Cần chuyển đổi tệp TXT sang DOC theo chương trình? . Từ cho Python thông qua. NET bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể chuyển đổi định dạng TXT sang DOC chỉ bằng một vài dòng mã Python
API Python xử lý tài liệu hiện đại tạo DOC từ TXT với tốc độ cao. Kiểm tra chất lượng chuyển đổi TXT sang DOC ngay trên trình duyệt. Thư viện Python mạnh mẽ cho phép chuyển đổi file TXT sang nhiều định dạng phổ biến
Lưu TXT dưới dạng DOC trong Python
Ví dụ sau minh họa cách chuyển đổi TXT sang DOC trong Python
Làm theo các bước đơn giản để chuyển tệp TXT sang định dạng DOC. Đọc tệp TXT từ ổ đĩa cục bộ, sau đó chỉ cần lưu tệp dưới dạng DOC, chỉ định định dạng tệp được yêu cầu bằng phần mở rộng DOC. Đối với cả đọc TXT và viết DOC, bạn có thể sử dụng tên tệp đủ điều kiện. Nội dung và định dạng DOC đầu ra sẽ giống với tài liệu TXT gốc
Ví dụ mã trong Python để chuyển đổi định dạng TXT sang DOC
Sao chép
tập tin đầu vào
Tải lên một tài liệu
Tải lên tệp bạn muốn chuyển đổi
Mã vận hành
Định dạng đầu ra
Chọn định dạng đích từ danh sách
import aspose.words as aw
doc = aw.Document["Input.txt"]
doc.save["Output.doc"]
________ 60 ________ 61 ________ 62 ________ 63
Mã vận hành
Bạn có thể tự do sao chép mã này và sử dụng nó trong bất kỳ mục đích áp dụng nào
Chia sẻ mã trên phương tiện truyền thông xã hội
Cách chuyển đổi TXT sang DOC
- Cài đặt 'Aspose. Từ cho Python thông qua. BỌC LƯỚI'
- Thêm tham chiếu thư viện [nhập thư viện] vào dự án Python của bạn
- Mở tệp TXT nguồn bằng Python
- Gọi phương thức 'save[]', chuyển tên tệp đầu ra có phần mở rộng DOC
- Nhận kết quả chuyển đổi TXT dưới dạng DOC
Thư viện Python để chuyển đổi TXT sang DOC
Chúng tôi lưu trữ các gói Python của mình trong kho PyPi. Vui lòng làm theo hướng dẫn từng bước về cách cài đặt "Aspose. Từ cho Python thông qua. NET" vào môi trường nhà phát triển của bạn
yêu cầu hệ thống
Gói này tương thích với Python 3. 5, 3. 6, 3. 7, 3. 8 và 3. 9. Nếu bạn phát triển phần mềm cho Linux, vui lòng xem các yêu cầu bổ sung đối với gcc và libpython trong Tài liệu sản phẩm
JSON [Ký hiệu đối tượng JavaScript] là định dạng trao đổi dữ liệu là văn bản mà con người có thể đọc được và được sử dụng để truyền dữ liệu, đặc biệt là giữa các ứng dụng web và máy chủ. Các tệp JSON sẽ giống như các từ điển lồng nhau trong Python. Để chuyển đổi tệp văn bản thành JSON, có một mô-đun json trong Python. Mô-đun này được tích hợp sẵn với các mô-đun tiêu chuẩn của Python, vì vậy không cần phải cài đặt nó bên ngoài. Xem bảng dưới đây để xem tuần tự hóa JSON i. e. quá trình mã hóa JSON
Đối tượng PythonJSON objectdictobjectlist, tuplearraystrstringint, long, floatnumbersTruetrueFalsefalseNonenullĐể xử lý luồng dữ liệu trong một tệp, thư viện JSON trong Python sử dụng hàm dump[] để chuyển đổi các đối tượng Python thành đối tượng JSON tương ứng của chúng, do đó giúp dễ dàng ghi dữ liệu vào tệp. cú pháp
json. bãi rác[]
Các tham số khác nhau có thể được truyền cho phương thức này. Chúng giúp cải thiện khả năng đọc của tệp JSON. họ đang
- đối tượng chính tả. từ điển chứa các cặp khóa-giá trị
- thụt vào. vết lõm phù hợp để dễ đọc [một giá trị số]
- dải phân cách. Làm thế nào các đối tượng phải được tách biệt với nhau, làm thế nào một giá trị phải được tách biệt khỏi khóa của nó. Các ký hiệu như “, “, “. ”, “;”, “. " được sử dụng
- sort_keys. Nếu được đặt thành true, thì các khóa được sắp xếp theo thứ tự tăng dần
Ý tưởng ở đây là lưu trữ nội dung của văn bản dưới dạng các cặp khóa-giá trị trong từ điển và sau đó kết xuất nội dung đó vào tệp JSON. Một ví dụ đơn giản được giải thích dưới đây. Tệp văn bản chứa thông tin chi tiết của một người. văn bản1. tập tin txt trông giống như.
