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我正在遍历一个非常大(~5GB)的文本文档,如下所示:
<P ID=912>
bird
dog
dog
dog
</P>
<P ID=5>
aardvark
bird
bird
cat
egret
</P>
<P ID=291>
aardvark
aardvark
aardvark
aardvark
aardvark
bird
dog
fish
fish
fish
</P>
<P ID=621>
aardvark
aardvark
bird
dog
fish
fish
fish
</P>
<P ID=5>
bird
egret
egret
</P>
<P ID=1>
bird
</P>
从 ID 没有组织的意义上说,该文档非常“乱序”。我需要创建一个循环遍历每个段落的解决方案(由 <P ID = x></P>
标记表示,它将始终存在),并提取 ID 号。
我正在使用 NLTK
标记效果很好的段落,我的问题是我无法提取 ID
来自标签。
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize, RegexpTokenizer
import re
def get_input(filepath):
f = open(filepath, 'r')
content = f.read()
return content
def main():
myfile = get_input("filepath")
p = r'<P ID=\d+>(.*?)</P>'
paras = RegexpTokenizer(p)
para_id = 0
for para in paras.tokenize(myfile):
para_id = re.match("<P ID=\d+>", para)
print("Current paragraph Number: {}".format(para_id))
main()
导致:
Current paragraph Number: None
Current paragraph Number: None
Current paragraph Number: None
Current paragraph Number: None
Current paragraph Number: None
Current paragraph Number: None
不过我希望它看起来像:
Current paragraph Number: 912
Current paragraph Number: 5
Current paragraph Number: 291
Current paragraph Number: 621
Current paragraph Number: 5
Current paragraph Number: 1
我需要如何更改:para_id = re.match("<P ID=\d+>", para)
编辑:我也试过: para_id = [i['id'] for i in soup(para, 'html.parser').find_all('p')]
但这会产生一个空白 []
我不确定为什么我不能创建仅包含单个段落的汤
注意- 我应该提到这是代码的最小示例。实际程序要大得多,并且需要 NLTK 来解析,因为我在停用词和文本标记化方面做了很多工作。
最佳答案
你在哪里捕获了段落的文本但是您应该捕获包括 P 标签在内的完整段落,在你捕获段落的 Id 之后,我在 data.txt
中使用了你的简单:
from nltk.tokenize import word_tokenize, RegexpTokenizer
import re
def get_input(filepath):
f = open(filepath, 'r')
content = f.read()
f.close() # don't forget to close file
return content
def main():
myfile = get_input("data.txt")
# here capture the full paragraph
p = r'<P ID=\d+>.*?</P>'
paras = RegexpTokenizer(p)
para_id = 0
for para in paras.tokenize(myfile):
# and here just catch the ID
para_id = re.match("<P ID=(\d+)>", para)
print("Current paragraph Number: {}".format(para_id.group(1)))
main()
输出:
Current paragraph Number: 912
Current paragraph Number: 5
Current paragraph Number: 291
Current paragraph Number: 621
Current paragraph Number: 5
Current paragraph Number: 1
你正在阅读整个 5 GB 的文件,我认为你应该为此使用生成器,如果您只需要打印段落 ID:
import re
def main():
with open("data.txt") as f: # Using context manager to close resource
for line in f:
# and here just catch the ID
match = re.match("<P ID=(\d+)>", line)
if match:
print("Current paragraph Number: {}".format(match.group(1)))
main()
这将生成相同的结果,而无需将整个 5 GB 加载到内存。
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