使用python对文件中的单词进行提取

本文介绍了一种从包含中文解释的单词文件中提取纯英文单词的方法,通过Python编程去除空行和中文注释,最终获得一个仅包含单词的纯净文本。

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       由于需要使用一个纯单词组成的文件,在网上下载到了一个存放单词的文件,但是里面有中文的解释,那就需要做一下提取了。

       文本的形式如下:


        所见即所得,这个文本是有规律的,每个单词为一行,紧接着下一行便是单词的解释,有了这种规律我们就很好处理了。

       首先我们来将文件的数据读取出来:

#coding:utf-8

file_object = open('words.txt')
try:
     lines = file_object.readlines()
finally:
     file_object.close( )
for line in lines:
    print line
       代码执行的结果为:


         显然,这不是我们想要的结果,因为这里面有太多的空行了,现在最主要的就是要处理掉这些妨碍我们的空行,对于中文的乱码呢,我们是不需要中文的解释的,所以它是无妨碍的,如果想看得舒服些,那么我们就转码一下就好了。现在最主要的就是要知道为什么会出现这么多的空行,因为我们的文件是已将看过了,显然是这些空行的出现是有点“匪夷所思”的,这也是由于python读文件的机制导致的,下面我们修改下代码,来看看原因:

#coding:utf-8

file_object = open('words.txt')
try:
     lines = file_object.readlines()
finally:
     file_object.close( )

print lines
     在这里,我们直接输出lines,得到如下的结果:


        我们随意拿出这句'runlet\n', 'n.\xcd\xb0,\xd0\xa1\xba\xd3\n', '\n', 'runnel\n', 'n.\xd0\xa1\xba\xd3,\xcf\xb8\xc1\xf7\n', '\n',从中可以看出,对于每行的文件,在读取的时候,换行符“\n”也是会被读取在单词和对应的解释的后面的,所以这也就是为什么会有那么多空行的原因了,这显然不是我们想要看见的,下面我们处理一下,让这些多余的空行失去效果:

#coding:utf-8

file_object = open('words.txt')
try:
     lines = file_object.readlines()
finally:
     file_object.close( )

for line in lines:
    if line!='\n':
        print line.decode('gb2312','ignore'),    #逗号得带着,因为文件自身带了换行,可以代替pirnt的换行
        程序执行后,得到如下的结果:


       好了,这下就是我们想看到的东西了,那么,现在我们可以将这些输出写入 到新的文件里了,然后就可以得到我们想要的单词文本了。

#coding:utf-8

file_object = open('words.txt')
try:
     lines = file_object.readlines()
finally:
     file_object.close( )

myfile=open('newfile.txt','w')
num=0
for word in lines:
    if word!='\n':
        num+=1
        if num%2:    #只有奇数行为单词
           myfile.write(word)
        运行程序便可以得到新的单词文件了,最终提取了45000多个单词,文件如下所示:

           很显然,满足我们最终想要实现的要求,那么可以收工了。

          最后附上两个文件的链接:http://pan.baidu.com/s/1cMvmbG。

### 处理德语词典文件提取单词 要从德语词典中提取单词,可以通过读取文件内容并将其中的内容解析为单独的单词来完成。以下是具体的方法: #### 文件读取与预处理 假设德语词典是以纯文本形式存储,则可以先通过 Python 的 `open` 函数加载该文件,并逐行读取其内容。为了确保能够正确识别单词边界,需对文本进行清理和标准化操作。 ```python with open('dictionary.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: text = file.read() ``` 此处需要注意编码方式应设置为 UTF-8 以支持特殊字符[^1]。 #### 德语分词 不同于英语,德语中的复合名词较为常见,因此简单按照空格拆分会丢失部分重要信息。可利用专门针对德语文本的工具包如 `jieba` 或者更专业的 NLP 工具如 `spaCy` 进行分词处理。下面展示基于 spaCy 实现的方式: ```python import spacy nlp = spacy.load("de_core_news_sm") # 加载德语模型 doc = nlp(text) words = [token.text for token in doc if not token.is_punct and not token.is_space] print(words[:10]) # 输出前十个单词验证效果 ``` 上述代码片段展示了如何使用 spaCy 对德语文档进行分词。 #### 去除停用词 为进一步精炼数据集,建议移除那些频繁出现却缺乏实际含义的词语(即所谓的“停用词”)。NLTK 提供了一个内置的德语停用词表可供调用: ```python from nltk.corpus import stopwords stop_words = set(stopwords.words('german')) filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words] print(filtered_words[:10]) ``` 此段脚本实现了基本的去噪过程,有助于后续统计分析等工作流[^3]。 #### 批量获取发音 如果还希望进一步扩展应用范围至语音合成领域,则可通过多线程技术加速下载大量音频素材的任务进度。这给出一个简化版框架示意: ```python import threading import requests def fetch_audio(word, thread_id): url = f"https://example.com/audio/{word}.mp3" response = requests.get(url) with open(f"{thread_id}_{word}.mp3", "wb") as audio_file: audio_file.write(response.content) threads = [] for i, word in enumerate(filtered_words[:5]): # 只演示前五个单词 t = threading.Thread(target=fetch_audio, args=(word,i)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() ``` 以上示例仅作教学用途,请替换真实有效的 API 地址后再投入使用[^4]。
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