"paragraphs=text.split("\n\n")print(paragraphs) 1. 2. 3. 运行结果: ['这是第一个段落', '这是第二个段落', '这是第三个段落。'] 1. 文件读取 在处理文本文件时,我们经常需要按行读取文件的内容。可以使用字符串分割的方法将文件内容按行拆分为一个列表。 withopen("data.txt","r")asfile:lin...
text1 ="Python is great"text2 ="Python is good"d = difflib.Differ() diff = d.compare(text1.split(), text2.split())print('\n'.join(diff)) codecs: 用于编码和解码文本文件,特别是涉及不同编码的场景。 importcodecs# 读取一个 UTF-8 编码的文件withcodecs.open('example.txt','r','utf...
split("\n")): content = line.split() labels.append(content[0]) texts.append(content[1]) #创建一个dataframe,列名为text和label trainDF = pandas.DataFrame() trainDF['text'] = texts trainDF['label'] = labels 接下来,我们将数据集分为训练集和验证集,这样我们可以训练和测试分类器。另外,我们...
我们需要每个单词都是它自己的字符串,所以我们调用message.split()来获得作为单独字符串的单词列表。字符串'My name is AL SWEIGART and I am 4,000 years old.'将导致split()返回['My', 'name', 'is', 'AL', 'SWEIGART', 'and', 'I', 'am', '4,000', 'years', 'old.']。 我们需要删除每个...
for i, line in enumerate(data.split("\n")): content = line.split() labels.append(content[0]) texts.append(content[1]) #创建一个dataframe,列名为text和label trainDF = pandas.DataFrame() trainDF['text'] = texts trainDF['labe...
with open('articles.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() words = text.split() word_freq = {} for word in words: if word in word_freq: word_freq[word] += 1 else: word_freq[word] = 1 sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1],...
res=requests.get(url)# 标头里面的请求方法是GET,所以这里我们使用get请求方法print(res.text) 我们打印之后发现并没有输出任何内容,这是因为对于爬虫来说,有时候网站可能会采取一些反爬虫措施,以防止爬虫程序过度访问网站或者获取网站数据。那么为了避免反爬,我们需要设置合适的请求头信息来模拟真实浏览器行为,设置合适...
closed Out[91]: False In [92]: with open("/tmp/passwd","r+") as f: pass ...: In [93]: f.closed Out[93]: True 二、python文本处理 1、基本字符串处理 1)字符串分隔和连接 str.split() 分隔 str.rsplit() 从右边开始分隔 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [11...
vtext=f.read()#调用排序函数vstr =get_char(vtext)print('列出文本中的英文单词:\n')#在终端上打印文本中的单词print(vstr) (1)get_char()函数的主要流程是:首先用re模块的split()函数对字符串进行分割,这里主要注意的是split()函数的第一个参数实际上是一个正则表达式它能识别多个分隔符,以上实现正确分隔...
# TOP, CLOSEST, ALL #End of Spell checker config token_list = text.split() for word_pos in range(len(token_list)): word = token_list[word_pos] if word is None: token_list[word_pos] = "" continue if not '\n' in word and word not in string.punctuation...