Python2.7处理文本常用代码模块
python常用模块及第三方库功能简介
python常⽤模块及第三⽅库功能简介前⾔： Python吸引⼈的⼀个出众的优点就是它有众多的第三⽅库函数，可以更⾼效率的实现开发，经过整理与⽐对，整理了运维相关的常⽤模块，并将其功能简介，对其中重要的常⽤模块，接下来的博客会进⾏相应的详细介绍与功能使⽤介绍。
Python运维常⽤的20个库：1、psutil是⼀个跨平台库（https:///giampaolo/psutil）能够实现获取系统运⾏的进程和系统利⽤率（内存，CPU,磁盘，⽹络等），主要⽤于系统监控，分析和系统资源及进程的管理。
2、IPy（/haypo/python-ipy）,辅助IP规划。
3、dnspython()Python实现的⼀个DNS⼯具包。
4、difflib：difflib作为Python的标准模块，⽆需安装，作⽤是对⽐⽂本之间的差异。
5、filecmp:系统⾃带，可以实现⽂件，⽬录，遍历⼦⽬录的差异，对⽐功能。
6、smtplib：发送电⼦邮件模块7、pycurl()是⼀个⽤C语⾔写的libcurl Python实现，功能强⼤，⽀持的协议有：FTP,HTTP,HTTPS,TELNET等，可以理解为Linux下curl命令功能的Python封装。
8、XlsxWriter:操作Excel⼯作表的⽂字，数字，公式，图表等。
9、rrdtool:⽤于跟踪对象的变化，⽣成这些变化的⾛⾛势图10、scapy(/projects/scapy/)是⼀个强⼤的交互式数据包处理程序，它能够对数据包进⾏伪造或解包，包括发送数据包，包嗅探，应答和反馈等功能。
11、Clam Antivirus免费开放源代码防毒软件，pyClamad,可以让Python模块直接使⽤ClamAV病毒扫描守护进程calmd。
12、pexpect:可以理解成Linux下expect的Python封装，通过pexpect我们可以实现对ssh,ftp,passwd,telnet等命令⾏进⾏⾃动交互，⽽⽆需⼈⼯⼲涉来达到⾃动化的⽬的。
python常用代码大全-Python常用库大全
python常⽤代码⼤全-Python常⽤库⼤全Python常⽤库⼤全，看看有没有你需要的。
环境管理管理 Python 版本和环境的⼯具p – ⾮常简单的交互式 python 版本管理⼯具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理⼯具。
Vex – 可以在虚拟环境中执⾏命令。
virtualenv – 创建独⽴ Python 环境的⼯具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的⼀组扩展。
包管理管理包和依赖的⼯具。
pip – Python 包和依赖关系管理⼯具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的⼀组⼯具。
conda – 跨平台，Python ⼆进制包管理⼯具。
Curdling – 管理 Python 包的命令⾏⼯具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下⼀代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像⼯具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发⼯具。
localshop – 本地 PyPI 服务（⾃定义包并且⾃动对 PyPI 镜像）。
分发打包为可执⾏⽂件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独⽴的执⾏⽂件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为⼀个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执⾏⽂件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独⽴软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独⽴软件包（Windows）。
pynsist – ⼀个⽤来创建 Windows 安装程序的⼯具，可以在安装程序中打包 Python本⾝。
构建⼯具将源码编译成软件。
buildout – ⼀个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应⽤。
phtony常用代码
phtony常用代码常用的Python代码Python是一种高级的、通用的编程语言，它在软件开发领域有着广泛的应用。
无论是初学者还是经验丰富的开发人员，都会使用一些常用的Python代码来解决问题。
本文将介绍一些常用的Python 代码，帮助读者更好地理解和应用Python编程。
1. Hello, World!Hello, World!是编程入门的第一个例子，也是Python编程的开始。
使用Python打印Hello, World!非常简单，只需要一行代码即可：```pythonprint("Hello, World!")```2. 变量和数据类型在Python中，变量用于存储数据。
Python有多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组和字典。
以下是一些常用的变量和数据类型的代码示例：```python# 定义整数变量age = 18# 定义浮点数变量height = 1.75# 定义字符串变量name = "Tom"# 定义列表变量fruits = ["apple", "banana", "orange"]# 定义元组变量coordinates = (10, 20)# 定义字典变量person = {"name": "Tom", "age": 18}```3. 条件语句条件语句用于根据条件执行不同的代码块。
Python使用if、elif和else关键字来实现条件语句。
以下是一个简单的条件语句的代码示例：```pythonage = 18if age < 18:print("未成年人")elif age >= 18 and age < 60:print("成年人")else:print("老年人")```4. 循环语句循环语句用于重复执行一段代码。
python中文本的处理方式
python中文本的处理方式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Python是一种优秀的编程语言，被广泛应用于文本处理领域。
在Python中，文本处理是一个非常重要的应用场景，可以帮助我们对文本数据进行清洗、分析、挖掘等操作。
在这篇文章中，我们将介绍一些Python中文本处理的常用方法和技巧。
