【Python文本处理基础】
在Python编程中，处理文本文件是一项基本技能，特别是在面试或实际工作中进行数据预处理、分析及信息提取时。Python提供了多种内置函数和模块来方便地读取、写入和操作文本文件。
1. **打开和关闭文件**：Python使用内置的`open()`函数打开文件，它需要两个参数：文件名和模式（如'r'代表读取，'w'代表写入，'a'代表追加）。完成操作后，记得使用`close()`方法关闭文件，或者使用with语句自动管理文件关闭。
```python
with open('filename.txt', 'r') as f:
content = f.read()
```
2. **读取文件内容**：`read()`方法用于读取整个文件内容，`readline()`读取一行，`readlines()`则返回文件中所有行组成的列表。
3. **写入文件**：使用'w'模式写入会覆盖原文件，'a'模式则追加到文件末尾。`write()`方法用于写入字符串，`writelines()`可以写入一个包含多个字符串的列表。
4. **文件迭代**：对于文本文件，可以使用for循环遍历每一行。
```python
with open('filename.txt', 'r') as f:
for line in f:
print(line.strip()) # strip()去除行末的换行符
```
5. **文本处理模块**：Python的`re`模块提供正则表达式功能，可以用来进行复杂的数据匹配和提取。`csv`模块用于处理CSV格式的数据，而`json`模块则用于JSON格式的数据读写。
6. **处理大文件**：对于大文件，通常不一次性读入内存，而是采用逐块读取的方式，如使用`for chunk in iter(lambda: f.read(1024), ''):`来分块读取。
7. **文本清洗**：在处理文本时，可能需要去除无用字符、标点符号、数字等，可以使用`str`对象的方法如`strip()`、`replace()`，以及正则表达式。
8. **文本分析**：Python的`nltk`和`spaCy`库提供了自然语言处理功能，如词性标注、分词、情感分析等。
在面试或笔试中，可能会遇到的实际问题包括但不限于：
1. **统计单词出现频率**：通过读取文件，分词，然后使用字典记录每个单词的出现次数。
2. **查找特定字符串**：使用正则表达式查找并替换特定模式的字符串。
3. **数据清洗**：去除文本中的HTML标签、特殊字符或非字母数字字符。
4. **文件转换**：将不同格式的文本文件（如CSV、JSON）互相转换。
5. **文本排序**：按行数、单词数量或其他自定义标准对文件进行排序。
了解并熟练掌握这些基本概念和技术，对于应对类似武汉光迅科技这样的国企笔试题至关重要。在实际面试中，应聘者还需要具备灵活应用这些知识解决新问题的能力，展现出良好的编程习惯和逻辑思维。