Python3
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']4
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']5
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']6
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']7
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']8
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']9
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']0
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']0
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']2
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']3
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']5
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']6
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']7____18____19
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']40
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']41
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']42
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']43
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']44
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']46
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']48
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']50
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']52
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']53
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']54
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']55
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']56
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']58
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']60
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']61
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']62
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']63
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']8
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']66
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']67
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']69_______670
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']72
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']56
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']74
Khi đoạn mã trên được thực thi, nếu một tệp JSON tồn tại trong tên đã cho thì nó sẽ được ghi vào đó, nếu không, một tệp mới sẽ được tạo trong đường dẫn đích và nội dung được ghi vào đó. đầu ra.
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
Ở đây split[None, 1] được sử dụng để cắt bỏ tất cả khoảng cách thừa giữa cặp khóa-giá trị và '1' biểu thị chỉ được tách một lần trong một dòng. Điều này đảm bảo trong một cặp khóa-giá trị, các khoảng trắng trong giá trị không bị xóa và các từ đó không bị tách ra. Chỉ khóa được tách khỏi giá trị của nó. Làm cách nào để chuyển đổi nếu nhiều bản ghi được lưu trữ trong tệp văn bản? .
Python3
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']4
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']5
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']6
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']7
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']79
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']0
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']0
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']83
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']3
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']5
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']87
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']88
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1____690
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']91
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']54
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']93
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']54
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']95
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']54
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']97
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']98
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']7____18____19
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']40
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']40
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']40
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']05
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']40______707______71
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']55
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']40
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']40
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']41
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']42
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']43
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']44
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']18
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']00
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']02
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']03
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']53
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']54
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']69
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']07
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']10
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']12____113
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']16
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']18
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']20
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']21
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']22
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']23
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']40
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']26
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']28
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']30
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']32
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']34
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']5
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']38
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']39____140
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']41
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']42
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']43
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']44
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']43
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']46
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']48
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']43
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']28
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']28
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']21
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']55
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']43
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']57
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']59
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']61
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']34
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']45
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']07
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']07
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']21
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']55
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']70
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']63
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']8
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']74
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']67
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']1
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']69______656
['Lisa', 'programmer', '34', '54000'] ['Elis', 'Trainee', '24', '40000'] ['Rickson', 'HR', '30', '47000'] ['Kate', 'Manager', '54', '63000']74
Các thuộc tính được liên kết với mỗi cột được lưu trữ trong một danh sách riêng gọi là 'trường'. Trong đoạn mã trên, Mỗi dòng được phân chia trên cơ sở không gian và được chuyển đổi thành một từ điển. Mỗi khi dòng print[attributes] được thực thi, nó sẽ xuất hiện như bên dưới
Làm cách nào để đọc tệp txt trong Python?
Có 6 chế độ truy cập trong python. .
Chỉ đọc ['r']. Mở tệp văn bản để đọc. .
Đọc và Viết ['r+']. Mở tệp để đọc và ghi. .
Chỉ viết ['w']. Mở tệp để ghi. .
Viết và Đọc ['w+']. Mở tệp để đọc và ghi. .
Chỉ nối thêm ['a']. Mở tệp để ghi
Làm cách nào để chuyển đổi mã Notepad sang Python?
Để hệ điều hành hiểu rằng tệp phải được đọc dưới dạng chương trình Python, lập trình viên cần lưu tệp dưới dạng tệp Python, với phần mở rộng ". Tiện ích mở rộng py" . Trong Notepad, chỉ cần lưu tệp, trong ví dụ "xin chào" này, với phần ". py", như trong "xin chào. py. "
Làm cách nào để chuyển đổi tệp txt thành danh sách trong Python?
ví dụ 1. Chuyển đổi tệp văn bản thành danh sách bằng cách tách văn bản khi xuất hiện '. '. Chúng tôi mở tệp ở chế độ đọc, sau đó đọc tất cả văn bản bằng hàm read[] và lưu nó vào một biến có tên là dữ liệu. sau đó, chúng tôi thay thế phần cuối của dòng['/n'] bằng ' ' và tách văn bản ra xa hơn khi '
Tôi có thể mở tệp văn bản bằng Python không?
Python cung cấp chức năng tích hợp sẵn giúp chúng tôi mở tệp ở các chế độ khác nhau . Hàm open[] chấp nhận hai tham số cần thiết. tên tệp và chế độ; . Các chế độ xác định cách chúng tôi có thể truy cập tệp và cách chúng tôi có thể thao tác với nội dung của nó.