1. 手机软件拍照搜集所有完型填空文章,放入组卷中心
2. 复制网页源码到sublime
按F12找到源码位置,右键复制outerHTML
复制到sublime
3. 确认正则表达式提取选项内单词
观察源码,每个ABCD选项后都有换行符
故正则为
A.([\s\S]+?)B.([\s\S]+?)C.([\s\S]+?)D.([\s\S]+?)\n
4. 利用代码提取所有单词,另存为xlsx
读取源文件到str
正则表示取出ABCD后面的单词
数据清洗: 替换掉 等杂质
数据装入list,转为Series,计算频率
import re
import pandas as pd
import numpy
'''
复制源码提取选项并统计频率,D选项后面是换行符
'''
# 读取text文本文件
f = open("/Users/josephxie/Desktop/完型填空.html","r") #设置文件对象
str = f.read() #将txt文件的所有内容读入到字符串str中
f.close() #将文件关闭
pattern = re.compile(r'<[\s\S]+?>')
str = re.sub(pattern, '', str)
str = str.replace(' ',' ')
str = str.replace('\n ','')
pattern = re.compile(r'<td width=[\s\S]+?>')
str = re.sub(pattern, '', str)
list = []
reg = r'A.([\s\S]+?)B.([\s\S]+?)C.([\s\S]+?)D.([\s\S]+?)\n'
words = re.findall(reg, str)
for i in words:
for j in i:
list.append(j.lstrip())
# print(list)
data = pd.Series(list) # 计算频率,统计出现次数
data = data.value_counts()
data.to_excel('/Users/josephxie/Desktop/text.xlsx')
共有1013个结果
5. 观察结果,部分数据出现问题
发现部分选项没有匹配到,将错误数据手动复制到新sublime中重新提取
- 有部分正文内容有a.
- 有部分选项后面没有换行符
观察后正则变为
A.([\s\S]+?)B.([\s\S]+?)C.([\s\S]+?)D.([\s\S]+?)
重新提取
'''
手动从结果中提取失败的选项,D选项后面是空格
'''
f2 = open("/Users/josephxie/Desktop/Html2","r") #设置文件对象
str2 = f2.read() #将txt文件的所有内容读入到字符串str中
f2.close() #将文件关闭
list2 = []
reg = r'A.([\s\S]+?)B.([\s\S]+?)C.([\s\S]+?)D.([\s\S]+?) '
words2 = re.findall(reg, str2)
for i in words2:
for j in i:
list2.append(j.lstrip())
data2 = pd.Series(list2)
data2 = data2.value_counts()
data2.to_excel('/Users/josephxie/Desktop/text2.xlsx')
print(data2)
共有227个结果
6. 将俩次结果合并
'''
合并俩次结果dataframe
'''
df1 = pd.read_excel('/Users/josephxie/Desktop/text.xlsx', names = ['单词', '频率'])
df2 = pd.read_excel('/Users/josephxie/Desktop/text2.xlsx', names = ['单词', '频率'])
df3 = df1.append(df2)
df4 = df3.groupby(by=('单词')).sum()
df4.sort_values('频率', ascending = False).to_excel('/Users/josephxie/Desktop/result.xlsx')
df4
7. 在excel中用字母排序,手动将类似单词合并
没有想到合适的代码,只能手动修改
先对A列排序再手动合并相同词根的单词