1. 字符串处理在Python中，字符串是一种常见的数据类型，我们可以使用字符串来表示文本数据。
Python提供了丰富的字符串处理方法，可以帮助我们对文本数据进行各种操作。
我们可以使用字符串的split方法来将文本数据按照指定的分隔符切分成多个部分；我们也可以使用字符串的join方法来将多个字符串连接成一个字符串；我们还可以使用字符串的replace方法来替换文本中的特定内容等。
2. 正则表达式正则表达式是一种强大的文本匹配工具，在Python中也有很好的支持。
使用正则表达式可以帮助我们在文本中查找特定的模式，进行文本的匹配、替换等操作。
我们可以使用re模块提供的方法来编译和使用正则表达式，实现对文本的高效处理。
正则表达式在文本处理中有广泛的应用，可以帮助我们快速地处理各种文本数据。
3. 文本分词文本分词是文本处理的一个重要环节，可以将文本数据按照词语的粒度进行切分。
Python中有很多成熟的文本分词工具，比如jieba 等。
使用这些工具可以帮助我们快速地将文本数据进行分词处理，并得到分词后的结果。
文本分词在文本挖掘、信息检索等领域有着广泛的应用，可以帮助我们更好地理解文本数据。
4. 文本去除停用词停用词是指在文本中频繁出现但对文本含义影响不大的词语，如“的”、“是”等。
在进行文本处理时，我们通常会将这些停用词去除，以便更好地分析文本内容。
Python中有很多停用词库可以使用，比如nltk等。
我们可以使用这些停用词库来去除文本中的停用词，使得文本数据更加干净。
5. 文本特征提取在文本处理中，文本特征提取是一个重要的环节，可以帮助我们将文本数据转换成机器学习算法可用的形式。
python文件处理例子
python文件处理例子文件处理是编程中常见的任务之一，Python提供了强大的文件处理能力，可以读取、写入、修改文件内容。
下面将列举十个符合要求的Python文件处理例子。
1. 文件的创建和写入可以使用open函数创建一个新的文件，并使用write方法写入内容。
例如：```pythonfile = open("example.txt", "w")file.write("Hello, world!")file.close()```2. 文件的读取和输出使用open函数打开一个已存在的文件，并使用read方法读取文件内容，然后使用print函数输出。
例如：```pythonfile = open("example.txt", "r")content = file.read()print(content)file.close()```3. 逐行读取文件可以使用readlines方法逐行读取文件内容，并使用for循环逐行输出。
例如：```pythonfile = open("example.txt", "r")lines = file.readlines()for line in lines:print(line)file.close()```4. 追加写入文件使用open函数打开一个已存在的文件，并使用write方法追加写入内容。
例如：```pythonfile = open("example.txt", "a")file.write("This is a new line.")file.close()```5. 文件的复制可以使用open函数同时打开两个文件，然后使用read和write方法将一个文件的内容复制到另一个文件中。
python2.7到python3代码转换脚本2to3的一些介绍
python2.7到python3代码转换脚本2to3的⼀些介绍你的位置: ‣‣难度等级: ♦♦♦♦♦使⽤2to3将代码移植到Python 3❝ Life is pleasant. Death is peaceful. It’s the transition that’s troublesome. ❞— Isaac Asimov (attributed)‣概述⼏乎所有的Python 2程序都需要⼀些修改才能正常地运⾏在Python 3的环境下。
为了简化这个转换过程，Python 3⾃带了⼀个叫做2to3的实⽤脚本(Utility Script)，这个脚本会将你的Python 2程序源⽂件作为输⼊，然后⾃动将其转换到Python 3的形式。
描述了如何运⾏这个脚本，然后展⽰了⼀些它不能⾃动修复的情况。
这篇附录描述了它能够⾃动修复的内容。
print语句在Python 2⾥，print是⼀个语句。
⽆论你想输出什么，只要将它们放在关键字后边就可以。
在Python 3⾥，print()是⼀个函数。
就像其他的函数⼀样，print()需要你将想要输出的东西作为参数传给它。
Notes Python 2Python 3①print print()②print 1print(1)③print 1, 2print(1, 2)④print 1, 2,print(1, 2, end=' ')⑤print >>sys.stderr, 1, 2, 3print(1, 2, 3, file=sys.stderr)1. 为输出⼀个空⽩⾏，需要调⽤不带参数的print()。
2. 为输出⼀个单独的值，需要将这这个值作为print()的⼀个参数就可以了。
3. 为输出使⽤⼀个空格分隔的两个值，⽤两个参数调⽤print()即可。
4. 这个例⼦有⼀些技巧。
在Python 2⾥，如果你使⽤⼀个逗号(,)作为print语句的结尾，它将会⽤空格分隔输出的结果，然后在输出⼀个尾随的空格(trailing space)，⽽不输出回车(carriage return)。
python2.7 elementtree 注释
Python2.7 ElementTree 注释ElementTree 是 Python 标准库里用于处理 XML 数据的模块，它提供了一种简单而灵活的方法来解析和创建 XML 文档。
在ElementTree 中，我们可以使用注释来对XML 结构进行说明和说明。
在本文中，我们将讨论在 Python2.7 中如何使用 ElementTree 模块来处理 XML 注释。
一、ElementTree 模块简介ElementTree 模块是 Python 标准库中的一个工具，它提供了处理XML 文档的功能。
它可以帮助我们解析 XML 数据、创建 XML 文档以及对 XML 结构进行操作。
在 Python2.7 中，ElementTree 模块是内置的，因此我们无需安装任何额外的软件包就可以使用它来处理XML 数据。
二、ElementTree 模块的基本用法在 ElementTree 中，我们可以使用 ElementTree.parse() 方法来解析一个 XML 文档，获得一个 ElementTree 对象。
我们可以通过该对象的 getroot() 方法获得 XML 文档的根元素。
我们可以使用根元素的iter() 方法来遍历XML 结构，并对其中的元素、属性和文本进行操作。
我们还可以使用 ElementTree.Element 方法来创建新的元素，然后将其添加到 XML 结构中。
