基于python在一段文本中按照案例一案例二分段提取文本内容有什么好方法

有多种方法可以基于Python在一段文本中按照“案例一”、“案例二”等关键词分段提取文本内容。以下是其中的一种方法：

import re

def extract_text(text):
    # 使用正则表达式将文本按照关键词分割成段落
    pattern = r'案例[一二三四五六七八九十]+'
    paragraphs = re.split(pattern, text)
    
    # 去除空白段落
    paragraphs = [p.strip() for p in paragraphs if p.strip()]
    
    # 将段落与对应的案例编号组成字典
    result = {}
    for i in range(len(paragraphs)):
        case_num = re.findall(pattern, text)[i]
        result[case_num] = paragraphs[i]
    
    return result

# 示例文本
text = """
案例一
这是案例一的内容。

案例二
这是案例二的内容。

案例三
这是案例三的内容。
"""

# 提取文本内容
extracted_text = extract_text(text)

# 打印结果
for case_num, content in extracted_text.items():
    print(f"{case_num}: {content}")

输出结果为：

案例一: 这是案例一的内容。
案例二: 这是案例二的内容。
案例三: 这是案例三的内容。

在上述代码中，我们使用了re.split()函数将文本按照关键词"案例一"、"案例二"等分割成段落。然后，我们使用re.findall()函数找到每个段落对应的案例编号，并将段落与案例编号组成字典。最后，我们打印出结果