python解析文件
『壹』 python解析xml文件
可以使用beautifulsoup解析，或者自己使用正則表達式：(import re)
首先獲取所有的tr標簽內的內容
tr_tags = re.findall(r"<tr>(?P[wW]*?)</tr>", jsp_html_content)
對於每個tr內的標簽內容：
for tag in tr_tags:
first_str = re.findall(r"title="(?P[wW]*?)"", tag)[0]
second_str = re.findall(r"encode("(?P[wW]*?)"", tag)[0]
third_str = re.findall(r"%>">(?P[wW]*?)</a>", tag)[0]
此時first_str, second_str, third_str 就對應於【文件中所有的 "文件11", "/file/1文件11.pdf", "文件11" 這三個信息"】
『貳』 python中怎麼讀取文件內容
用open命令打開你要讀取的文件，返回一個文件對象
然後在這個對象上執行read,readlines,readline等命令讀取文件
或使用for循環自動按行讀取文件
『叄』 python3.0怎麼用json從文件解析
1、說明：python3通過json模塊load函數來解析文件。2、代碼示例：首先編寫一個json文件j.txt,內容如下：{"errno":1,"errmsg":"操作成功！","data":[]}python代碼如下：
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import json
with open('j.txt', 'r') as fr:
o = json.load(fr)
print(o['errno'])
print(o['errmsg'])
print(len(o['data']))
輸出如下：1操作成功！03、函數說明：load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)反序列化fp（一個.read（）包含 - 支持類文件對象一個JSON文件），以一個Python對象。object_hook是將與被調用的可選功能任何對象文本解碼（一個``dict``）的結果。返回值object_hook將用來代替dict。此功能可用於實現自定義解碼器（例如JSON-RPC級提示）。object_pairs_hook是將與被調用的可選功能任何對象的結果與對的有序列表字面解碼。該的返回值object_pairs_hook將用來代替dict。此功能可用於實現依賴於定製解碼器命令該鍵和值對被解碼（例如，collections.OrderedDict會記得插入的順序）。如果object_hook也定義了object_pairs_hook優先。要使用自定義JSONDecoder子類，與cls指定它kwarg;否則JSONDecoder使用。4、其它說明：也可以使用json.loads函數來直接處理字元串，方法如下：o=json.loads('{"errno":0,"errmsg":"操作成功！","data":[]}')
『肆』 python怎麼解析txt文件
#!/usr/bin/python
#-*-coding:UTF-8-*-
importos
importsys
defread_file(filePath):
lines=open(filePath).readlines()
forlineinlines:
printline
if__name__=='__main__':
read_file(sys.argv[1])
簡單的代碼示例
『伍』 python對文件的讀操作方法有哪些
摘要 1 文件讀取全文本操作
『陸』 python如何讀取文件的內容
# _*_ coding: utf-8 _*_
import pandas as pd
# 獲取文件的內容
def get_contends(path):
with open(path) as file_object:
contends = file_object.read()
return contends
# 將一行內容變成數組
def get_contends_arr(contends):
contends_arr_new = []
contends_arr = str(contends).split(']')
for i in range(len(contends_arr)):
if (contends_arr[i].__contains__('[')):
index = contends_arr[i].rfind('[')
temp_str = contends_arr[i][index + 1:]
if temp_str.__contains__('"'):
contends_arr_new.append(temp_str.replace('"', ''))
# print(index)
# print(contends_arr[i])
return contends_arr_new
if __name__ == '__main__':
path = 'event.txt'
contends = get_contends(path)
contends_arr = get_contends_arr(contends)
contents = []
for content in contends_arr:
contents.append(content.split(','))
df = pd.DataFrame(contents, columns=['shelf_code', 'robotid', 'event', 'time'])
(6)python解析文件擴展閱讀：
python控制語句
1、if語句，當條件成立時運行語句塊。經常與else, elif(相當於else if) 配合使用。
2、for語句，遍歷列表、字元串、字典、集合等迭代器，依次處理迭代器中的每個元素。
3、while語句，當條件為真時，循環運行語句塊。
4、try語句，與except,finally配合使用處理在程序運行中出現的異常情況。
5、class語句，用於定義類型。
6、def語句，用於定義函數和類型的方法。
『柒』 如何用python讀取xml文件
一、簡介
XML（eXtensible Markup Language）指可擴展標記語言，被設計用來傳輸和存儲數據，已經日趨成為當前許多新生技術的核心，在不同的領域都有著不同的應用。它是web發展到一定階段的必然產物，既具有SGML的核心特徵，又有著HTML的簡單特性，還具有明確和結構良好等許多新的特性。
