【第1句】：python 提取有关键词的句子怎么做

高频词提取：

# !/usr/bin/python3

# coding:utf-8

import jieba.analyse

jieba.load_userdict('dict.txt') # dict.txt自定义词典

content = open('kw.txt', 'rb').read()

tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=10) # topK 为高频词数量

print("".join(tags))

【第2句】：用“python”怎么提取文件里的指定内容

python读取文件内容的方法：

一.最方便的方法是一次性读取文件中的所有内容并放置到一个大字符串中：

all_the_text = open('thefile.txt').read( )

# 文本文件中的所有文本

all_the_data = open('abinfile','rb').read( )

# 二进制文件中的所有数据

为了安全起见，最好还是给打开的文件对象指定一个名字，这样在完成操作之后可以迅速关闭文件，防止一些无用的文件对象占用内存。举个例子，对文本文件读取：

file_object = open('thefile.txt')

try:

all_the_text = file_object.read( )

finally:

file_object.close( )

不一定要在这里用Try/finally语句，但是用了效果更好，因为它可以保证文件对象被关闭，即使在读取中发生了严重错误。

二.最简单、最快，也最具Python风格的方法是逐行读取文本文件内容，并将读取的数据放置到一个字符串列表中：list_of_all_the_lines = file_object.readlines( )

这样读出的每行文本末尾都带有""符号；如果你不想这样，还有另一个替代的办法，比如：

list_of_all_the_lines = file_object.read( ).splitlines( )

list_of_all_the_lines = file_object.read( ).split('')

list_of_all_the_lines = [L.rstrip('') for L in file_object]

【第1句】：Python

Python（英语发音：/?pa?θ?n/）， 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。

【第2句】：基本概念

Python(KK 英语发音：/'pa?θɑn/, DJ 英语发音：/?paiθ?n/)是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。

【第3句】：python如何提取字符串中的指定的内容

>> s = 'text=cssPath:"/ptlogin/v4/style/32",sig:"*uYPm*H3mpaOf3rs2M",clientip:"82ee3af631dd6ffe",serverip:"",version:"202404010930"'

>>> import re

>>> res = re.findall(r'sig:"([^"]+)"',s)

>>> res

['*uYPm*H3mpaOf3rs2M']

>>> res[0]

'*uYPm*H3mpaOf3rs2M'

【第4句】：python有哪些提取文本摘要的库

一篇文章的内容可以是纯文本格式的，但在网络盛行的当今，更多是HTML格式的。

无论是哪种格式，摘要 一般都是文章 开头部分 的内容，可以按照指定的 字数 来提取。【第2句】：纯文本摘要 纯文本文档 就是一个长字符串，很容易实现对它的摘要提取：#！/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""Get a summary of the TEXT-format document""" def get_summary(text, count): u"""Get the first `count` characters from `text` >>> text = u'Welcome 这是一篇关于Python的文章' >>> get_summary(text, 12) == u'Welcome 这是一篇' True """ assert(isinstance(text, unicode)) return text[0:count] if __name__ == '__main__': import doctest doctest.testmod（) 【第3句】：HTML摘要 HTML文档 中包含大量标记符（如

、、等等），这些字符都是标记指令，并且通常是成对出现的，简单的文本截取会破坏HTML的文档结构，进而导致摘要在浏览器中显示不当。

在遵循HTML文档结构的同时，又要对内容进行截取，就需要解析HTML文档。在Python中，可以借助标准库 HTMLParser 来完成。

一个最简单的摘要提取功能，是忽略HTML标记符而只提取标记内部的原生文本。以下就是类似该功能的Python实现：#！/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""Get a raw summary of the HTML-format document""" from HTMLParser import HTMLParser class SummaryHTMLParser(HTMLParser): """Parse HTML text to get a summary >>> text = u'Hi guys:This is a example using SummaryHTMLParser.' >>> parser = SummaryHTMLParser(10) >>> parser.feed(text) >>> parser.get_summary(u'。

') u'Higuys:Thi。' """ def __init__(self, count): HTMLParser.__init__(self) self.count = count self.summary = u'' def feed(self, data): """Only accept unicode `data`""" assert(isinstance(data, unicode)) HTMLParser.feed(self, data) def handle_data(self, data): more = self.count - len(self.summary) if more > 0: # Remove possible whitespaces in `data` data_without_whitespace = u''.join(data.split()) self.summary += data_without_whitespace[0:more] def get_summary(self, suffix=u'', wrapper=u'p'): return u'<{0}>{1}{2}'.format(wrapper, self.summary, suffix) if __name__ == '__main__': import doctest doctest.testmod() HTMLParser（或者 BeautifulSoup 等等）更适合完成复杂的HTML摘要提取功能，对于上述简单的HTML摘要提取功能，其实有更简洁的实现方案（相比 SummaryHTMLParser 而言）：#！/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""Get a raw summary of the HTML-format document""" import re def get_summary(text, count, suffix=u'', wrapper=u'p'): """A simpler implementation (vs `SummaryHTMLParser`). >>> text = u'Hi guys:This is a example using SummaryHTMLParser.' >>> get_summary(text, 10, u'。

') u'Higuys:Thi。' """ assert(isinstance(text, unicode)) summary = re.sub(r'<.*?>', u'', text) # key difference: use regex summary = u''.join(summary.split())[0:count] return u'<{0}>{1}{2}'.format(wrapper, summary, suffix) if __name__ == '__main__': import doctest doctest.testmod()。

【第5句】：python怎么获取公文里的内容

最方便的方法是一次性读取文件中的所有内容并放置到一个大字符串中：

all_the_text = open('thefile.txt').read( )

# 文本文件中的所有文本

all_the_data = open('abinfile','rb').read( )

# 二进制文件中的所有数据

为了安全起见，最好还是给打开的文件对象指定一个名字，这样在完成操作之后可以迅速关闭文件，防止一些无用的文件对象占用内存。

【第6句】：如何用Python分析一篇文章的关键词

应该用Python的正则表达式模块re

示例：

import re

with open('test.txt','r') as txt:

f = txt.read()

print re.match（'正则表达式/关键词'，f）

具体可以多了解一下这个模块，查询有三种方法，一个是match匹配，也是比较常用的

然后还有search和findall

个人觉得这个人的正则表达式介绍文章还不错，推荐你参考：

/theminority/article/details/7629227