Hợp nhất các tệp python thành một
Thư viện Python cho phép Python thông qua. NET để chuyển đổi Word, PDF và nhiều định dạng tệp khác. Công cụ chuyển đổi mạnh mẽ phân tích bố cục và kiểu của tài liệu gốc, sau đó xuất kết quả kết hợp sang định dạng được yêu cầu Show
Chuyển đổi tài liệu từ định dạng này sang định dạng khác có thể phức tạp, trừ khi bạn có một công cụ chuyên nghiệp để thực hiện công việc. Sử dụng Python để chuyển đổi Word, PDF, JPG với độ linh hoạt và tốc độ tối đa. Chạy demo trực tuyến và kiểm tra chất lượng chuyển đổi cao nhất ngay trong trình duyệt. API chuyển đổi DOCX hỗ trợ một loạt các tùy chọn hữu ích Hợp nhất Word, PDF, JPG thành một tệpĐây là một cách đơn giản để chuyển đổi tài liệu văn phòng từ định dạng này sang định dạng khác trong khi để lại tất cả các chi tiết cấp thấp cho API chuyển đổi. Thư viện Python cho phép Python thông qua. NET để chuyển đổi tài liệu ở nhiều định dạng phổ biến với tính linh hoạt và hiệu quả tối đa
Chuyển đổi nhiều tài liệu và lưu kết quả dưới dạng một tệp dễ dàng. Nếu bạn phát triển mã bằng Python, điều này sẽ đơn giản hơn bạn tưởng. Xem ví dụ về Python lặp qua các tài liệu và kết hợp chúng Ví dụ mã trong Python để kết hợp nhiều tệp thành một Sao chép tập tin đầu vào Tải lên một tài liệu Tải lên tệp bạn muốn hợp nhất Mã vận hành Tải lên một tài liệu Tải lên tệp bạn muốn hợp nhất Định dạng đầu ra Chọn định dạng đích từ danh sách
Mã vận hành Bạn có thể tự do sao chép mã này và sử dụng nó trong bất kỳ mục đích áp dụng nào Cách hợp nhất PDF, Word, JPG và các định dạng tệp khác trong Python
Thư viện Python để hợp nhất các tệpChúng 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 thốngGói 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 Ngừng mở từng cái riêng biệt. Ngừng dán thủ công chúng vào một tệp. Bắt đầu sử dụng Python để tạo một tệp duy nhất, không có lỗi với hướng dẫn nàyMột câu chuyện cũ như thời gian. Nhà phân tích đáp ứng dự án phân tích 'đơn giản'. Nhà phân tích nhận thấy dữ liệu trải rộng trên hàng trăm, thậm chí hàng nghìn tệp khác nhau. Nhà phân tích phải đối mặt với sự lựa chọn, làm mọi thứ theo cách dễ dàng hoặc cách khó khăn Cho dù đó là nhật ký tiến độ hàng ngày, được thu thập qua nhiều năm hoạt động hay báo cáo kiểm tra bao gồm hàng trăm nội dung khác nhau, sẽ luôn có dữ liệu nằm ngoài cơ sở dữ liệu có cấu trúc độc đáo của chúng tôi, chỉ chực chờ khiến chúng tôi phải đau đầu. Một điều chắc chắn là sau khi đọc xong bạn sẽ không phải sao chép và dán từng tệp vào một trang chính. Điều đó không chỉ đẩy bạn xuống mồ sớm, lãng phí thời gian quý báu trong quá trình này mà còn dẫn đến kết quả đầu ra đầy lỗi của con người. Đó là một thua-thua Ngay cả khi bạn chỉ đọc những nhật ký này cho công việc điều tra, bạn nghĩ bạn dành bao nhiêu thời gian để tải từng tệp? . Bạn cần dữ liệu này ở một nơi, không phải hàng trăm Nhập trăn. Cụ thể, các thư viện gấu trúc và toàn cầu (tên tuyệt vời) Tôi sẽ lướt qua một vài ví dụ (một ví dụ đơn giản theo sau là một ví dụ không quá đơn giản) và chia sẻ các tập lệnh mẫu cùng với giải thích về cách chúng hoạt động Tệp CSV đơn giảnĐối với ví dụ này, giả sử chúng tôi có nhiều tệp CSV được đặt trong cùng một thư mục. Nói chung, chúng có bố cục giống nhau và có tiêu đề cột ở hàng đầu tiên Đầu tiên, đảm bảo bạn đã cài đặt thư viện toàn cầu, nếu sử dụng Anaconda, hãy nhập thông tin sau vào dấu nhắc Anaconda pip install glob Ngoài ra, hãy đảm bảo rằng bạn cũng đã cài đặt gấu trúc (điều này là mặc định với Anaconda). Bây giờ chỉ cần chỉnh sửa các vị trí thư mục trong tập lệnh bên dưới et voila # import libraries Hãy phá vỡ nó. kịch bản này