三、ElementTree 模块中的注释在 XML 文档中，注释是一种用于对文档结构进行说明和解释的特殊内容。
在 ElementTree 中，我们可以使用 ElementTree.Element 方法的 text 属性来添加注释。
具体来说，我们可以通过在注释内容前后分别添加 <!-- 和 --> 来创建注释。
我们可以使用如下代码来创建一个包含注释的元素：```pythonimport xml.etree.ElementTree as ETroot = ET.Element("root")child = ET.Element("child")child.text = "This is ament"root.append(child)tree = ET.ElementTree(root)tree.write("output.xml")```上述代码中，我们通过创建一个 Element 对象 child，并将其 text 属性设置为 "This is ament" 来添加了一个注释。
python提取文本数据转换成表格的方法-概述说明以及解释
python提取文本数据转换成表格的方法-范文模板及概述示例1:Python中有多种方法可以提取文本数据并将其转换成表格。
以下是几种常用的方法：1. 使用pandas库：pandas是Python中最常用的数据处理和分析库之一。
它提供了强大的函数和工具，可以方便地将文本数据转换成表格。
首先，您需要使用pandas库导入文本数据。
可以使用`read_csv()`函数来读取CSV格式的文本文件，或者使用`read_excel()`函数来读取Excel文件。
例如：pythonimport pandas as pd从CSV文件中读取数据df = pd.read_csv('data.csv')从Excel文件中读取数据df = pd.read_excel('data.xlsx')读取数据后，您可以使用pandas中的各种方法和函数来处理和转换数据。
例如，您可以使用`head()`函数来查看前几行数据，使用`info()`函数来查看数据的概要信息，使用`describe()`函数来获取统计信息等等。
另外，您还可以使用`to_csv()`函数将数据保存为CSV文件，使用`to_excel()`函数将数据保存为Excel文件。
例如：python查看前5行数据print(df.head())查看数据的概要信息print(())获取数据的统计信息print(df.describe())将数据保存为CSV文件df.to_csv('new_data.csv', index=False)将数据保存为Excel文件df.to_excel('new_data.xlsx', index=False)2. 使用csv模块：csv模块是Python的内置模块，可以轻松处理CSV 格式的文本数据。
首先，您需要使用csv模块打开文本文件，并创建一个csv文件读取器。
然后，您可以使用for循环遍历读取器来读取文件中的每一行数据，并使用列表或字典等数据结构来存储数据。
python案例源代码文档处理
reader = csv.reader(file)
# 读取每一行的内容 for row in reader:
print(row) ```
python案例源代码文档处理
这些是一些常见的文档处理库和示例代码，可以根据需要选择适合你的具体情况的库和方 法。请注意，还有其他许多库可供选择，具体取决于你要处理的文档类型和所需的功能。
reader = PyPDF2.PdfFileReader(file) num_pages = reader.numPages
# 读取每一页的内容 for page_num in range(num_pages):
page = reader.getPage(page_num) text = page.extractText() print(text) ```
python案例源代码文档处理
当涉及到处理文档时，Python有许多库和工具可供选择，具体取决于你要处理的文档类
型和所需的功能。以下是几个常用的Python文档处理库和示例代码：
1. PyPDF2：用于处理PDF文档 ```python import PyPDF2
# 打开PDF文件 with open('example.pdf', 'rb') as file:
python案例源代码文档处理
2. python-docx：用于处理Microsoft Word文档 ```python from docx import Document
# 打开Word文档 doc = Document('example.docx')
Python常用模块大全(总结)
Python常用模块大全（总结）Python是一种强大且广泛使用的编程语言，它拥有许多内置的模块和标准库，同时也有众多的第三方模块可用于各种不同的用途。
在本文中，我们将介绍一些常用的Python模块，以帮助您更好地了解Python的功能和巩固您的编程知识。
1. sys模块：sys模块提供了一些与Python解释器相关的变量和函数，例如命令行参数、标准输入输出等。
2. os模块：os模块提供了一些与操作系统相关的功能，例如文件操作、目录操作等。
5. random模块：random模块提供了生成随机数的功能。
6. math模块：math模块提供了一些基本的数学函数和常量，例如三角函数、对数函数等。
7. re模块：re模块提供了正则表达式的功能，用于模式匹配和字符串处理。
8. json模块：json模块提供了处理JSON格式数据的功能，例如将对象转换为JSON格式、从JSON格式解析数据等。
9. csv模块：csv模块提供了处理CSV文件的功能，例如读取、写入CSV文件等。
11. requests模块：requests模块是一个HTTP库，用于发送HTTP请求和处理响应。
12. hashlib模块：hashlib模块提供了一些加密算法，例如MD5、SHA1等。
13. sqlite3模块：sqlite3模块提供了一个轻量级的数据库引擎，用于处理SQLite数据库。
14. threading模块：threading模块提供了多线程编程的功能，例如创建线程、线程同步等。
15. multiprocessing模块：multiprocessing模块提供了多进程编程的功能，例如创建进程、进程间通信等。
16. subprocess模块：subprocess模块提供了创建和管理子进程的功能。
17. pickle模块：pickle模块提供了将对象序列化和反序列化的功能，用于对象的持久化存储和传输。
18. collections模块：collections模块提供了一些有用的数据结构，例如defaultdict、Counter等。
Python的标准库有哪些
Python的标准库有哪些Python的标准库是Python语言内置的一组模块和包，它们提供了各种各样的功能，包括文件操作、网络通信、数据处理、图形界面等。
使用标准库可以让开发者更加高效地编写Python程序，因为这些功能已经被封装好了，无需重复造轮子。
