1.python实现对doc文档的读取
#读取docx中的文本代码示例
import docx
#获取文档对象
file=docx.Document("path")
print("段落数:"+str(len(file.paragraphs)))#段落数为13，每个回车隔离一段
#输出每一段的内容
for para in file.paragraphs:
print(para.text)
#输出段落编号及段落内容
for i in range(len(file.paragraphs)):
print("第"+str(i)+"段的内容是："+file.paragraphs[i].text)
2.python实现对txt文档的读取
filename = 'tangqing.txt' # txt文件和当前脚本在同一目录下，所以不用写具体路径
pos = []
Efield = []
with open(filename, 'r') as file_to_read:
while True:
lines = file_to_read.readline() # 整行读取数据
if not lines:
break
p_tmp= [float(i) for i in lines.split()] # 将整行数据分割处理，如果分割符是空格，括号里就不用传入参数，如果是逗号， 则传入‘，'字符。
pos = np.array(p_tmp) # 将数据从list类型转换为array类型。
print(pos)
3.python实现对xls表格的读取
import xdrlib ,sys
import xlrd
def open_excel(file= 'path'):
try:
data = xlrd.open_workbook(file)
return data
except Exception as e:
print(str(e))
#根据索引获取Excel表格中的数据 参数:file：Excel文件路径 colnameindex：表头列名所在行的索引 ，by_index：表的索引
def excel_table_byindex(file= 'path/xxx.xls',colnameindex=0,by_index=0):
data = open_excel(file)
table = data.sheets()[by_index]
nrows = table.nrows #行数
ncols = table.ncols #列数
colnames = table.row_values(colnameindex) #某一行数据
list =[]
for rownum in range(1,nrows):
row = table.row_values(rownum)
if row:
app = {}
for i in range(len(colnames)):
app[colnames[i]] = row[i]
list.append(app)
return list
#根据名称获取Excel表格中的数据 参数:file：Excel文件路径 colnameindex：表头列名所在行的所以 ，by_name：Sheet1名称
def excel_table_byname(file= 'E:\\个人文件\\6-desktop\\丰沙点表-配电所.xls',colnameindex=0,by_name=u'电度'):
data = open_excel(file)
table = data.sheet_by_name(by_name)
nrows = table.nrows #行数
colnames = table.row_values(colnameindex) #某一行数据
list =[]
for rownum in range(1,nrows):
row = table.row_values(rownum)
if row:
app = {}
for i in range(len(colnames)):
app[colnames[i]] = row[i]
list.append(app)
return list
def main():
tables = excel_table_byindex()
for row in tables:
print(row)
tables = excel_table_byname()
for row in tables:
print(row)
if __name__=="__main__":
main()到此这篇关于python实现对doc,txt,xls文档的读写操作的文章就介绍到这了,更多相关python文档读写操作神经网络数据准备内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