Điều này hoạt động hoàn hảo cho các trường hợp mà chúng tôi chỉ muốn mọi thứ có trong mọi tệp csv được kết hợp thành một. Chúng tôi có thể dễ dàng lọc theo ngày hoặc tên tệp sẽ hữu ích cho công việc điều tra nhưng cũng cho phép kiểm tra chất lượng của đầu ra so với tệp thô Nhưng điều gì xảy ra nếu bạn chỉ muốn trích xuất một số phần của tệp? . Làm thế nào chúng ta có thể đối phó với điều đó một cách hiệu quả? Xử lý các định dạng phức tạp hơnDưới đây là bản mô phỏng của một 'nhật ký hàng ngày' điển hình mà tôi sẽ chạy một ví dụ từ đầu đến cuối. Đối với bài tập này, tôi đã đánh dấu bằng màu cam những thông tin mà tôi muốn lưu giữ hàng ngày ở định dạng dễ sử dụng hơn Tôi có hai nhật ký trong hai ngày (hiển thị bên dưới) và sẽ kết hợp chúng và trích xuất thông tin liên quan vào một bảng có cấu trúc gọn gàng. Trước tiên, tôi sẽ hiển thị kết quả cuối cùng của việc kết hợp các tệp này, tập lệnh được sử dụng và sau đó là mô tả chi tiết hơn về cách hoạt động của tập lệnh đó Đầu ra cuối cùngTốt đẹp. Cái này hữu dụng hơn nhiều. Tôi có thể mở tệp này và lọc vào (các) ngày hoặc (các) ca làm việc cụ thể để điều tra mà không cần nhấp qua các báo cáo riêng biệt. Tôi có thể dễ dàng tạo một số phân tích, chẳng hạn như khối lượng sản xuất trung bình và nhóm phân tích này theo ca hoặc tháng. Mặc dù tôi chỉ kết hợp hai tệp, nhưng tập lệnh có thể mở rộng nên hoạt động tốt trên hàng trăm (thậm chí hàng nghìn) tệp. Vì vậy, làm thế nào tôi đến đó? Nếu chúng ta chạy tập lệnh mẫu đơn giản từ ví dụ trước, chúng ta sẽ nhận được kết quả bên dưới. Tất cả dữ liệu đều hiện diện, nhưng đó là một mớ hỗn độn. Chúng ta cần tạo các tiêu đề cột phù hợp, loại bỏ thông tin không liên quan và xóa khoảng trắng Kịch bảnĐó là một đoạn nhỏ, nhưng tôi sẽ giải thích những gì đang xảy ra chi tiết hơn khi chúng ta xem qua # define folder directory to look in kịch bản này
Hãy bắt đầu với hai cái đầu tiên. Để tìm ra những hàng này là gì, chúng tôi sử dụng mã index_num = df[df.iloc[:,0] == 'Text'.index.values.astype(int)[0] Điều này trả về số chỉ mục của hàng được yêu cầu dưới dạng số nguyên, e. g. tìm kiếm 'Người quản lý theo ca. ' trả về '2', vì vậy chúng tôi muốn chỉ số hàng = 2. Kết hợp điều đó với một truy vấn và chúng tôi có thể gọi trên hàng chính xác đó df_new = df.query('index == @index_num') Lặp lại cho “Ngày. ” và xuất thành một khung dữ liệu riêng cho từng cái (ở trên tôi đã sử dụng df_shifts và df_manager) Một cách tiếp cận tương tự có thể được sử dụng để thu thập thông tin ca làm việc, nhưng vì cách này kéo dài nhiều hàng nên chúng ta cần xác định hàng bắt đầu và hàng kết thúc. Dữ liệu chúng tôi cần bắt đầu trên hàng sau “Shift. ” và kết thúc hai hàng trước “Ca làm việc theo kế hoạch tiếp theo. ”. Đặt các tham số này bằng mã bên dưới index_start = df[df.iloc[:,0]=='Shift:'].index.values.astype(int)[0] Bây giờ, một lần nữa, hãy chạy truy vấn để cô lập các hàng và chúng ta sẽ có tất cả các phần màu cam của nhật ký df_shifts = df.query('index > @index_start & index < @index_finish') Lợi ích chính của việc sử dụng đối sánh văn bản để xác định hàng là độ dài của bản ghi có thể thay đổi linh hoạt. Nhật ký hàng ngày 1 chỉ chứa ba ca, nhưng nhật ký 2 chứa bốn ca và ai biết có thể có bao nhiêu ca trong tương lai. Mã hóa cứng các số hàng (e. g. nói rằng luôn thu thập các hàng 5–10) có thể dẫn đến thiếu dữ liệu hoặc nhiều dữ liệu trống/không liên quan khiến cuộc sống của bạn trở nên khó khăn hơn. Mặt khác, nếu tên ô thay đổi (e. g. 'Sự thay đổi. ’ trở thành ‘shift’), thì tập lệnh sẽ cần được chỉnh sửa để tính đến điều này. Một sửa chữa nhanh chóng trong kế hoạch của mọi thứ. Được rồi, quay lại quy trình làm việc của tập lệnh 7. Hợp nhất các phần khác nhau của tệp lại với nhau. Chúng tôi cần đặt ba khung dữ liệu của mình ( pip install glob 2, # import libraries0, # import libraries1) lại với nhau. May mắn thay, tất cả họ đều có điểm chung. tên tệp, mà chúng tôi đã đặt làm cột trước đó, mà chúng tôi có thể căn cứ vào việc hợp nhất. Nó gần như là đã được lên kế hoạch… pip install glob 08. Tạo một khung dữ liệu mới có tên là 'log', mỗi khung dữ liệu riêng lẻ chồng lên nhau 9. Dọn dẹp bằng cách đổi tên các cột, loại bỏ bất kỳ cột nào chúng tôi không cần và cuối cùng ghi lại vào CSV Ta-da. Tất cả đã được làm xong. Chúng tôi có thể chạy định kỳ (hoặc nếu chúng tôi cảm thấy thực sự hiệu quả, hãy thiết lập một quy trình để tự động chạy nó cho chúng tôi) và đảm bảo chúng tôi luôn có dữ liệu cập nhật nhất ở một nơi. Nếu có thể, tôi khuyên bạn nên nhập nhật ký kết hợp vào cơ sở dữ liệu như MSSQL, đặc biệt nếu tệp trở thành một tệp lớn, vì nó có thể tải và hoạt động chậm trong Excel Có nhiều cách để lột da mèo và kết quả tương tự như trên có thể đạt được thông qua một số phương pháp khác nhau. Của tôi hoàn toàn không phải là Pythonic nhất, nhưng bạn biết gì không? . Điều quan trọng là sử dụng logic phù hợp với bạn với tư cách là lập trình viên. Bằng cách đó, nếu các thay đổi được thực hiện đối với tập lệnh mẫu, bạn có thể dễ dàng điều chỉnh tập lệnh cho phù hợp với nó Tôi hy vọng điều này hữu ích và giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức. Đánh dấu trang này sẵn sàng khi bạn cần Làm cách nào để hợp nhất tất cả các tệp txt trong một thư mục thành một python?sử dụng "mèo *. txt > tất cả
Làm cách nào để hợp nhất các tệp CSV lớn thành một tệp bằng python?Cách kết hợp nhiều tệp CSV bằng Python để phân tích . Nhập tệp vào DataFrames của gấu trúc. . Thiết lập thư mục làm việc. . Kết hợp nhiều tệp với cấu trúc bảng tương tự bằng gấu trúc. Khung dữ liệu. nối thêm (). Kết hợp nhiều tệp với cấu trúc bảng tương tự bằng gấu trúc. concat() Làm cách nào để hợp nhất hai tệp HTML trong python?Cách hợp nhất tệp HTML qua Python . Mở tài liệu đầu tiên Mở tài liệu thứ hai Thêm các trang của tài liệu thứ hai vào tài liệu đầu tiên Lưu tệp đầu ra được nối |