早就有想法把博客每天的访问流量记下来，刚好现在申请了GAE的应用，又开始学Python，正好拿这个练手。 打算先利用Python把访问记录保存在本地，熟悉之后可以部署到GAE，利用GAE提供的cron就可以每天更近访问流量了。 OK，开始~ 首先是简单的网页抓取程序： [python] view plaincopy import sys， urllib2 req = urllib2.Request（"http:// } req = urllib2.Request（"http://blog.csdn.net/nevasun"， headers=headers） 再试一下，HTTP Error 403没有了，但是中文全都是乱码 encode（type） # convert encode format OK，大功告成，可以抓取中文页面了。下一步就是在GAE上做个简单的应用了~
写这个jupyter的原因是好几次自己爬完新闻之后，发现中间有些是html标签代码或者其他多余的英文字符，自己也不想保留，那么这时候一个暴力简单的方法就是使用 unicode 范围 \u4e00 - \ u9fff 来判别汉字 unicode 分配给汉字（中日韩越统一表意文字）的范围为 4E00-9FFF （目前 unicode 6.3 的标准已定义到 9FCC ） # 判断字符是否全是中文 def ishan(text): # for python 3.x # sample: ishan('一') == True, ishan('我&&你') == False return all('\u4e00' <= char <= '\u9fff' for char in text) ishan("asas112中国") False # 提取中文字符 import re def extract_chinese 还有一个是过滤HTML标签的强大工具 HTMLParser from html.parser import HTMLParser def strip_tags(html): """ Python
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Python提取中文字符，包含数字 import re m = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', content) print(m) def translate(str): line = str.strip() # 处理前进行相关的处理，包括转换成Unicode等 pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa50-9]') # 中文的编码范围是 = " ".join(pattern.split(line)).strip() # zh = ",".join(zh.split()) outStr = zh # 经过相关处理后得到中文的文本
对于python2.7 字符串在Python2.7内部的表示是unicode编码，因此，在做编码转换时，通常需要以unicode作为中间编码，即先将其他编码的字符串解码成unicode，再从unicode 先用一些编辑器（如editplus ）看一下你的txt文件保存的是utf-8，还是gb2312或其他的。 .encode('gb2312')或 line = (file1.readline()).decode('gb2312').encode('utf-8') 注意：txt使用utf8编码的时候会默认在文件开头插入三个不可见字符 这个python已经定义了一个常量了，可以直接和这个常量比较，如果一样就删除前三个字符然后再decode。 取代非法字符； 如果设置为xmlcharrefreplace，则使用XML的字符引用。
本文一步步为你演示，如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”，不妨尝试一下。 虽然这个功能实现起来并不复杂，但是其中也有些坑，需要避免踩进去的。 通过本文，我一步步为你演示如何用Python实现中文关键词提取这一功能。 环境 Python 第一步是安装Python运行环境。 结巴分词 我们使用的关键词提取工具为结巴分词。 之前在《如何用Python做中文分词？》一文中，我们曾经使用过该工具为中文语句做分词。这次我们使用的，是它的另一项功能，即关键词提取。 我特意从中找了一篇非技术性的，以避免提取出的关键词全都是Python命令。 我选取的，是去年的那篇《网约车司机二三事》。 这篇文章，讲的都是些比较有趣的小故事。 讨论 小结一下，本文探讨了如何用Python对中文文本做关键词提取。具体而言，我们分别使用了TF-idf和TextRank方法，二者提取关键词的结果可能会有区别。 你做过中文关键词提取吗？
