Python读写文件与非法字符处理_统计读取文件时非法字符

参照链接：

python大批量读写.doc文件的解决方案 - CSDN博客

  https://blog.csdn.net/X21214054/article/details/78873338

注意：要提前安装pypewin32库

参照链接：

Python+wordcloud+jieba+docx生成中文词云和词频统计 - CSDN博客
https://blog.csdn.net/fengjianc/article/details/78929121

一句话总结：

docx库的使用可以让我们得到docx文件的str内容，这样我们就可以用jieba库来进行分词了

提供的链接是一个很好的实战例子，里面编写的函数大多可以稍加修改后直接使用。

特别注意：

分词是为了后续词频的统计，对于词频的统计，jieba分词会产生大量的无意义词汇（可理解成普遍性存在，不能代表文章特殊性的词汇）。对于我们的词频处理是很不好的。之前我都是粗暴的人工筛选几遍排除掉一些无意义词汇。这篇文章里则提供了一种中文停用词表的存在。附链接如下  最全中文停用词表整理（1893个） - CSDN博客

https://blog.csdn.net/shijiebei2009/article/details/39696571。

复制后粘贴到txt文件后保存，注意此时不能直接使用，直接保存后的字符含有一些无用的空格，需要我们进行处理。

处理方法也很简单，调用str=str.strip()方法就能删去无用的空格。

stop_words = open('stopwords1893.txt')
stop_words_text = stop_words.read()
 
stop_words.close()
 
stop_words_text_list = stop_words_text.split('\n')
for i in range(len(stop_words_text_list)):
    stop_words_text_list[i]=stop_words_text_list[i].strip()

仿照上一个链接中读取docx文件str内容的方法，我改写了读取txt中内容的方法。

读取docx文件内容

def readDocument(strFile):
    '''
    获取文档对象，将文档内容按段落读入，并存入doc中
    '''
    file = docx.Document(strFile)
    doc = ""
    for para in file.paragraphs:
        doc = doc + para.text
    return doc

读取txt中内容

def readTxt(strFile):
    file=open(strFile,errors="ignore").read()
    txt=file
    return txt

然后我进行了一下测验，正常文件可以，但是含有特殊字符的就会报错，查阅相关资料后发现解决方法大致有在open（file）时加入encoding条件，如open（file,encoding="utf-8"）或者open(file,errors="ignore")两种方法。前者是改变编码，后者是当发现有非法字符是采取忽略，不报错。

联系到自己的实际项目，我对分词的内容是基于文字的，识别不出来的非法字符对我没有什么卵用，故而我采取忽略策略。代码如上。