❶ python 的文本對比死循環怎麼處理
你寫了while True了一定是個死循環~至少每個分支後面和close後面要break吧
❷ python數據挖掘——文本分析
作者 | zhouyue65
來源 | 君泉計量
文本挖掘：從大量文本數據中抽取出有價值的知識，並且利用這些知識重新組織信息的過程。
一、語料庫（Corpus）
語料庫是我們要分析的所有文檔的集合。
二、中文分詞
2.1 概念：
中文分詞（Chinese Word Segmentation）：將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。
eg：我的家鄉是廣東省湛江市-->我/的/家鄉/是/廣東省/湛江市
停用詞（Stop Words）：
數據處理時，需要過濾掉某些字或詞
√泛濫的詞，如web、網站等。
√語氣助詞、副詞、介詞、連接詞等，如 的，地，得；
2.2 安裝Jieba分詞包：
最簡單的方法是用CMD直接安裝：輸入pip install jieba，但是我的電腦上好像不行。
後來在這里：https://pypi.org/project/jieba/#files下載了jieba0.39解壓縮後 放在Python36Libsite-packages裡面，然後在用cmd，pip install jieba 就下載成功了，不知道是是什麼原因。
然後我再anaconda 環境下也安裝了jieba，先在Anaconda3Lib這個目錄下將jieba0.39的解壓縮文件放在裡面，然後在Anaconda propt下輸入 pip install jieba，如下圖：
2.3 代碼實戰：
jieba最主要的方法是cut方法：
jieba.cut方法接受兩個輸入參數:
1) 第一個參數為需要分詞的字元串
2）cut_all參數用來控制是否採用全模式
jieba.cut_for_search方法接受一個參數：需要分詞的字元串,該方法適合用於搜索引擎構建倒排索引的分詞，粒度比較細
注意：待分詞的字元串可以是gbk字元串、utf-8字元串或者unicode
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的結構都是一個可迭代的generator，可以使用for循環來獲得分詞後得到的每一個詞語(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))轉化為list代碼示例( 分詞 )
輸出結果為： 我 愛
Python
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工作
分詞功能用於專業的場景：
會出現真武七截陣和天罡北斗陣被分成幾個詞。為了改善這個現象，我們用導入詞庫的方法。
但是，如果需要導入的單詞很多，jieba.add_word()這樣的添加詞庫的方法就不高效了。
我們可以用jieba.load_userdict(『D:PDM2.2金庸武功招式.txt』)方法一次性導入整個詞庫，txt文件中為每行一個特定的詞。
2.3.1 對大量文章進行分詞
先搭建語料庫：
分詞後我們需要對信息處理，就是這個分詞來源於哪個文章。
四、詞頻統計
3.1詞頻（Term Frequency）：
某個詞在該文檔中出現的次數。
3.2利用Python進行詞頻統計
3.2.1 移除停用詞的另一種方法，加if判斷
代碼中用到的一些常用方法：
分組統計：
判斷一個數據框中的某一列的值是否包含一個數組中的任意一個值：
取反：（對布爾值）
四、詞雲繪制
詞雲（Word Cloud）：是對文本中詞頻較高的分詞，給與視覺上的突出，形成「關鍵詞渲染」，從而國旅掉大量的文本信息，使瀏覽者一眼掃過就可以領略文本的主旨。
4.1 安裝詞雲工具包
這個地址：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python庫，進去根據自己的系統和Python的版本進行下載即可。
在python下安裝很方便，在anaconda下安裝費了點勁，最終將詞雲的文件放在C:UsersAdministrator 這個目錄下才安裝成功。
五、美化詞雲（詞雲放入某圖片形象中）
六、關鍵詞提取
結果如下:
七、關鍵詞提取實現
詞頻（Term Frequency）：指的是某一個給定的詞在該文檔中出現的次數。
計算公式： TF = 該次在文檔中出現的次數
逆文檔頻率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每個詞的權重，它的大小與一個詞的常見程度成反比
計算公式：IDF = log（文檔總數/（包含該詞的文檔數 - 1））
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：權衡某個分詞是否關鍵詞的指標，該值越大，是關鍵詞的可能性就越大。
計算公式：TF - IDF = TF * IDF
7.1文檔向量化
7.2代碼實戰
❸ python中怎麼識別一個對象是文本文件
最方便的方法是一次性讀取文件中的所有內容並放置到一個大字元串中：
all_the_text = open('thefile.txt').read( )
# 文本文件中的所有文本
all_the_data = open('abinfile','rb').read( )
