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文章目录

  • html表格标签
  • 极简版
  • 详细版（+列名）
  • 更详细版（+跨行）
  • 更更详细版（列数>2）
  • NLP版（NER）

html表格标签

%s\n'%''.join(''.format(i)for i in fields)if fields else'' tr ='\n'.join(''+''.join(''.format(i)for i in ls)+''for ls in ls_of_ls)return'
标签 描述
表格
表格的表头
表格的行
表格单元
表格标题
表格列的组
用于表格列的属性
表格的页眉
表格的主体
表格的页脚

极简版

font size=“5”

def save_html(ls_of_ls, prefix):
    fname = prefix + '.html'
    with open(fname, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('\n')for ls in ls_of_ls:
            f.write('')for i in ls:
                f.write(''.format(i))
            f.write('\n')
        f.write('

        

            {}
')

ls_of_ls = [['笑菊花', '深扣菊花舔指笑，菊花一闪误终身'], ['菊花红', '接天莲叶无穷碧，硬日菊花别样红']]
save_html(ls_of_ls, '菊花')

详细版（+列名）

def save_html(table, prefix):
    fname = prefix + '.html'
    with open(fname, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('\n')
        f.write(table)
        f.write('')

def make_table(ls_of_ls, fields=None):
    th = '
{}
{}
\n%s\n
' % (th + tr) ls_of_ls = [['笑菊花', '深扣菊花舔指笑，菊花一闪误终身'], ['菊花红', '接天莲叶无穷碧，硬日菊花别样红']] fields = ['title', 'article'] save_html(make_table(ls_of_ls, fields), '菊花') 

<html><head><meta charset="UTF-8">head><body><table border="1">
<tr><td><font size="5">笑菊花font>td><td><font size="5">深扣菊花舔指笑，菊花一闪误终身font>td>tr>
<tr><td><font size="5">菊花红font>td><td><font size="5">接天莲叶无穷碧，硬日菊花别样红font>td>tr>
table>body>html>

更详细版（+跨行）

td rowspan=“3”

def save_html(table, prefix):
    fname = prefix + '.html'
    with open(fname, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('\n')
        f.write(table)
        f.write('')

def make_table(tb, fields=None):
    th = '%s\n' % ''.join('{}'.format(i) for i in fields) if fields else ''
    return '\n%s\n
' % (th + tb)

def make_tr_by_ls(ls_of_ls):
    return '\n'.join(
        '' + ''.join('{}'.format(i) for i in ls) + ''
        for ls in ls_of_ls)

def make_tr_by_dt(dt_of_ls):
    # tr = ''
    # for k, v in dt_of_ls.items():
    #     le = len(v)
    #     for i in range(le):
    #         tr += ''
    #         if i == 0:
    #             tr += '%s' % (le, k)
    #         tr += '%s' % v[i]
    #         tr += '\n'
    # return tr.strip()
    return '\n'.join(
        '%s%s' % ('%s' % (len(v), k) if i == 0 else '', v[i])
        for k, v in dt_of_ls.items()
        for i in range(len(v)))

dt_of_ls = {'苹果': ['苹果醋'], '华为': [], '小米': ['小米粥', '小米蛋', '小米肠']}
fields = ['title', 'article']
tr = make_tr_by_dt(dt_of_ls)
tb = make_table(tr, fields)
save_html(tb, '手机')


<html><head><meta charset="UTF-8">head><body><table border="1">
<tr><th>titleth><th>articleth>tr>
<tr><td rowspan="1">苹果td><td>苹果醋td>tr>
<tr><td rowspan="3">小米td><td>小米粥td>tr>
<tr><td>小米蛋td>tr>
<tr><td>小米肠td>tr>
table>body>html>

更更详细版（列数>2）

def save_html(table, prefix):
    fname = prefix + '.html'
    with open(fname, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('')
        f.write(table)
        f.write('')

def make_table(tb, fields=None):
    th = '%s\n' % ''.join('{}'.format(i) for i in fields) if fields else ''
    return '\n%s\n
' % (th + tb)

def make_tr_by_dts(dt_of_lss):
    # tr = ''
    # for k, v in dt_of_lss.items():
    #     le = len(v)
    #     for i in range(le):
    #         tr += ''
    #         if i == 0:
    #             tr += '%s' % (le, k)
    #         for j in v[i]:
    #             tr += '%s' % j
    #         tr += '\n'
    # return tr.strip()
    return '\n'.join(
        '%s%s' % ('%s' % (len(v), k) if i == 0 else '',
                           ''.join('%s' % j for j in v[i]))
        for k, v in dt_of_lss.items()
        for i in range(len(v)))

fields = ['text', 'phrase', 'word']
dt_of_lss = {
    '用小米机买小米粥和苹果汁': [('小米机', '小米'), ('小米粥', '小米'), ('苹果汁', '苹果')],
    '买华为送大米': [],
    '买大米送苹果醋': [('苹果醋', '苹果')],
}
tr = make_tr_by_dts(dt_of_lss)
tb = make_table(tr, fields)
save_html(tb, '手机')

Python表格存为html_第1张图片

NLP版（NER）

from jieba import tokenize

replace_html_tag = lambda word: '' + word + ''
replace_word = lambda sentence, word, head, tail: sentence[:head] + word + sentence[tail:]


def save_html(table, prefix):
    fname = prefix + '.html'
    with open(fname, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('')
        f.write(table)
        f.write('')


def make_table(tb, fields=None):
    th = '%s\n' % ''.join('{}'.format(i) for i in fields) if fields else ''
    return '\n%s\n
' % (th + tb)


def make_tr_by_dts(dt_of_lss):
    return '\n'.join(
        '%s%s' % ('%s' % (len(v), k) if i == 0 else '',
                           ''.join('%s' % j for j in v[i]))
        for k, v in dt_of_lss.items()
        for i in range(len(v)))


# NLP
fields = ['text', 'phrase', 'word']
texts = ['买小米机，送了袋小米和苹果', '诺基亚', '买华为送苹果']
entities = {'小米', '苹果'}

dt_of_lss = dict()
for text in texts:
    dt_of_lss[text] = []
    for sentence in text.split('，'):  # 切句
        for word, head, tail in tokenize(sentence):  # 分词+位置
            if word in entities:  # NER
                dt_of_lss[text].append([
                    replace_word(sentence, replace_html_tag(word), head, tail),
                    word
                ])

tb = make_table(make_tr_by_dts(dt_of_lss), fields)
save_html(tb, '手机')

Python表格存为html_第2张图片

<html><head><meta charset="UTF-8">head><body><table border="1">
<tr><th>textth><th>phraseth><th>wordth>tr>
<tr><td rowspan="3">买小米机，送了袋小米和苹果td><td>买<font color="red">小米font>机td><td>小米td>tr>
<tr><td>送了袋<font color="red">小米font>和苹果td><td>小米td>tr>
<tr><td>送了袋小米和<font color="red">苹果font>td><td>苹果td>tr>
<tr><td rowspan="1">买华为送苹果td><td>买华为送<font color="red">苹果font>td><td>苹果td>tr>
table>body>html>

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