下面我们来看一下Python的标准库中都包含哪些模块和功能。
1. os模块，os模块提供了与操作系统交互的功能，可以进行文件和目录的操作，获取系统信息等。
比如可以使用os模块来创建、删除、移动文件和目录，获取当前工作目录，执行系统命令等。
2. re模块，re模块是Python中的正则表达式模块，用于处理字符串匹配和搜索。
通过re模块，可以进行字符串的模式匹配、替换、分割等操作，非常适合处理文本数据。
3. datetime模块，datetime模块提供了日期和时间的处理功能，可以进行日期的计算、格式化输出、时区转换等操作。
使用datetime模块可以方便地处理时间相关的业务逻辑。
4. math模块，math模块提供了数学运算相关的函数，包括常见的数学运算、三角函数、对数函数、幂函数等。
使用math模块可以进行数学计算，处理复杂的数学问题。
5. random模块，random模块用于生成随机数，包括整数、浮点数、随机选择等功能。
通过random模块可以实现随机数的生成和使用，用于模拟随机事件或者进行随机抽样。
6. urllib模块，urllib模块是Python中用于访问网络资源的模块，可以进行HTTP请求、下载文件、处理URL等操作。
通过urllib模块可以方便地与网络进行交互，获取网络资源。
7. json模块，json模块用于处理JSON格式的数据，可以进行JSON数据的解析、生成、格式化等操作。
JSON是一种常用的数据交换格式，使用json模块可以方便地处理JSON数据。
8. collections模块，collections模块提供了一些特殊的容器数据类型，如字典、列表、集合等的扩展。
dfile在python中用法
dfile在python中用法dfile在python中是一个用于处理文件的模块，它提供了许多功能来读取、写入和处理文件。
在本文中，我们将对dfile的使用进行一步一步的介绍和演示。
第一步：安装dfile模块要使用dfile模块，首先需要安装它。
可以使用pip工具来安装dfile模块，只需在命令行中运行以下命令：pip install dfile这将自动下载并安装dfile模块到你的python环境中。
第二步：导入dfile模块安装完dfile模块之后，我们需要在python脚本中导入它，以便使用其中的功能。
在python脚本的顶部添加以下代码：pythonimport dfile这样就可以在脚本中使用dfile模块了。
第三步：读取文件dfile模块提供了read_file函数来读取文件的内容。
我们可以使用以下代码来读取一个文本文件的内容：pythoncontent = dfile.read_file('example.txt')print(content)上面的代码将读取名为example.txt的文件的内容，并打印出来。
在使用这个功能之前，确保example.txt文件存在于当前工作目录中。
第四步：写入文件除了读取文件，dfile模块还提供了write_file函数来向文件中写入内容。
下面的代码演示了如何把一段字符串写入到一个新文件中：pythoncontent = "This is a new file created using dfile module"dfile.write_file('new_file.txt', content)上面的代码将创建一个新文件new_file.txt，并把content中的字符串写入到文件中。
第五步：处理CSV文件dfile模块还提供了一些用于处理CSV文件的函数。
下面的代码演示了如何读取一个CSV文件的内容，并将其转换为一个字典：pythondata = dfile.read_csv('data.csv')print(data)上面的代码将读取名为data.csv的CSV文件的内容，并将其转换为一个字典。
使用Python进行文本分类
使用Python进行文本分类Python是一种强大的编程语言，可用于许多不同的应用领域，包括文本分类。
文本分类是将文本数据分为不同类别的任务，这在很多实际应用中非常有用，例如垃圾邮件过滤、情感分析和新闻分类等。
在Python中，有许多库和框架可用于文本分类。
下面我将介绍一些常用的方法和工具。
1.自然语言处理库（Natural Language Processing, NLP）:自然语言处理是用于处理和分析人类语言的技术。
在Python中，有几个流行的NLP库，如NLTK（Natural Language Toolkit）和SpaCy等，可用于文本分类任务。
这些库提供各种功能，包括分词、词性标注、实体识别和句法分析等。
2.机器学习库:机器学习是一种常用的文本分类方法。
Python中有许多流行的机器学习库，如scikit-learn和TensorFlow等，可用于训练和评估分类模型。
这些库提供了各种经典的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。
3.词袋模型（Bag of Words Model）:词袋模型是一种常用的文本表示方法。
它将文本视为无序的词语集合，并将其转换为向量表示。
在Python中，可以使用CountVectorizer类来实现词袋模型，并将其应用于文本分类任务。
下面是一个使用Python进行文本分类的示例代码：```python#导入所需的库和模块from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn.model_selection import train_test_split#定义文本数据和对应类别text_data = [("I love this movie", "positive"),("This was an amazing movie", "positive"),("I really enjoyed this movie", "positive"), ("This movie was terrible", "negative"),("I didn't like this movie", "negative")]#分开文本和类别texts, labels = zip(*text_data)#将文本数据转换为词袋模型表示vectorizer = CountVectorizer()features = vectorizer.fit_transform(texts)#将数据拆分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)#训练分类模型classifier = MultinomialNB()classifier.fit(X_train, y_train)#在测试集上评估模型accuracy = classifier.score(X_test, y_test)print("Accuracy:", accuracy)```在上面的示例中，我们首先定义了一些样本文本数据和对应的类别。
