1 读txt文件

下面代码实现的是：将一个txt文件内每行内容都存放到列表contents中。
有一点强调，为什么要在路径前加'r'？
其实r的作用和\\的作用一样，都是为了防止程序将\当作是转义字符，所以r和\\在写的时候使用一种方法就可以，当然如果路径是/，那么就不需要涉及这些了。

import operator
contents = []   # 存放txt文件每行的内容
filename = r"C:\Users\Lenovo\Desktop\大三上\nlp实验室\python处理\21.8.29 test.txt"
with open(filename, 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        contents.append(line)
f.close()

2 批量读文件

批量读文件的核心就是学会拼凑文件名，只要掌握了这个批量读取就不是问题。
现在我的文件夹结构如下图（我要读这个大文件夹下面的所有小文件夹里的所有txt文件）：
在这里插入图片描述
我的实现代码如下：（结合1）
注意有一个细节：encoding最开始我选用'utf-8'时不知道为什么不行，后来改成了下面的'ISO-8859-1'。

import os
import operator

contents = []   # 存放txt文件每行的内容
path1 = r"C:\Users\Lenovo\Desktop\acl2021"
files_1 = os.listdir(path1)   # 得到path1文件夹下所有文件的名称
for file in files_1:
    path2 = path1 + "\\" + file
    files_2 = os.listdir(path2)	# 得到path2文件夹下所有文件的名称
    for file2 in files_2:
        pos = path2 + "\\" + file2  # filename
        with open(pos, 'r', encoding='ISO-8859-1') as f:     # encoding='utf-8'不行
            for line in f.readlines():
                contents.append(line)
        f.close()

这样，我大文件夹里767个txt文件的所有内容就存到了contents列表中，接下来就可以具体处理了。

3 个人记录

2021.9.29 抽取动词总代码

import os
import operator
import xlwt
from nltk import word_tokenize
from nltk import pos_tag
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

# 读txt
contents = []   # 存放txt文件每行的内容
path1 = r"C:\Users\Lenovo\Desktop\acl2021"
files_1 = os.listdir(path1)   # 得到path1文件夹下所有文件的名称
for file in files_1:
    path2 = path1 + "\\" + file
    files_2 = os.listdir(path2)
    for file2 in files_2:
        pos = path2 + "\\" + file2  # filename
        with open(pos, 'r', encoding='ISO-8859-1') as f:     # encoding='utf-8'不行
            for line in f.readlines():
                contents.append(line)
        f.close()

# 动词统计
dic = {}
wnl = WordNetLemmatizer()
for line in contents:           # 每一行
    line = line.lower()         # 先小写处理
    tokens = word_tokenize(line)    # 标记解析
    tags = pos_tag(tokens)          # 词性标注
    v_tags = {'VB', 'VBD', 'VBG', 'VBN', 'VBP', 'VBZ'}      # 动词集
    for word, pos in tags:
        if pos in v_tags:
            word = wnl.lemmatize(word, 'v')     # 词性还原
            if word not in dic:
                dic[word] = 1
            else:
                dic[word] = dic[word] + 1

res = sorted(dic.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)     # 排序的结果是list类型
# for item in res:
#     if item[1] > 3:
#         print(item)

# 写入excel
wb = xlwt.Workbook()
sh = wb.add_sheet('test')
idx = 0
for item in res:
    if item[1] > 3:
        sh.write(idx, 0, item[0])
        sh.write(idx, 1, item[1])
        idx = idx + 1
    else:
        break

wb.save(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\动词筛选2.xls")
print("写入完成")