本文一步步为你演示，如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”，不妨尝试一下。 ? （由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。 通过本文，我一步步为你演示如何用Python实现中文关键词提取这一功能。 环境 Python 第一步是安装Python运行环境。我们使用集成环境Anaconda。 结巴分词 我们使用的关键词提取工具为结巴分词。 之前在《如何用Python做中文分词？》一文中，我们曾经使用过该工具为中文语句做分词。这次我们使用的，是它的另一项功能，即关键词提取。 我特意从中找了一篇非技术性的，以避免提取出的关键词全都是Python命令。 我选取的，是去年的那篇《网约车司机二三事》。 ? 这篇文章，讲的都是些比较有趣的小故事。 讨论 小结一下，本文探讨了如何用Python对中文文本做关键词提取。具体而言，我们分别使用了TF-idf和TextRank方法，二者提取关键词的结果可能会有区别。 你做过中文关键词提取吗？
这两天看了很多关于mysql中文乱码的问题，除了创建table的时候设置为utf8编码以及修改mysql配置文件的方法外，很少有人提关于python库中中文乱码的处理办法，尤其是records库的中文乱码问题 文中的代码在CentOS或者Ubuntu操作系统python3的环境下都测试没问题。 基于python3使用pymysql来读取mysql中的内容，在connect中一定要加入charset参数，否则中文在ubuntu或者centos下读出来显示一堆问号。 cursor.fetchall(): print(row) db.close() records库是requests作者 kennethreitz 写的一个非常方便的针对各种数据库进行数据处理的python 库，只不过文档和网上的相关内容很少，尤其是中文的情况，如果不知道正确的使用方法很容易出现乱码。
#读取文件所有内容，返回字符串对象，python默认以文本方式读取文件，遇到结束符读取结束。 fr = open('lenses.txt') read = fr.read() print(type(read),read) #读取文件中的一行，每次读取一行，返回字符串对象，只要该文件打开，下次读取上次的下一行 lenses.txt') read = fr.readline() print(type(read),read) read2 = fr.readline() print(type(read2),read2) #读取文件中的所有行 ，读取内容包含\t、\n等字符，返回一个元素为每行内容的列表对象。 #另外还有linecache模块、StringIO模块可以将文件读取到缓冲区中来进行对文件的操作，而非直接操作磁盘上的文件，大大提高了文件操作效率。
引言 这几天做点小东西，涉及到OpenCV读取中文图像的问题 如果直接读取中文路径的图像，往往返回[] import cv2 cv_im = cv2.imread(‘老干妈.jpg') 缘起 偶然发现 opencv 读取图像，解决imread不能读取中文路径的问题文章，代码简单有效，可以参考下文章底部附录 im = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name,dtype=np.uint8 ),-1) 但是作者代码注释中说该方法读取的图像的通道就会变为RGB,但是我实验仍为BGR,于是有了如下实验： 实验中各个库的版本： opencv-python: 4.2.0.34 Pillow imread不能读取中文路径的问题 opencv-python 无法读取中文距离 # 假设 im_name是中文路径 im = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name,dtype =np.uint8),-1) # 读取的数据是RGB 而不是 BGR， 要注意 总结 到此这篇关于Python OpenCV读取中文路径图像的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV读取中文路径图像内容请搜索
前言 本来打算推一篇如何使用 Python 从 PDF 中提取文本内容的文章，但是因为审核原因，公众号上发不出来。尝试排查了一个小时，还是没有搞定，索性就放弃挣扎了。 结合自己的经验，我觉得常见的 PDF 文件可以分为两类：一种是文本转化而成（Text-Based），这种文件通常可以直接复制和粘贴；另一种是扫描文件而成（Scanned），比如影印书籍、插入图片制成的文件 依据这个划分，将 Python 中处理 PDF 文件的第三方库可以简单归类： Text-Based：PyPDF2,pdfminer,textract,slate 等库可用于提取文本；pdfplumber ,camelot 等库可用来提取表格。 Scanned：先将文档转为图片，再利用 OCR（光学字符识别）提取内容，如 pytesseract 库；或者采用 OpenCV 进行图像处理。
SQL Server中涉及到中文的缺省字符集是CP936，所以将charset配置为CP936，就解决了中文乱码的问题。
问题描述： 提取Word文档中所有脚注文本，适用于doc和docx格式。 测试文件： ?