Python入门指南(纯中文版v2.7)
4.2 for 语句 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.3 range() 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
6.2 标准模块 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
6.3 dir() 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
6.4 包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
7 输入和输出
47
7.1 格式化输出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
9类
59
9.1 术语相关 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
python常用的标准库
python常用的标准库Python是一种高级编程语言，它的标准库是Python编程中非常重要的一部分。
Python的标准库包含了大量的模块和函数，可以帮助开发者简化编程过程，提高效率。
在本文中，我将为大家介绍一些Python中常用的标准库，希望能够帮助大家更好地理解和应用Python编程语言。
1. os模块。
os模块是Python中用于与操作系统交互的模块，它提供了许多与文件和目录相关的函数。
通过os模块，我们可以实现文件的复制、删除、重命名等操作，还可以获取文件属性、目录内容等。
os模块为我们提供了丰富的功能，使得我们可以方便地进行文件和目录的操作。
2. sys模块。
sys模块包含了与Python解释器和其环境相关的功能。
通过sys模块，我们可以获取Python解释器的版本信息、命令行参数等。
sys模块还提供了一些与Python解释器交互的函数，例如退出程序、获取当前模块等。
sys模块为我们提供了许多与Python解释器相关的功能，帮助我们更好地理解和控制Python的执行环境。
3. re模块。
re模块是Python中用于处理正则表达式的模块，它提供了丰富的功能来支持正则表达式的匹配、查找、替换等操作。
正则表达式是一种强大的字符串匹配工具，通过re模块，我们可以方便地实现对字符串的复杂匹配和处理。
4. datetime模块。
datetime模块是Python中用于处理日期和时间的模块，它提供了日期和时间的创建、计算、格式化等功能。
通过datetime模块，我们可以方便地进行日期和时间的操作，例如计算日期之间的差值、格式化日期时间字符串等。
5. random模块。
random模块是Python中用于生成随机数的模块，它提供了众多的随机数生成函数，包括生成随机整数、随机选择序列元素、生成随机浮点数等。
通过random模块，我们可以方便地实现对随机数的生成和利用。
6. math模块。
math模块是Python中用于数学运算的模块，它提供了大量的数学函数，包括三角函数、对数函数、指数函数等。
python文本分析代码
python文本分析代码Python语言作为一种强大的脚本语言，可以轻松实现文本分析处理工作。
下面介绍几个python文本分析的基本操作：1. 分词处理：读入文本内容，分解其中的词汇，可以使用jieba库来实现。
代码如下：```import jiebatext = 'Python是一种功能强大的脚本语言'words = jieba.lcut(text)print(words)```2. 读取文本文件：使用open函数可以读入文本文件。
代码如下：```with open(filename, 'r') as f:content = f.read()```3. 统计词频：使用查找字典可以实现词频统计，可以用Python中的collections模块来实现：代码如下：```import collectionswords_count = collections.Counter(words)```4. 词云生成：使用wordcloud模块可以生成词云图，代码如下：```from wordcloud import WordCloud# 生成对象wc = WordCloud(background_color="white",width=1000,heigth=880,max_words=200, max_font_size=400,random_state=42)# 生成词云wc.generate_from_frequencies(words_count)```5. 文本关联性分析：使用gensim模块可以实现文本关联性分析，可用于发现文本中关联度较高的词汇。
代码如下：```from gensim.models import word2vec# 训练模型model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=200, window=5, min_count=2, workers=4)# 计算两个词的相似度model.similarity(u'Python', u'语言')```总之，python文本分析代码包括了文本读取、分词、词频统计、词云生成和文本关联性分析等一系列操作，相比使用上述工具软件操作，使用python可以更快捷、方便地完成文本数据的分析处理。
Python常用的代码
Python常⽤的代码1.⽣成随机数import random #这个是注释，引⼊模块rnd =random.randint(1,500)#⽣成1-500之间的随机数2.读⽂件f =open("c:\\1.txt","r")lines =f.readlines()#读取全部内容for line in linesprint line3.写⽂件f =open("c:\\1.txt","r+")#可读可写模式f.write("123")#写⼊字符串4.正则表达式，读取tomcat的⽇志并打印⽇期import reregx ="\d\d\d\d-\d\d-\d+"f =open("c:\stdout.log","r")i =0for str in f.readlines():if re.search(regx,str):Response.write(str+"<br>")if i>10:break#由于是测试，只分析⼗⾏i=i+1f.close();5.