❶ python 的文本对比死循环怎么处理
你写了while True了一定是个死循环~至少每个分支后面和close后面要break吧
❷ python数据挖掘——文本分析
作者 | zhouyue65
来源 | 君泉计量
文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。
一、语料库（Corpus）
语料库是我们要分析的所有文档的集合。
二、中文分词
2.1 概念：
中文分词（Chinese Word Segmentation）：将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。
eg：我的家乡是广东省湛江市-->我/的/家乡/是/广东省/湛江市
停用词（Stop Words）：
数据处理时，需要过滤掉某些字或词
√泛滥的词，如web、网站等。
√语气助词、副词、介词、连接词等，如 的，地，得；
2.2 安装Jieba分词包：
最简单的方法是用CMD直接安装：输入pip install jieba，但是我的电脑上好像不行。
后来在这里：https://pypi.org/project/jieba/#files下载了jieba0.39解压缩后 放在Python36Libsite-packages里面，然后在用cmd，pip install jieba 就下载成功了，不知道是是什么原因。
然后我再anaconda 环境下也安装了jieba，先在Anaconda3Lib这个目录下将jieba0.39的解压缩文件放在里面，然后在Anaconda propt下输入 pip install jieba，如下图：
2.3 代码实战：
jieba最主要的方法是cut方法：
jieba.cut方法接受两个输入参数:
1) 第一个参数为需要分词的字符串
2）cut_all参数用来控制是否采用全模式
jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list代码示例( 分词 )
输出结果为： 我 爱
Python
工信处
女干事
每月 经过 下属 科室 都 要 亲口
交代
24 口 交换机 等 技术性 器件 的 安装
工作
分词功能用于专业的场景：
会出现真武七截阵和天罡北斗阵被分成几个词。为了改善这个现象，我们用导入词库的方法。
但是，如果需要导入的单词很多，jieba.add_word()这样的添加词库的方法就不高效了。
我们可以用jieba.load_userdict(‘D:PDM2.2金庸武功招式.txt’)方法一次性导入整个词库，txt文件中为每行一个特定的词。
2.3.1 对大量文章进行分词
先搭建语料库：
分词后我们需要对信息处理，就是这个分词来源于哪个文章。
四、词频统计
3.1词频（Term Frequency）：
某个词在该文档中出现的次数。
3.2利用Python进行词频统计
3.2.1 移除停用词的另一种方法，加if判断
代码中用到的一些常用方法：
分组统计：
判断一个数据框中的某一列的值是否包含一个数组中的任意一个值：
取反：（对布尔值）
四、词云绘制
词云（Word Cloud）：是对文本中词频较高的分词，给与视觉上的突出，形成“关键词渲染”，从而国旅掉大量的文本信息，使浏览者一眼扫过就可以领略文本的主旨。
4.1 安装词云工具包
这个地址：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python库，进去根据自己的系统和Python的版本进行下载即可。
在python下安装很方便，在anaconda下安装费了点劲，最终将词云的文件放在C:UsersAdministrator 这个目录下才安装成功。
五、美化词云（词云放入某图片形象中）
六、关键词提取
结果如下:
七、关键词提取实现
词频（Term Frequency）：指的是某一个给定的词在该文档中出现的次数。
计算公式： TF = 该次在文档中出现的次数
逆文档频率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比
计算公式：IDF = log（文档总数/（包含该词的文档数 - 1））
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：权衡某个分词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。
计算公式：TF - IDF = TF * IDF
7.1文档向量化
7.2代码实战
❸ python中怎么识别一个对象是文本文件
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( )
❹ python文本对比
这个是因为，你少了一个break 。可以这么理解：因为咱是按行跟行比较的，第一层循环取第一行，第二层循环，取第一行比较，不管比较的结果如何，这两个FOR都必须往下走到下一行。但是你的程序，如果相等，就跳出，比较下一行，如果不相等，继续用第一个FOR的值，跟第二个FOR的下一个值比较。简单说，就是 当不相等的时候，一直用第一个FOR的值，跟第二个FOR的所有值比较，比较完才跳出循环。
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 两个文本某字段比较，如果相同，返回其中一个文本相同的值
A typo! 在你的规则中，应该是 `contract_info=`， 而不是`contract_no=`
❻ python中怎么快速比较2个文件中的内容
可以用 difflib库，下面给一个例子，具体需求自己研究
假如在同一个目录下有a.txt, b.txt 两个文本文件
a.txt 内容是
aaa
bbb
b.txt内容是
aaa
ccc
importdifflib
a=open('a.txt','U').readlines()
b=open('b.txt','U').readlines()
diff=difflib.ndiff(a,b)
sys.stdout.writelines(diff)
结果是：
aaa
- bbb+ ccc
❼ Python 如何对含有相同字符的行进行比较
withopen('test.txt')asf:
forlineinf:
ifline.lower().strip()[:4]=='name':
print(line[line.find('=')+1:].strip())先取出等号后面的内容，然后就可以比较了
❽ python difflib比较，生成html发现错位比较，导致差异过多
github搜diff有很多工具，选点赞多的测试
不要局限python的，可以用命令行掉三方工具也行
❾ python 有没有一个模块可以比较两个文本文件内容差异的而且可以只输出差异的部分
difflib是python提供的比较序列(string list)差异的模块。实现了三个类：
1>SequenceMatcher 任意类型序列的比较 (可以比较字符串)
2>Differ 对字符串进行比较
3>HtmlDiff 将比较结果输出为html格式.
建议你使用SequenceMatcher比较器，给你个例子吧。
SequenceMatcher实例:
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]))
输出为：
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)创建序列比较对象，将以a作为参考标准进行
Sequecematcher(None,b,a)创建序列比较对象，将以b作为参考标准进行
a,b表示待比较的两个序列，生成序列比较对象后，调用该对象的get_opcodes()方法，将返回一个元组(tag,i1,i2,j1,j2).tag表示序列分片的比较结果.i1,i2表示序列a的索引，j1,j2表示序列b的索引.
get_opcodes()返回元组(tag,i1,i2,j1,j2)的含义
❿ python3,如何对比2个结构一样的json
可以把json数据转换成列表，然后利用for循环去比对两个json结构之间的差异
把有差异的数据写入一个新的文本文件