如何组合这两个代码示例?拆分excel工作簿和从csv中删除语音标记。

要组合拆分Excel工作簿和从CSV中删除语音标记的代码示例，我们需要分别处理这两个任务，并确保它们可以在一个完整的脚本或程序中协同工作。以下是这两个任务的概述以及如何组合它们的示例。

1. 拆分Excel工作簿

拆分Excel工作簿通常涉及读取一个大的Excel文件，并将其分割成多个较小的文件。这可以通过Python的pandas库和openpyxl库来实现。

示例代码：拆分Excel工作簿

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

def split_excel(file_path, sheet_name, chunk_size):
    # 读取Excel文件
    wb = load_workbook(filename=file_path)
    ws = wb[sheet_name]
    
    # 分块读取数据
    data = []
    for row in ws.iter_rows(values_only=True):
        data.append(row)
        if len(data) >= chunk_size:
            write_to_excel(data, file_path, sheet_name)
            data = []
    
    # 写入剩余的数据
    if data:
        write_to_excel(data, file_path, sheet_name)

def write_to_excel(data, file_path, sheet_name):
    new_file_path = f"{file_path.rsplit('.', 1)[0]}_part.xlsx"
    with pd.ExcelWriter(new_file_path, engine='openpyxl') as writer:
        df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
        df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

# 使用示例
split_excel('large_file.xlsx', 'Sheet1', 1000)

2. 从CSV中删除语音标记

从CSV文件中删除语音标记可能涉及读取CSV文件，处理其中的文本数据以移除语音标记（如SSML标签），然后保存修改后的数据回CSV文件。这同样可以通过Python的pandas库来实现。

示例代码：从CSV中删除语音标记

import pandas as pd
import re

def remove_speech_tags(csv_file_path):
    # 读取CSV文件
    df = pd.read_csv(csv_file_path)
    
    # 定义一个函数来移除语音标记
    def clean_text(text):
        if pd.isnull(text):
            return text
        return re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    
    # 应用该函数到所有文本列
    for column in df.select_dtypes(include=['object']):
        df[column] = df[column].apply(clean_text)
    
    # 保存修改后的数据回CSV文件
    df.to_csv(csv_file_path, index=False)

# 使用示例
remove_speech_tags('data_with_speech_tags.csv')

组合两个任务

要组合这两个任务，你可以首先调用split_excel函数拆分Excel工作簿，然后对每个生成的CSV文件调用remove_speech_tags函数。

组合示例代码

import os

# 拆分Excel工作簿并获取生成的CSV文件列表
split_excel('large_file.xlsx', 'Sheet1', 1000)
csv_files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.csv')]

# 对每个CSV文件移除语音标记
for csv_file in csv_files:
    remove_speech_tags(csv_file)

请注意，这个组合示例假设拆分后的每个部分都保存为单独的CSV文件，并且这些文件位于当前工作目录中。在实际应用中，你可能需要根据实际情况调整文件路径和处理逻辑。

此外，为了确保代码的健壮性和可扩展性，建议添加错误处理和日志记录功能。