# 二進制文件中的所有數據
為了安全起見，最好還是給打開的文件對象指定一個名字，這樣在完成操作之後可以迅速關閉文件，防止一些無用的文件對象佔用內存。舉個例子，對文本文件讀取：
file_object = open('thefile.txt')
try:
all_the_text = file_object.read( )
finally:
file_object.close( )
❹ python文本對比
這個是因為，你少了一個break 。可以這么理解：因為咱是按行跟行比較的，第一層循環取第一行，第二層循環，取第一行比較，不管比較的結果如何，這兩個FOR都必須往下走到下一行。但是你的程序，如果相等，就跳出，比較下一行，如果不相等，繼續用第一個FOR的值，跟第二個FOR的下一個值比較。簡單說，就是 當不相等的時候，一直用第一個FOR的值，跟第二個FOR的所有值比較，比較完才跳出循環。
if linea!=lineb:
n=n+1
print "在第%d行不一致" %(row)
print "123 is %s" %(linea)
print "122 is %s" %(lineb)
break
else:
break
❺ python 兩個文本某欄位比較，如果相同，返回其中一個文本相同的值
A typo! 在你的規則中，應該是 `contract_info=`， 而不是`contract_no=`
❻ python中怎麼快速比較2個文件中的內容
可以用 difflib庫，下面給一個例子，具體需求自己研究
假如在同一個目錄下有a.txt, b.txt 兩個文本文件
a.txt 內容是
aaa
bbb
b.txt內容是
aaa
ccc
importdifflib
a=open('a.txt','U').readlines()
b=open('b.txt','U').readlines()
diff=difflib.ndiff(a,b)
sys.stdout.writelines(diff)
結果是：
aaa
- bbb+ ccc
❼ Python 如何對含有相同字元的行進行比較
withopen('test.txt')asf:
forlineinf:
ifline.lower().strip()[:4]=='name':
print(line[line.find('=')+1:].strip())先取出等號後面的內容，然後就可以比較了
❽ python difflib比較，生成html發現錯位比較，導致差異過多
github搜diff有很多工具，選點贊多的測試
不要局限python的，可以用命令行掉三方工具也行
❾ python 有沒有一個模塊可以比較兩個文本文件內容差異的而且可以只輸出差異的部分
difflib是python提供的比較序列(string list)差異的模塊。實現了三個類：
1>SequenceMatcher 任意類型序列的比較 (可以比較字元串)
2>Differ 對字元串進行比較
3>HtmlDiff 將比較結果輸出為html格式.
建議你使用SequenceMatcher比較器，給你個例子吧。
SequenceMatcher實例:
import difflib
from pprint import pprint
a = 'pythonclub.org is wonderful'
b = 'Pythonclub.org also wonderful'
s = difflib.SequenceMatcher(None, a, b)
print "s.get_matching_blocks():"
pprint(s.get_matching_blocks())
print "s.get_opcodes():"
for tag, i1, i2, j1, j2 in s.get_opcodes():
print ("%7s a[%d:%d] (%s) b[%d:%d] (%s)" % (tag, i1, i2, a[i1:i2], j1, j2, b[j1:j2]))
輸出為：
s.get_matching_blocks():
[(1, 1, 14), (16, 17, 1), (17, 19, 10), (27, 29, 0)]
s.get_opcodes():
replace a[0:1] (p) b[0:1] (P)
equal a[1:15] (ythonclub.org ) b[1:15] (ythonclub.org )
replace a[15:16] (i) b[15:17] (al)
equal a[16:17] (s) b[17:18] (s)
insert a[17:17] () b[18:19] (o)
equal a[17:27] ( wonderful) b[19:29] ( wonderful)
SequeceMatcher(None,a,b)創建序列比較對象，將以a作為參考標准進行
Sequecematcher(None,b,a)創建序列比較對象，將以b作為參考標准進行
a,b表示待比較的兩個序列，生成序列比較對象後，調用該對象的get_opcodes()方法，將返回一個元組(tag,i1,i2,j1,j2).tag表示序列分片的比較結果.i1,i2表示序列a的索引，j1,j2表示序列b的索引.
get_opcodes()返回元組(tag,i1,i2,j1,j2)的含義
❿ python3,如何對比2個結構一樣的json
可以把json數據轉換成列表，然後利用for循環去比對兩個json結構之間的差異
把有差異的數據寫入一個新的文本文件