首先安装docx模块,通过pip install docx或者在docx官方链接上下载安装都可以 下面来看下如何解析docx文档:文档格式如下 有3个部分组成 1 正文:text文档 2 一个表格. 3一个插入的文件对象.4 一个图片 这4个部分是我们在docx文档中最常见的几种格式.解析代码如下 import docx def docx_try():     doc=docx.Document(r'E:\py_prj\test.docx')     for p in doc.paragraph

使用 python 提取照片中的手机信息 最近在做一个项目,有一个很重要的点是需要获取使用用户的手机信息,这里我选择从照片中获取信息.有人会问为什么不从手机里面直接获取设备信息.由于现在android系统的权限设置做的越来越好,直接获取信息很可能被认定为非法获取用户隐私,所以不打算使用这个思路. 我的思路是,获取用户上传的图片中的信息,这样就可以尽量减少用户手机上的权限申请数量,让我们的应用更加受欢迎,(试想一个APP一装上来就请求十几二十个一大堆权限列表,你会开心的去安装吗).正好应用的一个功

试验环境: Python 3.7.0 Mysql 5.0 实验目的: 使用python将数据库中指定的列中的数值取出来,并循环遍历,用以当成参数传递给需要它的方法. 本次实验取的是para列的数据 实验代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : sqlTest.py # @Author: cjj # @Date : 2019/6/12 # @Desc : 提取数据库里面的指定列的值 import pandas as pd

python使用‘os’和‘re’模块提取目录中特定类型的文件,这两个模都是安装python自带的,所以不需要安装. 思路: 使用os库lilstdir获取文件夹中的所有文件名,然后带上文件夹路径组合成为完整绝对路径,然后去判断该路径文件的类型,如果是文件,使用re库正则相关函数去筛选出特定后缀的文件:如果是文件夹,递归处理此文件夹. 注意: 下面代码提取的是‘xlsx’文件,如果需要提取其他类型的文件,替换re.complie('str')中的正则表达式即可. 源码: import os im

#提取文件中的方法名称 # -*- coding:utf-8 -*- def Query_Method(filepath): file = open(filepath,'r',encoding= 'UTF-8').readlines() print ('\n\n') str = "" for i in file: if i.startswith('def') or i.startswith(' def'): str += i[8:-4] # print(str) str += &quo

package com.fry.poiDemo.dao; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.PrintStream; import java.util.List; import org.apache.poi.xwpf.extractor.XWPFWordExtractor;

例1: 字符串: '湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门' 提取:湖南,长沙 在不用正则表达式的情况下: address = '湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门' address1 = address.split('省') # 用“省”字划分字符串,返回一个列表 address2 = address1[1].split('市') # 用“市”字划分address1列表的第二个元素,返回一个列表 print(address1) # 输出 ['湖南', '长沙市岳麓区麓山南路麓山门'] print(ad

从一个域名里面提取主域名,初想起来,貌似很简单,不就是数点[.]的个数吗?取最后一个点前后的字符串,那 abc.txt 是域名吗?那再加个验证,加上国家码,.com,.cn,.org结尾的才算,那这个域名呢(www.freelancer.co.ro),它的主域名到底是freelancer.co.ro呢,还是co.ro? 还好,Python从不缺少第三方库,有贡献者已经帮我们造好了轮子tldextract(https://github.com/john-kurkowski/tldextract).

方法一 # 有一个字符串text = "aAsmr3idd4bgs7Dlsf9eAF" # 请将text字符串中的数字取出,并输出成一个新的字符串 import re text = "aAsmr3idd4bgs7Dlsf9eAF" text = re.sub("\D", "", 'aAsmr3idd4bgs7Dlsf9eAF') print(text) 方法二 # 有一个字符串text = "aAsmr3idd4bg

import requests, re #regex = r"([a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+)"#这个正则表达式过滤掉了qq邮箱regex = r"([a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-pr-zA-PRZ0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+)"#基于隐私,使用了“XXXXXXXXXXXXXX”url = 'http://blog.sina.com.cn/s/XXXXXXXXXXXXXXXXX

1 数据类型 网页中的数据类型可分为结构化数据.半结构化数据.非结构化数据三种 1.1 结构化数据 常见的是MySQL,表现为二维形式的数据 1.2 半结构化数据 是结构化数据的一种形式,并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构,但包含相关标记,用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层.因此,它也被称为自描述的结构.常见的半结构数据有HTML,XML和JSON等,实际上是以树或者图的结构来存储的. <person> <name>A</name> &l

用 ElementTree 在 Python 中解析 XML 原文: http://eli.thegreenplace.net/2012/03/15/processing-xml-in-python-with-elementtree/ 译者: TheLover_Z 当你需要解析和处理 XML 的时候,Python 表现出了它 "batteries included" 的一面. 标准库 中大量可用的模块和工具足以应对 Python 或者是 XML 的新手. 几个月前在 Python 核心

XML是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议,XML文件格式如下: <data> <country name="Liechtenstein"> <rank updated="yes">2</rank> <year>2023</year> </country> <country name="Singapore"> <rank updated=&

python 提取一段字符串中去数字 ss = “123ab45” 方法一:filter filter(str.isdigit, ss) 别处copy的filter的用法: # one>>> filter(str.isdigit, '123ab45')'12345' #twodef not_empty(s): return s and s.strip() filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']) # 结果: ['A', 'B',

python笔记之提取网页中的超链接 对于提取网页中的超链接,先把网页内容读取出来,然后用beautifulsoup来解析是比较方便的.但是我发现一个问题,如果直接提取a标签的href,就会包含javascript:xxx和#xxx之类的,所以要对这些进行特殊处理. #!/usr/bin/env python #coding: utf-8 from bs4 import BeautifulSoup import urllib import urllib2 import sys reload(sy

使用python的moviepy库来提取视频中的图片,按照视频每帧一个图片的方式来保存. extract images from video, than save them to disk from moviepy.editor import VideoFileClip clip1 = VideoFileClip('./project_video.mp4') i = 1 for frame in clip1.iter_frames(): im = Image.fromarray(frame) i

python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件中的行列元素 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原始txt文件 程序实现后结果-将txt中元素提取并保存在csv中 程序实现 import csv filename = "./test/test.txt" Sum_log_file = "./test/sumlog_test.csv" Individual_log_file = "./test/Individual_

我在使用Python解析比较大型的xml文件时,为了提高效率,决定使用iterparse()方法,但是发现根据网上的例子:每次if event == 'end':之后elem.clear()或者是每次 if elem.tag == '':之后clear(),都只能去到当前标签的相关内容,如果想继续读取得到标签的子标签,则会返回为空,也就是取不到. 其实iterparse()方法的原理是当遇到标签的“>”符号时触发start,当遇到标签的结束标志是会触发end,比如: <item> <

python操作docx文档 关于python操作docx格式文档,我用到了两个python包,一个便是python-docx包,另一个便是python-docx-template;,同时我也用到了很出名的一个工具"pandoc,下面我会对他们各自进行介绍. 首先便是python-docx包,这是一个很强大的包,可以用来创建docx文档,包含段落.分页符.表格.图片.标题.样式等几乎所有的word文档中能常用的功能都包含了,这个包的主要功能便是用来创建文档,相对来说用来修改功能不是很强大,关于文

图像处理经常需要提取图片的ROI,本文使用Python提取图片的ROI. 使用的Module是PIL (Pillow),一个图像处理库,用到的函数为类 Image 中的 crop 方法. 函数原型为: Image.crop(box=None) Returns a rectangular region from this image. The box is a 4-tuple defining the left, upper, right, and lower pixel coordinate.