"html.parser") tags=soup.find_all("img") print(len(tags)) print(tags) for tag in tags: image=tag["data-src"] print(image) down4(image) def down4(shuchu): filename="image/"+str(int(time.time()*1000))+".jpg" r=requests.get(shuchu,headers=headers) f=open(filename,"wb") f.write(r.content) f.close() if __name__=="__main__": down1()

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Warehouse Management</title> </head> <body> Warehouse Management Scan the barcode to get the warehouse number: <input type="text" id="barcode"> <button onclick="getWarehouseNo()">Get Warehouse Number</button>

Add warehouse number manually: <input type="text" id="manualBarcode"> <input type="text" id="manualWarehouseNo"> <button onclick="addWarehouse()">Add Warehouse</button>

View all warehouses: </body> <script src="warehouse.js"></script> </html>function getWarehouseNo() { let barcode = document.getElementById("barcode").value; let xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open("GET", "/api/warehouse/" + barcode, true); xhr.onreadystatechange = function() { if (this.readyState === 4 && this.status === 200) { document.getElementById("warehouseNo").innerHTML = "Warehouse Number: " + this.responseText; } }; xhr.send();}function addWarehouse() { let barcode = document.getElementById("manualBarcode").value; let warehouseNo = document.getElementById("manualWarehouseNo").value; let xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open("POST", "/api/warehouse/" + barcode + "/" + warehouseNo, true); xhr.onreadystatechange = function() { if (this.readyState === 4 && this.status === 200) { alert("Warehouse added successfully"); } }; xhr.send();}function getAllWarehouse() { let xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open("GET", "/api/warehouse", true); xhr.onreadystatechange = function() { if (this.readyState === 4 && this.status === 200) { let data = JSON.parse(this.responseText); let warehouseList = document.getElementById("warehouseList"); for (let warehouse in data) { let list = document.createElement("li"); list.innerHTML = warehouse + ": " + data[warehouse].join(", "); warehouseList.appendChild(list); } } }; xhr.send();}getAllWarehouse();根据这些前端代码写出对应的后端java代码按三层架构来写以及启动类

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