问题来源

最近在帮村里统计村民信息时，需要每个人制作一张信息表格，还要插入个人照片。如果是以个人一个人输入，则会造成巨大的工作任务，所以下面是自己处理这些问题的一点经验。

邮件合并

在制作word信息表的时候，需要大量的重复动作的话，这个时候就得想到邮件合并功能。邮件合并的前提是将所有的人员信息制作成表格，如果需要批量插入图片的话，那么就需要在excel表格中加入图片在电脑上的地址。其中特别需要注意的是，*电脑上的地址路径，层级之间是一个斜杠 \ ,那么在excel当中需要在层级之间再加入一个 斜杠*

姓名、性别、年龄等信息按照基本的邮件插入操作进行就可以，插入图片的话需要额外注意。

• 在邮件合并的基础上，在窗口找到插入—>文档部件——>域
• 域名当中选择 IncludePicture,文件名或URL输入任意的文字占位
  
• 然后在word页面，按住 alt+F9，显示代码域，然后选中站位文字，进行邮件插入合并域，添加准备的照片地址。然后完成邮件合并步骤就，进行单独编辑。
  
• 进入单独编辑页面后，这个时候图片还不会显示，ctrl+A进行全选后，按F9，就会刷新出图片。

拆分文件

邮件合并完成之后生成的是一个word文档，这个时候如果需要对文档进行拆分，那么可以有两个方法进行。

• 方法一：运用word中的VBA代码进行操作，这个比较难，需要了解VBA成语语言，这里进行推荐第二种方法。
• 方法二：运用WPS当中的特色功能，可以直接进行文档拆分，同时也可进行文档合并。

批量命名文件

上述进行文档拆分之后，所得的文件名字是连续的简单名字，可能并不是我们需要的，这个时候如果需要对文件进行批量重命名。在这里的话就需要用到一个excel插件AudTool,下载后会自动加载到Excel上

点击文件列表，批量选择需要重命名的文件，然后输入重新命名的文件，点击重命名就可以，简单易会。

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python统计单词出现次数做单词词频统计，用字典无疑是最合适的数据类型，单词作为字典的key， 单词出现的次数作为字典的 value，很方便地就记录好了每个单词的频率，字典很像我们的电话本，每个名字关联一个电话号码。 下面是具体的实现代码，实现了从importthis.txt文件读取单词，并统计出现次数最多的5个单词...

import sys import reword_re = re.compile(w+)index = {} withopen(sys.argv, encoding=utf-8) as fp: for line_no, line in enumerate(fp, 1):for match in word_re.finditer(line):word = match.group() column_no = match.start()+1 location =(line_no, column_no) # this is ugly; coded like this to make a ...

import sys import reword_re = re.compile(w+)index = {} withopen(sys.argv, encoding=utf-8) as fp: for line_no, line in enumerate(fp, 1):for match in word_re.finditer(line):word = match.group() column_no = match.start()+1 location =(line_no, column_no) index.setdefault(word, )end index...

#coding=utf-8 import collections str1=m=collections.counter(str1) printstr1print mprint m#字符a出现的次数print m#字符b出现的次数下面选取一个英文的文本，并对其中单词出现的次数进行统计，返回某个单词出现的次数 python一行代码能实现的功能，就不要用两行、 链接： http:blog.csdn.neteddy_zhengarticle...

图 2 形成字典ps：下面看下python统计文本中每个单词出现的次数1.python统计文本中每个单词出现的次数#coding=utf-8__author__ = zcgimport collectionsimport oswith open(abc.txt) asfile1:#打开文本文件 str1=file1.read().split( )#将文章按照空格划分开print 原文本:n %s% str1print n各单词出现的次数...

在了解其具体操作流程后发现：类似的需求可能涉及各行各业，但本质只是 word 文档和 excel 表格的自动化处理。 今天借着这个实例，我们继续探究下 python 在自动化处理上的魅力：? 如上图所说，任务涉及了两份文件，一份 word 文档，内含许多词汇表格：? 文档的表格中列出了不同单词的考频（高考频次），比如单词 the...

