㈠ 求一个脚本，如何利用python(python 2.7)分割超大的文本文件可以指定按大小或按行数
defsplitfile(filename,sizelimit,forline=True):
size=0
i=1
out=open("%s.%04d"%(filename,i),'w')
forlineinopen(filename):
size=size+1ifforlineelsesize+len(line)
if(size>sizelimit):
size=1ifforlineelselen(line)
out.close()
i+=1
out=open("%s.%04d"%(filename,i),'w')
out.write(line)
out.close()
if__name__=='__main__':
filename=raw_input("请输入要分隔的文件名:")
forline=raw_input("输入数字0按行分隔，输入其它按大小分隔(请输入:)")
forline=(int(forline)==0)
sizelimit=int(raw_input("请输入分割文件的大小:"))
splitfile(filename,sizelimit,forline)
函数splitfile的前二个参数为文件名，分割大小,，第三个参数为True时按行分割，为False时按大小分割
㈡ python具体在文本处理上怎么用
在诸多软件压缩包中或是项目压缩包中都会存在一个readme.txt文件，其中的内容无非是对软件的简单介绍和注意事项。但是在该文本文件中，内容没有分段分行，是非常冗杂地混在一起。当然处理手段多种多样，而我正好尝试利用Python解决这个问题。另外，这些内容或许对将来爬虫爬下的内容进行处理也是有些帮助的，只不过面对的混乱和处理需求不同而已。
这里的思路很简单，打开一个文本文档，对其中具有两个及两个以上的空格进行处理，即产生换行，另外出现很多的‘=’和‘>>>’也进行处理。这里我尝试处理的是easyGUI文件夹中的read.txt,该文件我复制在了D盘的根目录下。具体的实现代码如下：
def save_file(lister):#将传入的列表保存在新建文件中 new_file = open('new_file','w')#创建并打开文件，文件可写 new_file.writelines(lister)#将列表lister中的内容逐行打印 new_file.close()#关闭文件，且缓存区中的内容保存至该文件中def split_file(filename):#分割原始文件 f = open(filename)#打开该原始文件，默认该文件不可修改 lister = []#初始化一个空列表 for each_line in f: if each_line[:6] != '======' and each_line[:3] != '>>>': #当连续出现六个‘=’或连续三个‘>’时，打印一个换行符，实际体现在else中 each_line.split(' ',1)#当出现两个空格时，分割一次，并在下一行代码中以一行的形式保存在列表中 lister.append(each_line) else:
lister.append('\n')
save_file(lister)
f.close()
split_file('D:\\README.txt')
代码给出了详细的注释。其中得到的新的名为“new_file”的文件保存在默认的Python项目的目录下。当然，可以通过chdir()更改工作目录，使得文件创建在自己指定的位置。
㈢ Python3读取大文件的方法
1.方法一：利用yield生成器
2. 方法二：利用open()自带方法生成迭代对象，这个是一行一行的读取
总结：二者的比较
方法一：可以灵活控制一次读取的size，在速度上较2有优势，适用于一些大的二进制文件，比如读取一些大的视频或者图片等。
方法二：在处理一些文本的时候感觉更加便利，按行读更容易对文本进行处理。
㈣ 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