连接数据库import pgdbconn =pgdb.connect(host='localhost',databse='qingfeng',user='qingfeng',password='123')cur =conn.cursor()cur.execute("select * from dream")print cur.rowcount6.SAX处理xml:import stringfrom xml.sax import saxlib, saxextsclass QuotationHandler(saxlib.HandlerBase):"""Crude sax extractor for quotations.dtd document"""def__init__(self):self.in_quote =0self.thisquote =''def startDocument(self):print'--- Begin Document ---'def startElement(self, name, attrs):if name =='quotation':print'QUOTATION:'self.in_quote =1else:self.thisquote =self.thisquote +'{'def endElement(self, name):if name =='quotation':print string.join(string.split(self.thisquote[:230]))+'...',print'('+str(len(self.thisquote))+' bytes)\n'self.thisquote =''self.in_quote =0else:self.thisquote =self.thisquote +'}'def characters(self, ch, start, length):if self.in_quote:self.thisquote =self.thisquote +ch[start:start+length]if__name__ =='__main__':parser =saxexts.XMLParserFactory.make_parser()handler =QuotationHandler()parser.setDocumentHandler(handler)parser.parseFile(open("sample.xml"))parser.close()7.python的GUI模块标准的是Tkinter,也有QT和MFC的模块，有兴趣的⼤家⾃⼰搜索下 import Tkinterroot=()my=Label(root,"Welcome to python's world")my.pack()root.mainloop()。
对Python中TKinter模块中的Label组件实例详解
对Python中TKinter模块中的Label组件实例详解Python2.7.4 OS—W7x861. 简介Label⽤于在指定的窗⼝中显⽰⽂本和图像。
最终呈现出的Label是由背景和前景叠加构成的内容。
Label组件定义函数：Label（master=None, cnf={}, **kw）其中，kw参数是⽤来⾃定义lable组件的键值对。
2. 背景⾃定义背景的话，有三部分构成：内容区+填充区+边框<1>内容区参数有：width,length⽤于指定区域⼤⼩，如果显⽰前景内容是⽂本，则以单个字符⼤⼩为单位；如果显⽰的是图像，则以像素为单位。
默认值是根据具体显⽰的内容动态调整。
类型是int。
background⽤于指定背景的颜⾊，默认值根据系统⽽定。
<2>填充区参数:指的是内容区和边框之间的间隔⼤⼩，单位是像素。
参数有：padx , pady，类型是int。
<3>边框参数：样式relief(可选值为：flat(默认),sunken,raised,groove,ridge)，borderwidth(边框的宽度，单位是像素，默认根据系统⽽定，⼀般是1或2像素)highlightbackground,highlightcolor,highlightthickness 三个边框参数仅在Label允许接收焦点的情况下（tackfocus=True），⽤于设置焦点获取前后⾼亮边框颜⾊以及⾼亮边框宽度。
举个栗⼦（@-@）上图右侧为，背景图构成：内容区（⿊⾊），填充区（绿⾊），边框（黄⾊）定义的背景内容区是可容纳3X9的字符区，如上图中的右侧⼩窗⼝中的Label。
增加了填充区和边框后的效果如上图中左侧的Label。
3. 前景⾃定义前景定义分为⽂本内容和图像两⼩块来说明。
3.1 ⽂本⽂本内容选项有：<1>指定字体和字体⼤⼩，如：font = (font_name,size)，默认有系统指定。
文本文件比对
⽂本⽂件⽐对#!/usr/local/python27/bin/python2.7#coding:utf-8__author__ = 'similarface'import os,sysfrom pandas import *import pandas as pdif sys.argv.__len__()<6:info='''---------------------------------------------------------------------------该程序⽐对2个⽂件的列，如果⽂件1的列＝⽂件2的列，则输出，输出为csv格式⽂件！使⽤⽅法：merge ⽂件1 ⽐对列1 ⽂件2 ⽐对列2 输出⽂件useage：merge file1 comparecol file2 comparecol outfile备注：⽂件的列从1开始计数,可以在后⾯追加debug。
---------------------------------------------------------------------------'''print(info)print('使⽤⽅法：merge file1 comparecol file2 comparecol outfile')print(sys.argv)sys.exit(-1)else:infile1=sys.argv[1]comparepos1=sys.argv[2]infile2=sys.argv[3]comparepos2=sys.argv[4]outputfile=sys.argv[5]flag=Truetry:debug=sys.argv[6]if debug!