一、描述 这是一道python面试题： “一个可读文件，有一万行，一行只有一个单词，单词可以重复的，求出这一万行中出现频繁次数最多的前10个单词”二、思路 先读取文件变为列表，再用集合去重得到一个参照的列表，逆排序取前10（最大即最多的的10个元素），再用参照列表中的每个元素从文件中去统计，把参照列表中的...

而对于不同的用户，我们往往又会根据ip来区分，所以统计日志文件中的ip访问，对于数据分析人员和相关运营专员来说，是一件重要的事情，这里，采用python这门语言来完成这个小功能。 一、分析ip格式---- 这里只讨论ipv4。 分析ip格式思路有许多，这里我只分析其中一种比较容易理解的。 1） 从分析一个从1~255的数字...

03—纠正器python代码构建先验概率p(c)，语料库下载了老友记的1-10部+呼啸山庄全部组成的单词库。 import re, collectionsdef tolower(text):return re...max ( p(c) * p(w | c) p(w) ) 上式中 p(c)为先验概率，下载一个比较丰富的单词拼写都正确的英文单词库后，统计下每个单词出现的频次，就是单词 c 的出现...

03—纠正器python代码构建先验概率p(c)，语料库下载了老友记的1-10部+呼啸山庄全部组成的单词库。 import re, collectionsdef tolower(text):return re...max ( p(c) * p(w | c) p(w) ) 上式中 p(c)为先验概率，下载一个比较丰富的单词拼写都正确的英文单词库后，统计下每个单词出现的频次，就是单词 c 的出现...

问题描述：给定一段文本，统计其中每个单词的出现频率。 技术要点：扩展库jieba的cut()函数，标准库collections中的counter类。 参考代码：? 代码执行结果：?...

今天，我们利用python编写一个mapreduce程序，程序的目的还是百年不变的计算单词个数，也就是wordcunt。 所谓mapreduce其实就是先分散计算后综合处理计算结果。 首先我们来看一下map部分的代码。 #! usrbinenv python import sys # input comes from stdin (standard input) for linein sys.stdin:# remove leading ...

2补充一个counter函数用法 python内置模块collections中有个counter函数，功能也极为强大，做实验设计可能会到，不过跟上面的单词统计不太一样。 counter函数是以文本中的单个字母、或单个文字作为处理对象，而代码就更简烈了。 #! usrbinenv python3.7# -*- coding: utf-8 -*-# @time : 2020-03-29 22:04# @author ...

运行平台： windows python版本： python3.6 ide： sublime text 其他工具：chrome浏览器0、写在前面的话本文是基于基础版上做的修改，如果没有阅读基础版，请移步 python爬虫抓取智联招聘（基础版）在基础版中，构造url时使用了urllib库的urlencode函数： url = https:sou.zhaopin.comjobssearchresult.ashx?...

尽可能列举python列表的成员方法，并给出一下列表操作的答案：a=, a=? a = ? 一行代码实现对列表a中的偶数位置的元素进行加3后求和？ 将列表a的元素顺序打乱，再对a进行排序得到列表b，然后把a和b按元素顺序构造一个字典d。 用python实现统计一篇英文文章内每个单词的出现频率，并返回出现频率最高的前10个单词及其...

printgenerate(10) 统计单词 #! usrbinenvpython#encoding:utf-8 importrefromcollectionsimportcounterfilesource=.mediaabc.txtdefgetmostcommonword(articlefilesource):输入一个英文的纯文本文件，统计其中的单词出现的个数pattern=r+|$? d+%?$withopen(articlefilesource)asf: r=re.findall(pattern,f.read())...

前言前文给大家说了python机器学习的路径，这光说不练假把式，这次，罗罗攀就带大家完成一个中文文本情感分析的机器学习项目，今天的流程如下：? 数据情况和处理数据情况这里的数据为大众点评上的评论数据（王树义老师提供），主要就是评论文字和打分。 我们首先读入数据，看下数据的情况：import numpy as npimport ...

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