小编E. *_*ein的帖子

如何复制word文档的内容?

我想编写一个程序,从 Word 文档中复制文本并将其粘贴到另一个文档中。我正在尝试使用python-docx库来做到这一点。我可以用下面的代码做到这一点,但它不会复制粗体斜体、下划线或彩色部分,而只是它们的文本:

from docx import Document


input = Document('SomeDoc.docx')

paragraphs = []
for para in input.paragraphs:
    p = para.text
    paragraphs.append(p)

output = Document()
for item in paragraphs:
    output.add_paragraph(item)
output.save('OutputDoc.docx')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我也试过将paragraph对象直接复制到输出文档中,但它也不起作用:

from docx import Document


input = Document('SomeDoc.docx')
output = Document()

for para in input.paragraphs:
    output.add_paragraph(para)
output.save('OutputDoc.docx')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

python styles ms-word python-docx

7
推荐指数
1
解决办法
4806
查看次数

元标记:我使用名称还是 ID?

我看到在 HTML5 中,您不使用name属性,而是使用id属性。我还看到您使用name属性编写元数据。那么在编写元数据时我应该使用其中的哪一个呢?

<meta name="" content="">  
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

或者

<meta id="" content="">` 
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

html tags meta metadata

2
推荐指数
1
解决办法
4706
查看次数

如何生成唯一的随机数(不重复)?

我正在尝试编写一个随机选择数字并将它们添加到列表中的代码random_numbers,但是如果已经生成了一个随机数,则代码会检测到并用另一个数字替换该数字,直到每个数字都不同。

import random
random_numbers = []
for x in range(11):
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这部分生成一个随机整数并将其附加到列表中random_numbers

    random_numbers.append('[q' + str(random.randint(1, 11)) + ']')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这部分应该遍历列表并检查生成的随机数是否已经生成,并替换它:

    for item in range(len(random_numbers)):
        if random_numbers[x] == random_numbers[item]:
            random_numbers[x] = '[q' + str(random.randint(1, num_of_qs_in_file)) + ']'

print(random_numbers)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

输出会有所不同,但几乎总是列表多次具有相同的整数。有人可以帮忙吗?

python random for-loop

0
推荐指数
1
解决办法
9376
查看次数

如何用const数得到每个矩阵元素的最小值?

这个代码是否有NumPy lib的实现?我的矩阵非常大,需要很长时间才能迭代!

for i in range (0,x):
    for j in range(0,y):
        V[i, j] = min(V[i][j] + 50,255)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

python numpy matrix min

0
推荐指数
1
解决办法
120
查看次数

标签 统计

python ×3

for-loop ×1

html ×1

matrix ×1

meta ×1

metadata ×1

min ×1

ms-word ×1

numpy ×1

python-docx ×1

random ×1

styles ×1

tags ×1