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利用Python将分组文本转为Excel的流程步骤

2025年07月15日 Python 我要评论
一、背景引入:从“人工整理”到“自动化处理”的转变在英语学习过程中,我们经常会接触各种分组整理的词汇表,比如“group1”对应

一、背景引入:从“人工整理”到“自动化处理”的转变

在英语学习过程中,我们经常会接触各种分组整理的词汇表,比如“group1”对应一组单词及释义,随后是“group2”、“group3”等等。如果你下载了一个 .txt 格式的四级词汇表,打算分类整理后导入 excel 学习软件中,大概率你会遇到格式杂乱、分组不清、复制麻烦的问题。

这正是我们今天要解决的实际场景:如何用 python 脚本自动读取一份分组文本,提取每组单词及释义,并导出为结构清晰、按组分类的 excel 文件?

本文将通过一段简洁但实用的代码,为你完整拆解整个处理过程。只需一次点击,就能让海量词汇“格式整齐地排队”进入 excel,开启你的高效学习之旅。

二、思路分析:我们到底要做什么?

整个任务可以分为以下几个步骤:

  1. 读取文本文件:读取本地 .txt 文件中的原始词汇数据。
  2. 按组分割内容:使用正则表达式识别每个 group 的起始点,并提取组名与内容。
  3. 提取每行单词和释义:针对每组中的每一行,解析出单词与释义(考虑 tab 和空格分隔)。
  4. 分组保存为 excel sheet:每个 group 单独作为一个 excel 的 sheet 保存,输出为 .xlsx 文件。
  5. 打印结果提示:脚本执行完毕后,输出处理结果路径。

这不仅是一次对正则表达式和 pandas 的实战练习,也是一次程序自动化处理文本数据的典型示例。

三、具体功能实现:每一步都不马虎

1. 读取文本数据

with open("四级单词.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
    raw_text = file.read()

这段代码打开并读取了名为《四级单词.txt》的文件内容。注意编码采用 utf-8,防止中文乱码。

2. 利用正则表达式识别 group 分组

pattern = r"(group\d+)\n"
splits = re.split(pattern, raw_text)
  • 我们设定一个正则:group 开头,后接数字,最后以换行结束。
  • 然后用 re.split 分割文本,这样就能将每组的组名和词条内容分开。

举个例子,原文本可能像这样:

group1
apple	苹果
banana	香蕉
group2
run	跑
jump	跳

经过 re.split 之后,splits 的结果会是:

['', 'group1', 'apple\t苹果\nbanana\t香蕉', 'group2', 'run\t跑\njump\t跳']

3. 将每组单词提取到字典中

grouped_data = defaultdict(list)
for i in range(1, len(splits), 2):
    group_name = splits[i]
    entries = splits[i + 1].strip().split("\n")
    for entry in entries:
        ...

利用 python 的 defaultdict(list) 自动为每个组建立一个单词列表。

每个词条处理如下逻辑:

  • 优先使用 \t 制表符分隔;
  • 若没有 \t,尝试用空格分隔;
  • 去掉无效或空行,确保数据干净整洁。
if "\t" in entry:
    word, meaning = entry.split("\t", 1)
elif " " in entry:
    parts = entry.split(maxsplit=1)
    if len(parts) == 2:
        word, meaning = parts
    else:
        continue

这样处理后,每个分组会变成例如:

'group1': [('apple', '苹果'), ('banana', '香蕉')]

4. 写入 excel 文件,每组一个 sheet

with pd.excelwriter(output_path) as writer:
    for group, word_list in grouped_data.items():
        df = pd.dataframe(word_list)
        df.to_excel(writer, sheet_name=group, index=false, header=false)
  • 使用 pandas.excelwriter 写入 excel。
  • 每个分组作为一个单独的 sheet 页。
  • 不写入表头或行号,使数据更加简洁。

最终生成的文件结构清晰、美观,每页都是该组的词汇,便于记忆与分类学习。

5. 执行结果提示

print(f"转换完成,已保存为:{output_path}")

一个简单但贴心的用户提示,方便确认处理成功与结果文件位置。

四、代码展示:实用就是最好的美学

完整代码如下(可直接运行):

import re
import pandas as pd
from collections import defaultdict

with open("四级单词.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
    raw_text = file.read()

pattern = r"(group\d+)\n"
splits = re.split(pattern, raw_text)
grouped_data = defaultdict(list)

for i in range(1, len(splits), 2):
    group_name = splits[i]
    entries = splits[i + 1].strip().split("\n")
    for entry in entries:
        entry = entry.strip()
        if not entry:
            continue
        if "\t" in entry:
            word, meaning = entry.split("\t", 1)
        elif " " in entry:
            parts = entry.split(maxsplit=1)
            if len(parts) == 2:
                word, meaning = parts
            else:
                continue
        else:
            continue
        grouped_data[group_name].append((word.strip(), meaning.strip()))

output_path = "四级单词.xlsx"
with pd.excelwriter(output_path) as writer:
    for group, word_list in grouped_data.items():
        df = pd.dataframe(word_list)
        df.to_excel(writer, sheet_name=group, index=false, header=false)

print(f"转换完成,已保存为:{output_path}")

五、学后总结:你收获了什么?

本脚本涵盖了多个关键技能点,值得初中级开发者好好吸收:

  • 正则表达式:熟练使用 re.split()re.match() 是文本解析的基础;
  • 文本清洗:处理不规则数据需要严谨的判断和预处理;
  • 数据结构选型defaultdict 是处理分组数据的神器;
  • pandas 应用:将数据写入 excel 是最常见的自动化场景之一;
  • 代码可复用性强:换成词汇表、笔记数据、考试清单都能用!

拓展建议:

  • 增加错误日志,记录格式不规范的词条;
  • 支持中文注释与 sheet 排序;
  • 加入 gui 界面(如 tkinter),一键操作更直观。

通过这一小项目,你不仅提升了文本处理能力,还掌握了数据清洗与文件导出的实用技巧。记住,编程的价值在于解决问题,而最能让你成长的,正是这种“从无到有”的小工具!

以上就是利用python将分组文本转为excel的流程步骤的详细内容,更多关于python文本转为excel的资料请关注代码网其它相关文章!

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