女暧男
如何用python读取word
使用Python的内部方法open（)读取文本文件try:f=open('/file','r')print(f.read())finally:if f:f.close（)如果读取word文档推荐使用第三方插件，python-docx 可以在官网上下载使用方式# -*- coding: cp936 -*-import docxdocument = docx.Document（文件路径）docText = '\n\n'.join([paragraph.text.encode('utf-8') for paragraph in document.paragraphs])print docText
Python 读取文档各行中同一列数据并按首尾相接合并输出到另一个文...
展开全部 假设数据存储在文件 test.txt中，程序如下（未经测试，大概是这么个意思）lines=open(r'test.txt').readlines()text=[]for line in lines: word=line.split() thirdword=word[2].strip() text.append(thirdword)result=''.join(text)print result...
python3 读取文件夹名及内含文件名
root@localhost:~/xly/02# cat t.py import osprint(os.getcwd())print(os.listdir(＂.＂))root@localhost:~/xly/02# python t.py /root/xly/02['flash1', 'normal', 'b', 'ERR_S', 'ERR_B', 'abc.sh', 'test.sh', '1', 't.py', 'Software', 'flash2', 'c', 'ggg', 'a', 'r.py']
用python读文件并print的问题
你可以一行一行print啦for line in file:print lineraw_input()#raw_input（)就是要求用户输入，你按下回车就打印下一行了 -------------------------------补充python里可以import timetime.sleep(3)#就是程序暂停3秒#你如果把这句放在循环里，那么每次循环后就停3秒在进行下一循环。
python操作word文档,如何合并单元格
展开全部 >>> app=my.Office.Word.GetInstance()>>> doc=app.Documents[0]>>> table=doc.Tables[1]>>> table.Cell(1,1).Select()>>> app.Selection.MoveDown(Unit=5, Count=2, Extend=1)>>> app.Selection.Cells.Merge()>>>my.Office.Word.GetInstance（)用win32com得到Word的Application对象的实例我所使用的样本word文件中包含两个Table第二个Table是想要修改的table.Cell(1,1).Select（)用于选中这个样表的第一个单元格app.Selection.MoveDown用于获得向下多选取3个单元格app.Selection.Cells.Merge（)用于执行合并工作 ...
python里面的elif怎么读
在这个实例中，我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce 程序。
尽管Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C++、Python等语言来实现Hadoop程序。
尽管Hadoop官方网站给的示例程序是使用Jython编写并打包成Jar文件，这样显然造成了不便，其实，不一定非要这样来实现，我们可以使用Python与Hadoop 关联进行编程，看看位于/src/examples/python/WordCount.py 的例子，你将了解到我在说什么。
我们想要做什么？我们将编写一个简单的 MapReduce 程序，使用的是C-Python，而不是Jython编写后打包成jar包的程序。
我们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现，例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。
结果也以文本形式输出，每一行包含一个单词和单词出现的次数，两者中间使用制表符来想间隔。
先决条件 编写这个程序之前，你学要架设好Hadoop 集群，这样才能不会在后期工作抓瞎。
如果你没有架设好，那么在后面有个简明教程来教你在Ubuntu Linux 上搭建（同样适用于其他发行版linux、unix） 如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立单节点的 Hadoop 集群 如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立多节点的 Hadoop 集群 Python的MapReduce代码 使用Python编写MapReduce代码的技巧就在于我们使用了 HadoopStreaming 来帮助我们在Map 和 Reduce间传递数据通过STDIN （标准输入）和STDOUT （标准输出）.我们仅仅使用Python的sys.stdin来输入数据，使用sys.stdout输出数据，这样做是因为HadoopStreaming会帮我们办好其他事。
这是真的，别不相信！Map: mapper.py 将下列的代码保存在/home/hadoop/mapper.py中，他将从STDIN读取数据并将单词成行分隔开，生成一个列表映射单词与发生次数的关系：注意：要确保这个脚本有足够权限（chmod +x /home/hadoop/mapper.py）。
#!/usr/bin/env python import sys# input comes from STDIN (standard input) for line in sys.stdin: # remove leading and trailing whitespace line = line.strip() # split the line into words words = line.split() # increase counters for word in words: # write the results to STDOUT (standard output); # what we output here will be the input for the # Reduce step, i.e. the input for reducer.py # # tab-delimited; the trivial word count is 1 print '%s\\t%s' % (word, 1)在这个脚本中，并不计算出单词出现的总数，它将输出 ＂ 1＂ 迅速地，尽管可能会在输入中出现多次，计算是留给后来的Reduce步骤（或叫做程序）来实现。
当然你可以改变下编码风格，完全尊重你的习惯。
Reduce: reducer.py 将代码存储在/home/hadoop/reducer.py 中，这个脚本的作用是从mapper.py 的STDIN中读取结果，然后计算每个单词出现次数的总和，并输出结果到STDOUT。
同样，要注意脚本权限：chmod +x /home/hadoop/reducer.py#!/usr/bin/env python from operator import itemgetter import sys# maps words to their counts word2count = {}# input comes from STDIN for line in sys.stdin: # remove leading and trailing whitespace line = line.strip() # parse the input we got from mapper.py word, count = line.split('\\t', 1) # convert count (currently a string) to int try: count = int(count) word2count[word] = word2count.get(word, 0) + count except ValueError: # count was not a number, so silently # ignore/discard this line pass# sort the words lexigraphically;## this step is NOT required, we just do it so that our# final output will look more like the official Hadoop# word count examples sorted_word2count = sorted(word2count.items(), key=itemgetter(0))# write the results to STDOUT (standard output) for word, count in sorted_word2count: print '%s\\t%s'% (word, count) 测试你的代码（cat data | map | sort | reduce） 我建议你在运行MapReduce job测试前尝试手工测试你的mapper.py 和 reducer.py脚本，以免得不到任何返回结果 这里有一些建议，关于如何测试你的Map和Reduce的功能：—————————————————————————————————————————————— \r\n # very basic test hadoop@ubuntu:~$ echo ＂foo foo quux labs foo bar quux＂ | /home/hadoop/mapper.py foo 1 foo 1 quux 1 labs 1 foo 1 bar 1 —————————————————————————————————————————————— hadoop@ubuntu:~$ echo ＂foo foo quux labs foo bar quux＂ | /home/hadoop/mapper.py | sort | /home/hadoop/reducer.py bar 1 foo 3 labs 1 —————————————————————————————————————————————— # using one of the ebooks as example input # (see below on where to get the ebooks) hadoop@ubuntu:~$ cat /tmp/gutenberg/20417-8.txt | /home/hadoop/mapper.py The 1 Project 1 Gutenberg 1 EBook 1 of 1 [...] (you get the idea) quux 2 quux 1 ———————————————————————...
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