='debug':flag=Falseexcept IndexError:flag=Falseif os.path.exists(infile1) and os.path.exists(infile2) and os.path.isfile(infile2) and os.path.isfile(infile1): if infile1.endswith('csv'):data1=pd.read_table(infile1,header=None,sep=',')else:data1=pd.read_table(infile1,header=None,sep='\s+')if infile2.endswith('csv'):data2=pd.read_table(infile2,header=None,sep=',')elif infile2.endswith('txt'):data2=pd.read_table(infile2,header=None)else:data2=pd.read_table(infile2,header=None,sep='\s+')if flag:print('索引上+1就是⽐对的参数值')print('------data1数据源------')print(data1.columns)print(data1.ix[0:10])print('------data2数据源------')print(data2.columns)print(data2.ix[0:10])r=pd.merge(data1,data2,left_on=int(comparepos1)-1,right_on=int(comparepos2)-1)r.to_csv(outputfile)if flag:print(pd.read_csv(outputfile,nrows=10))else:print('给定⽂件⽂件不存在！')/shell/merge.sh 2.txt 1 3.txt 1 result.csv debug索引上+1就是⽐对的参数值------data1数据源------Int64Index([0], dtype='int64')0 111-1116-37821 111-1120-57652 111-1114-68463 111-1121-10874 111-1120-36555 111-1113-26586 111-1115-50847 111-1117-22348 111-1112-28719 111-1119-450210 111-1112-4707------data2数据源------Int64Index([0], dtype='int64')0 111-1127-32691 111-1123-18632 111-1125-55553 111-1129-19594 111-1125-50815 111-1122-34316 111-1127-08247 111-1126-27138 111-1128-84099 111-1121-385210 111-1121-8611Unnamed: 0 0 0 0 111-1116-3782。
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目录【Python 模块】文件读入输出一 (1)【Python 模块】文件读入输出二 (1)【Python 模块】文件输入输出及拆分示例 (1)【Python 模块】for循环示例连加 (2)【Python 模块】while循环示例连加 (2)【Python 模块】函数及判断示例 (2)【Python 模块】文本拆分示例 (3)【Python 模块】使用多个字符分割 (3)【Python 模块】修剪字符串 (3)【Python 模块】删除空行技巧 (3)【Python 模块】and or 技巧 (4)【Python 模块】面向对象的类及示例 (4)【Python 模块】子类与继承示例 (4)【Python 模块】字符统计实例 (5)【Python 模块】网页访问数据获取示例 (6)【Python综合】猜游戏程序示例 (6)【Python 模块】文件读入输出一f=file('tmp.txt')data=f.read()f.closeout=file('out.txt','w')out.write(data)out.close【Python 模块】文件读入输出二data='\nI will be in a file.\nSo cool!'out =open('output.txt','a')print dataout.write(data)out.close【Python 模块】文件输入输出及拆分示例f = file('scores.txt')lines=f.readlines() #从文件中读取全部行f.closeprint lines;results=[]for line in lines: #对每一行数据进行处理 data = line.split()print datasum=0for score in data[1:]:print int(score)sum +=int(score)#print sumresult='%s\t:%d\n' %(data[0],sum)print resultresults.append(result)print resultsoutput=file('result.txt','a') #打开文件，模式为附加output.writelines(results) #将数据写入文件附加在最后output.close()【Python 模块】for循环示例连加sum=0for a in range(0,100):sum=sum+a+1print "a=%d" %aprint "sum=%s" %sumprint "从1连加到100的和为%s" %sum【Python 模块】while循环示例连加# -*- coding: cp936 -*-a=0sum=0while a<100:a+=1sum=sum+aprint "a=%d" %aprint "sum=%s" %sumprint "从1连加到100的和为%s" %sum【Python 模块】函数及判断示例def isEqual(num1,num2):if num1 < num2:print "too small"return False;elif num1 > num2:print "too big"return False;else:print "bingo"return Truenum1=10num2=input()print isEqual(num1,num2)【Python 模块】文本拆分示例line = 'abc 123.4 def 9999 ghi 2.33's = ''for i in line.split():try: #异常处理try – excepts += "%e " % float(i) #将浮点数字格式化为自然数except:s += "%s " % i #将内容格式化为字符串print s.strip() #删除函数strip(rm)，当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')【Python 模块】使用多个字符分割a='Beautiful, is; better*than\nugly'import rere.split('; |, |\*|\n',a) #在’’之间的内容为分隔符，以|隔开运行结果：['Beautiful', 'is', 'better', 'than', 'ugly']>>>【Python 模块】修剪字符串b = '(123)'print b.strip('()') #删除字符串中的“（）”结果为：123【Python 模块】删除空行技巧qfile = open('wq.txt','w').writelines([l for l in open('ww.txt','r').readlines()if l[:-1].strip()f l[:-1].strip()l是从旧文件里读出来的每一行，判断如果不是空行，则把这一行存到列表中，再将新的列表按行写入新文件。
