读取csv文件:
1 import csv 2 #打开文件,用with打开可以不用去特意关闭file了,python3不支持file()打开文件,只能用open() 3 with open("XXX.csv","r",encoding="utf-8") as csvfile: 4 #读取csv文件,返回的是迭代类型 5 read = csv.reader(csvfile) 6 for i in read: 7 print(i)
存为csv文件:
1 import csv 2 with open("XXX.csv","w",newline="") as datacsv: 3 #dialect为打开csv文件的方式,默认是excel,delimiter="\t"参数指写入的时候的分隔符 4 csvwriter = csv.writer(datacsv,dialect = ("excel")) 5 #csv文件插入一行数据,把下面列表中的每一项放入一个单元格(可以用循环插入多行) 6 csvwriter.writerow(["A","B","C","D"])
说明:csv模块还有DictReader和DictWriter可以用来读写,返回的是字典的类型,不过这两个方法我没用过,有兴趣的可以自己看看。
jieba分词
1分词
-
jieba.cut
方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型 -
jieba.cut_for_search
方法接受两个参数:需要分词的字符串;是否使用 HMM 模型。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 - 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8
-
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),或者用 -
jieba.lcut
以及jieba.lcut_for_search
直接返回 list -
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)
新建自定义分词器,可用于同时使用不同词典。jieba.dt
为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。
1 # encoding=utf-8 2 import jieba 3 4 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True) 5 print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式 6 7 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False) 8 print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式 9 10 seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式 11 print(", ".join(seg_list)) 12 13 seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式 14 print(", ".join(seg_list))