python解析XML常見的有三種方法：一是xml.dom.*模塊，它是W3C DOM API的實現，若需要處理DOM API則該模塊很適合，注意xml.dom包裡面有許多模塊，須區分它們間的不同；二是xml.sax.*模塊，它是SAX API的實現，這個模塊犧牲了便捷性來換取速度和內存佔用，SAX是一個基於事件的API，這就意味著它可以「在空中」處理龐大數量的的文檔，不用完全載入進內存；三是xml.etree.ElementTree模塊（簡稱 ET），它提供了輕量級的Python式的API，相對於DOM來說ET 快了很多，而且有很多令人愉悅的API可以使用，相對於SAX來說ET的ET.iterparse也提供了 「在空中」 的處理方式，沒有必要載入整個文檔到內存，ET的性能的平均值和SAX差不多，但是API的效率更高一點而且使用起來很方便。
二、詳解
解析的xml文件（country.xml）：
在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
<?xml version="1.0"?>
<data>
<country name="Singapore">
<rank>4</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>59900</gdppc>
<neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
</country>
<country name="Panama">
<rank>68</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>13600</gdppc>
<neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
<neighbor name="Colombia" direction="E"/>
</country>
</data>
1、xml.etree.ElementTree
ElementTree生來就是為了處理XML，它在Python標准庫中有兩種實現：一種是純Python實現的，如xml.etree.ElementTree，另一種是速度快一點的xml.etree.cElementTree。注意：盡量使用C語言實現的那種，因為它速度更快，而且消耗的內存更少。
在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
try:
import xml.etree.cElementTree as ET
except ImportError:
import xml.etree.ElementTree as ET
這是一個讓Python不同的庫使用相同API的一個比較常用的辦法，而從Python 3.3開始ElementTree模塊會自動尋找可用的C庫來加快速度，所以只需要import xml.etree.ElementTree就可以了。
在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
#!/usr/bin/evn python
#coding:utf-8
try:
import xml.etree.cElementTree as ET
except ImportError:
import xml.etree.ElementTree as ET
import sys
try:
tree = ET.parse("country.xml") #打開xml文檔
#root = ET.fromstring(country_string) #從字元串傳遞xml
root = tree.getroot() #獲得root節點
except Exception, e:
print "Error:cannot parse file:country.xml."
sys.exit(1)
print root.tag, "---", root.attrib
for child in root:
print child.tag, "---", child.attrib
print "*"*10
print root[0][1].text #通過下標訪問
print root[0].tag, root[0].text
print "*"*10
for country in root.findall('country'): #找到root節點下的所有country節點
rank = country.find('rank').text #子節點下節點rank的值
name = country.get('name') #子節點下屬性name的值
print name, rank
#修改xml文件
for country in root.findall('country'):
rank = int(country.find('rank').text)
if rank > 50:
root.remove(country)
tree.write('output.xml')
運行結果：
三、總結
（1）Python中XML解析可用的類庫或模塊有xml、libxml2 、lxml 、xpath等，需要深入了解的還需參考相應的文檔。
（2）每一種解析方式都有自己的優點和缺點，選擇前可以綜合各個方面的性能考慮。
（3）若有不足，請留言，在此先感謝！
『捌』 python操作：json文件中存在NumberInt(0)，沒有引號，無法解析
python程序，報錯NameError: name XX is not defined 是沒有聲明造成的，需要在文件的前兩行進行聲明編碼，聲明方法為：
1、寫一個python文件，文件中有中文字元，且未聲明編碼。
對Python加密時可能會有兩種形式，一種是對Python轉成的exe進行保護，另一種是直接對.py或者.pyc文件進行保護，下面將列舉兩種形式的保護流程。
1、對python轉exe加殼
下載最新版VirboxProtector加殼工具，使用加殼工具直接對demo.exe進行加殼操作
2、對.py/.pyc加密
第一步，使用加殼工具對python安裝目錄下的python.exe進行加殼，將python.exe拖入到加殼工具VirboxProtector中，配置後直接點擊加殼。
第二步，對.py/.pyc進行加密，使用DSProtector對.py/.pyc進行保護。
安全技術：
l虛擬機外殼：精銳5的外殼保護工具，創新性的引入了預分析和自動優化引擎，有效的解決了虛擬化保護代碼時的安全性和性能平衡問題。
l碎片代碼執行：利用自身成熟的外殼中的代碼提取技術，抽取大量、大段代碼，加密混淆後在安全環境中執行，最大程度上減少加密鎖底層技術和功能的依賴，同時大量大段地移植又保證了更高的安全性。
lVirbox加密編譯引擎：集編譯、混淆等安全功能於一身，由於在編譯階段介入，可優化空間是普遍虛擬化技術無法比擬的，對代碼、變數的混淆程度也有了根本的提升。
l反黑引擎：內置R0級核心態反黑引擎，基於黑客行為特徵 的（反黑資料庫）反制手段。精準打擊調試、注入、內存修改等黑客行為，由被動挨打到主動防護。
加密效果：
加密之前
以pyinstall 的打包方式為例，使用pyinstxtractor.py文件對log_322.exe進行反編譯，執行後會生成log_322.exe_extracted文件夾，文件夾內會生成pyc文件。
成功之後會在同目錄下生成一個文件夾