首先strip()是去除空白字符的意思。
l[:-1].strip()是把这一行中除了最后那个换行符去掉，然后再去掉空白字符得到的字符串如果去掉换行符和空白符后得到的是空字符串的话，这一行就被抛弃，否则加入新的列表，等待写入。
【Python 模块】and or 技巧# -*- coding: cp936 -*-a='heaven'b='hell'c=True and a or bprint cd= False and a or bprint d【Python 模块】面向对象的类及示例class Car:speed=0def drive(self,distance):time = distance/self.speedprint timecar = Car()car.speed = 60.0car.drive(100.0)car1=Car()car1.speed=150.0car1.drive(100.0)car1.drive(200.0)car1.drive(300.0)【Python 模块】子类与继承示例# -*- coding: cp936 -*-class Vehicle():def __init__(self,speed): #输入_init_时报错，必须两个下划线self.speed = speeddef drive(self,distance):print 'need %.1f hours' %(distance/self.speed)class Bike(Vehicle):passclass Car(Vehicle):def __init__(self,speed,fuel):Vehicle.__init__(self,speed)self.fuel = fueldef drive(self,distance):Vehicle.drive(self,distance)print 'need %.1f fuels' %(distance*self.fuel)b=Bike(15.0)c=Car(80.0,0.012)b.drive(100.0)c.drive(100.0)【Python 模块】字符统计实例# word frequency in a text# tested with Python24 vegaseat 25aug2005# Chinese wisdom ...str1 = """Man who run in front of car, get tired.Man who run behind car, get exhausted."""print "Original string:"print str1print# create a list of words separated at whitespaceswordList1 = str1.split(None)# strip any punctuation marks and build modified word list # start with an empty listwordList2 = []for word1 in wordList1:# last character of each wordlastchar = word1[-1:]# use a list of punctuation marksif lastchar in [",", ".", "!", "?", ";"]:word2 = word1.rstrip(lastchar)else:word2 = word1# build a wordList of lower case modified wordswordList2.append(word2.lower())print "Word list created from modified string:"print wordList2print# create a wordfrequency dictionary 字符统计模块，通过设置字典及字典的函数实现# start with an empty dictionaryfreqD2 = {}for word2 in wordList2:freqD2[word2] = freqD2.get(word2, 0) + 1 #为字典赋值，键和值，值累加# create a list of keys and sort the list# all words are lower case alreadykeyList = freqD2.keys()keyList.sort()print "Frequency of each word in the word list (sorted):"for key2 in keyList:print "%-10s %d" % (key2, freqD2[key2])【Python 模块】网页访问数据获取示例import urllib2import jsoncitycode='101190101'url= ('/data/cityinfo/%s.html'%citycode)content = urllib2.urlopen(url).read()print content结果>>>{"weatherinfo":{"city":"南京","cityid":"101190101","temp1":"15℃","temp2":"10℃","weather":"小雨","img1":"d7.gif","img2":"n7.gif","ptime":"08:00"}}>>>【Python综合】猜游戏程序示例# -*- coding: cp936 -*-from random import randintname = raw_input('请输入你的名字:') #3.4版本和input整合了，在input后面需要使用()f=open('d:/Python27/MyProject/20150318/game.txt')lines = f.readlines()f.close()scores = {}for l in lines:s = l.split()scores[s[0]] = s[1:]score = scores.get(name)if score is None:score = [0,0,0]#print scoregame_times=int(score[0])min_times=int(score[1])total_times=int(score[2])if game_times > 0:avg_times = float(total_times)/game_timeselse:avg_times = 0print '%s，你已经玩了%d次，最少%d轮猜出答案，平均%.2f轮猜出答案。