python提取语句的函数
时间: 2024-04-30 20:20:19 浏览: 15
你可以使用Python的正则表达式模块`re`提取语句。以下是一个例子:
```python
import re
text = "Python is a great programming language. It is used for web development, data analysis, artificial intelligence, and more."
sentences = re.findall('[A-Z][^\.!?]*[\.!?]', text)
print(sentences)
```
输出结果:
```
['Python is a great programming language.', 'It is used for web development, data analysis, artificial intelligence, and more.']
```
这个例子使用正则表达式来匹配句子。正则表达式`[A-Z][^\.!?]*[\.!?]`匹配以大写字母开头,以句号、问号或感叹号结尾的语句。`re.findall()`函数返回一个包含所有匹配结果的列表。
相关问题
python unwrapped语句
`Unwrapped`是Python中的一个装饰器函数,它的作用是将被装饰函数返回值中的`Future`对象进行解包,即将其中的结果提取出来。`Future`是Python中的一个异步编程概念,表示一个尚未完成的操作,可以通过`await`关键字来等待它的结果。
使用`@unwrapped`装饰器可以使得被装饰函数的返回值中的`Future`对象自动解包,从而简化异步编程的代码。例如:
```python
import asyncio
@asyncio.coroutine
def coro():
return asyncio.Future()
@unwrapped
@asyncio.coroutine
def wrapped_coro():
return asyncio.Future()
async def main():
fut1 = coro()
fut2 = wrapped_coro()
print(fut1) # <Future pending>
print(fut2) # <Future pending> (unwrapped)
asyncio.run(main())
```
在上面的例子中,`coro`函数返回了一个`Future`对象,而`wrapped_coro`函数在其定义时使用了`@unwrapped`装饰器。在`main`函数中,我们分别调用这两个函数,并将它们返回的`Future`对象赋值给`fut1`和`fut2`变量。由于`wrapped_coro`函数使用了`@unwrapped`装饰器,因此在返回`Future`对象时,该对象会被自动解包,即返回其中的结果。所以`fut2`变量的值是`<Future pending> (unwrapped)`,而`fut1`变量的值仍然是`<Future pending>`。
用python语句提取文档中固定列
在Python中,我们可以使用pandas库来提取文档中的固定列。首先,我们需要安装pandas库。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装pandas:
pip install pandas
安装完毕后,我们可以使用以下代码提取文档中的固定列:
```python
import pandas as pd
# 读取文档数据
data = pd.read_csv("文档路径.csv")
# 提取固定列,例如第2列和第4列
fixed_columns = data.iloc[:, [1, 3]]
# 输出提取的固定列数据
print(fixed_columns)
```
在这段代码中,我们首先使用`pd.read_csv`函数读取文档数据,并将其存储在`data`变量中。然后,我们使用`iloc`方法选择需要提取的列,例如选择第2列和第4列(由于Python中索引从0开始,所以选择第2列为`1`,选择第4列为`3`)。最后,我们打印出提取的固定列数据。
需要注意的是,这段代码中的文档必须是以逗号分隔的CSV文件。如果文档格式不同,你需要根据文档的特定格式进行相应的调整,例如使用`read_excel`函数读取Excel文件。