点击蓝字关注△ 回复“1024”领取福利大礼包 ? 有时候在爬取数据的时候，需要读取网页中图片中的信息。在读取和处理图像、图像相关的机器学习以及创建图像等任务中，Python一直都是非常出色的语言。 Pillow 算不上是图像处理功能最全的库，但是它拥有你需要使用的全部功能，除非你 要用 Python 重写一个 Photoshop 或进行更加复杂的研究。它也是一个文档健全且十分易用 的库。 安装之后，要用要用tesseract命令在Python的外面运行 今天使用Tesseract来实现一个提取图片中信息的程序。下面这张图片，就是我们需要读取的对象： ? subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) p.wait() f = open("page.txt","r") print(f.read()) f.close() 运行这个程序，应该会输出图片中的文字信息 但是，当文字出现在彩色封面上时，结果就不那么完美了。你可以用 Pillow 库挑选图片进行清理，但是如果想把文字加工成普通人可以看懂的效果，还需要花很多时间去处理。这是只是一个简单的实例。
一、提前知识点 在python中是同样和其他语言一样可以进行文件的读取写入操作，值得注意的是，Python中打开文件读取的方式有几种，分别是以下几种： ? ? 1 with open('username.txt') as f: 2 print(f.read()) View Code 二、如何进行用户交互和读取写入文件直接进行操作 这边需要用到的是我之前在 Python自学之路中用到的用户交互的用法，这边针对输入对文件的内容进行比较，这边就用到了读取文件的指令。 按照之前把文件的内容取出来放入变量中，这边值得注意的是我们需要强制的进行数据类型的转换（不转换不会出错，但会使得我们比较的时候结果不是我们需要的结果，就是因为实际看到的数字或者字符类型和我们需要的类型不一致导致 补充之前Python自学之路中，第一个习题的个人理解： ? ?
, 'tab':[], 'tuozhan':[]} doc = Document(r'C:\test.docx') for p in doc.paragraphs: t = p.text #获取每一段的文本
文件创建者信息提取是文件拷贝检测的一个重要维度信息，前面WORD文档的创建者信息可以通过成熟的python-docx库来进行提取，而EXCEL文件的属性信息，目前还没有成熟的提取方法。 因此只能采取笨办法，即用解压缩文件工具，打开EXCEL文件，可以看到里面的文件树存在docProps/core.xml的目录。 core.xml文件打开的效果如下： image.png 因此，可以采用读取压缩包中文件的方式来进行信息的抽取，对应的python代码如下： def get_excel_author(excel_file
在进行excel文件读取的时候，我自己设置了部分直接从公式获取单元格的值 但是用之前的读取方法进行读取的时候，返回值为空 import os import xlrd from xlutils.copy = os.path.dirname(file_path) # 获取文件上级目录 data_path = root_path + '\data' # 拼接data文件夹地址 data_file = data_path + '\api.xlsx' # 拼接excel文件地址 data = xlrd.open_workbook(data_file) # 读取文件 sheet = data.sheet_by_index xlApp.Visible = False xlBook = xlApp.Workbooks.Open(filename) xlBook.Save() xlBook.Close() 到此这篇关于Python 读取excel文件中带公式的值的实现的文章就介绍到这了,更多相关Python读取excel公式的值内容请搜索ZaLou.Cn
在一些常规分析过程中，常会判断这个文档是否为拷贝检测，对WORD而言，其内部数据中封装了相关的属性信息，如在WINDOW环境下，通过右键属性可以看到其相关的信息如下： image.png 那么如何用程序来自动实现这些信息的自动提取呢 主要有两种方法： 一是每个WORD文档实际上就是一个压缩包，这些信息是放在压缩包中的core.xml的文件里面的。 通过读取这个文件，即可以获得上述信息； 二是直接利用python-docx来进行WORD的操作，实现对这些信息的提取。
问题描述： 提取PDF文件中的表格文字，保存为Excel文件，PDF中每个表格的文本写入Excel文件中的一个工作表。 操作步骤： 1、创建Word文件，测试内容如下，共2页，第1页中有两个表格，并且第一个表格中有合并单元格，第2页中有一个表格。 ? 2、把Word文件转换为PDF文件。 5、运行程序，得到Excel文件。 ? ? ? 。
1、首先创建一个Word文档“测试.docx”，为其中一些文本设置超链接。 ? 2、把该文件复制一份并改名为“测试-副本.zip”，然后解压缩，在其中的word子文件夹中，找到document.xml文件。 ? 3、打开该文件，大致了解一下其中的结构。 ? 4、编写代码，提取“测试.docx”文档中的超链接地址和文本。 ? 5、运行代码，得到结果。 《Python程序设计基础（第2版）》:https://item.jd.com/12319738.html 《Python程序设计基础与应用》:https://item.jd.com/12433472. 《中学生可以这样学Python》:https://item.jd.com/12258900.html
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