import json with open('example.json', 'r') as file: data = json.load(file) 上述代码将JSON文件中的内容解析为Python字典data。 四、处理错误和异常 在读取和解析文件内容时,可能会遇到各种错误和异常。例如,文件不存在、文件格式错误等。可以使用异常处理机制来处理这些情况,确保程序的健壮性。 try: with ...
import json def text_to_dict(text_file_path): # 读取文本文件内容 with open(text_file_path, 'r') as file: content = file.read() # 将文本内容转换为字典 dictionary = {} lines = content.split('\n') for line in lines: if line: key, value = line.split(':') dictionary[key.strip(...
import json # 1. 读取文本文件并将其内容保存为字符串 with open('data.txt', 'r') as file: text = file.read() # 2. 使用json模块将字符串转换为字典 dictionary = json.loads(text) print(dictionary) 复制代码 在上面的示例中,我们假设文本文件的内容是一个JSON格式的字符串。json.loads()函数用于...
试试这个: import json #with open('sample.txt','r') as f: # s=f.read() s='''tomCruise Tom Cruise Los Angeles, CA http://www.tomcruise.com STARTBIO Official TomCruise.com crew tweets. We love you guys! Visit us at Facebook! ENDBIO katieH NicoleKidman END PerezHilton Perez Hilt...
import configparser config=configparser.ConfigParser() config['url']={'url':'www.baidu.com'} #类似于字典操作 with open('example.ini','w') as configfile: config.write(configfile) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.JSON格式 JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,采用完全...
LocalFile_LINES = fp.readlines() NumLines = len(LocalFile_LINES) # Write file with open("CLEANED.txt", 'w') as fp: # iterate each line for number, line in enumerate(LocalFile_LINES): # delete line 5 and 8. or pass any Nth line you want to remove ...
先创建一个Project_engDictionary文件夹,在我的机器上,它的路径如下: D:\PythonMooc2023\Python_Projects\Project_engDictionary A,创建一个窗口,我们假定是一个800x600的窗口,问chatGPT,类似这样: 它给出了答案: import tkinter as tk # 导入tkinter模块 window = tk.Tk() # 创建一个Tk类的对象,这是主窗口...
然而,有一些地方可能有一个不涉及特定表达式的长语句。其中最显著的例子是import语句 - 它可能变得很长,但不使用可以加括号的任何表达式。 然而,语言设计者允许我们使用()字符,以便将一长串名称分解为多个逻辑行: **>>>frommathimport(sin, cos, tan,** ...
from xml.etree import ElementTree as ET # 直接解析xml文件 tree = ET.parse("xo.xml") # 获取xml文件的根节点 root = tree.getroot() 利用ElementTree.parse将文件直接解析成xml对象 操作xml XML格式类型是节点嵌套节点,对于每一个节点均有以下功能,以便对当前节点进行操作 节点功能一览表 由于 每个节点 都...
import jieba import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk',header=None,sep="xovm02") df= df[0] .dropna() #[0]是因为我们的数据就是第一列,dropna去空 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.2分词处理 mycut=lambda s:' '.join(jieba.cut(s)) ...