python解析文件
‘壹’ python解析xml文件
可以使用beautifulsoup解析，或者自己使用正则表达式：(import re)
首先获取所有的tr标签内的内容
tr_tags = re.findall(r"<tr>(?P[wW]*?)</tr>", jsp_html_content)
对于每个tr内的标签内容：
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]
此时first_str, second_str, third_str 就对应于【文件中所有的 "文件11", "/file/1文件11.pdf", "文件11" 这三个信息"】
‘贰’ python中怎么读取文件内容
用open命令打开你要读取的文件，返回一个文件对象
然后在这个对象上执行read,readlines,readline等命令读取文件
或使用for循环自动按行读取文件
‘叁’ python3.0怎么用json从文件解析
1、说明：python3通过json模块load函数来解析文件。2、代码示例：首先编写一个json文件j.txt,内容如下：{"errno":1,"errmsg":"操作成功！","data":[]}python代码如下：
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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']))
输出如下：1操作成功！03、函数说明：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（一个.read（）包含 - 支持类文件对象一个JSON文件），以一个Python对象。object_hook是将与被调用的可选功能任何对象文本解码（一个``dict``）的结果。返回值object_hook将用来代替dict。此功能可用于实现自定义解码器（例如JSON-RPC级提示）。object_pairs_hook是将与被调用的可选功能任何对象的结果与对的有序列表字面解码。该的返回值object_pairs_hook将用来代替dict。此功能可用于实现依赖于定制解码器命令该键和值对被解码（例如，collections.OrderedDict会记得插入的顺序）。如果object_hook也定义了object_pairs_hook优先。要使用自定义JSONDecoder子类，与cls指定它kwarg;否则JSONDecoder使用。4、其它说明：也可以使用json.loads函数来直接处理字符串，方法如下：o=json.loads('{"errno":0,"errmsg":"操作成功！","data":[]}')
‘肆’ python怎么解析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])
简单的代码示例
‘伍’ python对文件的读操作方法有哪些
摘要 1 文件读取全文本操作
‘陆’ python如何读取文件的内容
# _*_ coding: utf-8 _*_
import pandas as pd
# 获取文件的内容
def get_contends(path):
with open(path) as file_object:
contends = file_object.read()
return contends
# 将一行内容变成数组
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解析文件扩展阅读：
python控制语句
1、if语句，当条件成立时运行语句块。经常与else, elif(相当于else if) 配合使用。
2、for语句，遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次处理迭代器中的每个元素。
3、while语句，当条件为真时，循环运行语句块。
4、try语句，与except,finally配合使用处理在程序运行中出现的异常情况。
5、class语句，用于定义类型。
6、def语句，用于定义函数和类型的方法。
‘柒’ 如何用python读取xml文件
一、简介
XML（eXtensible Markup Language）指可扩展标记语言，被设计用来传输和存储数据，已经日趋成为当前许多新生技术的核心，在不同的领域都有着不同的应用。它是web发展到一定阶段的必然产物，既具有SGML的核心特征，又有着HTML的简单特性，还具有明确和结构良好等许多新的特性。
python解析XML常见的有三种方法：一是xml.dom.*模块，它是W3C DOM API的实现，若需要处理DOM API则该模块很适合，注意xml.dom包里面有许多模块，须区分它们间的不同；二是xml.sax.*模块，它是SAX API的实现，这个模块牺牲了便捷性来换取速度和内存占用，SAX是一个基于事件的API，这就意味着它可以“在空中”处理庞大数量的的文档，不用完全加载进内存；三是xml.etree.ElementTree模块（简称 ET），它提供了轻量级的Python式的API，相对于DOM来说ET 快了很多，而且有很多令人愉悦的API可以使用，相对于SAX来说ET的ET.iterparse也提供了 “在空中” 的处理方式，没有必要加载整个文档到内存，ET的性能的平均值和SAX差不多，但是API的效率更高一点而且使用起来很方便。
二、详解
解析的xml文件（country.xml）：
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
<?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生来就是为了处理XML，它在Python标准库中有两种实现：一种是纯Python实现的，如xml.etree.ElementTree，另一种是速度快一点的xml.etree.cElementTree。注意：尽量使用C语言实现的那种，因为它速度更快，而且消耗的内存更少。
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
try:
import xml.etree.cElementTree as ET
except ImportError:
import xml.etree.ElementTree as ET
这是一个让Python不同的库使用相同API的一个比较常用的办法，而从Python 3.3开始ElementTree模块会自动寻找可用的C库来加快速度，所以只需要import xml.etree.ElementTree就可以了。
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
#!/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") #打开xml文档
#root = ET.fromstring(country_string) #从字符串传递xml
root = tree.getroot() #获得root节点
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 #通过下标访问
print root[0].tag, root[0].text
print "*"*10
for country in root.findall('country'): #找到root节点下的所有country节点
rank = country.find('rank').text #子节点下节点rank的值
name = country.get('name') #子节点下属性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')
运行结果：
三、总结
（1）Python中XML解析可用的类库或模块有xml、libxml2 、lxml 、xpath等，需要深入了解的还需参考相应的文档。
（2）每一种解析方式都有自己的优点和缺点，选择前可以综合各个方面的性能考虑。
（3）若有不足，请留言，在此先感谢！
‘捌’ python操作：json文件中存在NumberInt(0)，没有引号，无法解析
python程序，报错NameError: name XX is not defined 是没有声明造成的，需要在文件的前两行进行声明编码，声明方法为：
1、写一个python文件，文件中有中文字符，且未声明编码。
对Python加密时可能会有两种形式，一种是对Python转成的exe进行保护，另一种是直接对.py或者.pyc文件进行保护，下面将列举两种形式的保护流程。
1、对python转exe加壳
下载最新版VirboxProtector加壳工具，使用加壳工具直接对demo.exe进行加壳操作
2、对.py/.pyc加密
第一步，使用加壳工具对python安装目录下的python.exe进行加壳，将python.exe拖入到加壳工具VirboxProtector中，配置后直接点击加壳。
第二步，对.py/.pyc进行加密，使用DSProtector对.py/.pyc进行保护。
安全技术：
l虚拟机外壳：精锐5的外壳保护工具，创新性的引入了预分析和自动优化引擎，有效的解决了虚拟化保护代码时的安全性和性能平衡问题。
l碎片代码执行：利用自身成熟的外壳中的代码提取技术，抽取大量、大段代码，加密混淆后在安全环境中执行，最大程度上减少加密锁底层技术和功能的依赖，同时大量大段地移植又保证了更高的安全性。
lVirbox加密编译引擎：集编译、混淆等安全功能于一身，由于在编译阶段介入，可优化空间是普遍虚拟化技术无法比拟的，对代码、变量的混淆程度也有了根本的提升。
l反黑引擎：内置R0级核心态反黑引擎，基于黑客行为特征 的（反黑数据库）反制手段。精准打击调试、注入、内存修改等黑客行为，由被动挨打到主动防护。
加密效果：
加密之前
以pyinstall 的打包方式为例，使用pyinstxtractor.py文件对log_322.exe进行反编译，执行后会生成log_322.exe_extracted文件夹，文件夹内会生成pyc文件。
成功之后会在同目录下生成一个文件夹