# 创建一个txt文件,文件名为first file,并向文件写入msg def File_New(name, msg): desktop_path = "路径" #文件路径 full_path = desktop_path + name + '.txt' # 也可以是.doc file = open(full_path,'w') file.write(msg) file.close() text_create('first file', 'Hi!Python!') 1. 2....
hdr_cells = table.rows[0].cells#设置列名hdr_cells[0].text ='姓名'hdr_cells[1].text ='性别'hdr_cells[2].text ='出生日期'# 操作写入行forname, sex, birthdayinrecords: row_cells = table.add_row().cells row_cells[0].text = name row_cells[1].text = sex row_cells[2].text = bi...
一、创建新文件并写入 text = 'This is a new text.\nOne line\nSecond line.' my_file = open('new file.txt', 'w') my_file.write(text) my_file.close() 1. 2. 3. 4. 5. 解释: open(‘文件名’,‘打开方式’) 打开方式常用的有以下三种: r:以只读方式打开文件。 w:打开一个文件只用...
doc = word.Documents.Open(FileName=path, Encoding='gbk') for para in doc.paragraphs: print(para.Range.Text) for t in doc.Tables: for row in t.Rows: for cell in row.Cells: print(cell.Range.Text) doc.Close() word.Quit 但是pywin32 有另外一个功能,就是将 .doc 格式另存为 .docx 格...
今天,数据猿就尝试对四种格式的文档,进行部分内容读取的操作,实现读取文件操作的办公自动化~目录如下——读取文本文档with 语句读取部分内容python最基本的文件读取是采用open()函数,但需要close()来关闭文件,否则会报错,所以建议使用with语句来读取一般的txt文件。with open('file.txt',enc......
path=r'E:\abc\test.doc'doc=word.Documents.Open(FileName=path,Encoding='gbk')forparaindoc.paragraphs:print(para.Range.Text)fortindoc.Tables:forrowint.Rows:forcellinrow.Cells:print(cell.Range.Text)doc.Close()word.Quit 但是pywin32 有另外一个功能,就是将 .doc 格式另存为 .docx 格式,这样我...
,可以使用Python的python-docx库来实现。 python-docx是一个用于读取、查询和修改Microsoft Word文件的Python库。它可以解析docx文件,并提供了一系列方法...
A configuration of python file needs to be done to get started, so you need to add either sphinx.ext.napoleon or sphinxcontrib.napoleon to the extensions list in conf.py. class Vehicles(object): ''' The Vehicle object contains a lot of vehicles Args: arg (str): The arg is used for....
进行合并new_texts.append(prefix_text) 方法二:paddle/mmdetection进行检测识别(代码略) 二、Docx转文本 这个在linux系统还是比较好处理的,分别由langchain和python-docx。 # python-docx 简单代码示例 from docx import Document def extract_text_from_docx(docx_path):...
with open(html_path, 'r', encoding='utf-8') as html_file: # 使用BeautifulSoup解析HTML soup = BeautifulSoup(html_file, 'html.parser') # 遍历HTML中的所有段落和标题 for element in soup.find_all(['p', 'h1', 'h2', 'h3', 'h4', 'h5', 'h6']): # 获取标签名称 ...