再看那柔弱的柳树吧，在寒冬余威尚盛时节，就早早苏醒过来，望着冰冻的河面，迎着凛冽的寒风，它微微察觉出一丝春意，于是，不顾一切地率先吐翠，淡淡地披起娇黄嫩绿的新装。沿河望去，枝梢间烟纱雾彀，一片生机，这情景仿佛一首动人的歌，一首热烈向往春天的歌，一首报告春的信息的歌，一首表达美好信念的歌。我在想：既然迎春花被人称作报春花，那么，柳树可不可以叫作报春树呢春来了，万千柳枝在春风中袅袅舞动。柳树是热爱春天的，春天也是热爱柳树的。
Python新手编写脚本处理数据，各种心酸各种语法查找，以此留念！
原始数据格式如下图所示：
这里是一个人脸测试数据，其中每行第一个为测试图片编号，后面为Top 7图片编号及其对应的评分，即与测试图片的相似度度量结果。我们这里的目的是将每行Top 7对应的评分数据抽取出来，并且将评分第二的数值与一个阈值（这里是0.7）进行比较，超过阈值表示此次测试成功，结果为正样本，记为1，否则置0。并最终将其保存至另一个文本文件用于作为机器学习模型的训练样本数据。
Python脚本处理后的文件格式如下所示：
对应的Python代码如下所示，附有小白详细注释。
# -*- coding: cp936 -*-
import re
import linecache
filename = 'face_test_data.txt'
with open(filename, 'r') as f:
line = f.readline()
while line:
eachline = line.split()###按行读取文本文件
#print eachline 返回一个列表，以空格作为元素拆分标识
#print line 返回的是一整行数据，相当于一个字符串元素
count = len(eachline)#返回列表长度，即列表元素数目
n = 0
element = []#初始化空列表用于存储所需评分数据
while n < count:
elem_index = eachline[n:n+1] #类型为列表
#print elem_index, len(elem_index[0])
#print elem_index 返回类型为列表
if len(elem_index[0]) > 24:
element.append(elem_index[0][25:])
#element = [qiege(elem_index[n]) for elem_index in eachline]
n=n+1
#print element[1] #概率数值列表
if element[1] >= '0.7':
element.append(1)
#print '1'
else:
element.append(0)
#print '0'
#生成每行末尾有\t文件
'''
file = open('preprocess.txt', 'a')
for i in range(len(element)):
file.write(str(element[i])+'\t')
file.write('\n')
file.close()
'''
#生成每行末尾无\t文件，可直接用于np.loadtxt()读取文本生成矩阵数据
file = open('_preprocess.txt', 'a')
for i in range(len(element)-1):
file.write(str(element[i])+'\t')
file.write(str(element[-1])+'\n')
#file.write('\n')
file.close()
line = f.readline()
以上这篇Python 文本文件内容批量抽取实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。