```python

import csv

def parse_csv_file(file_path):

results = []

with open(file_path, 'r') as file:

csv_reader = csv.reader(file)

for row in csv_reader:

results.append(row)

return results

file_path = 'example.csv' # Замените 'example.csv' на путь к вашему CSV файлу

results = parse_csv_file(file_path)

for row in results:

print(row)

```

В данном примере функция `parse_csv_file` принимает путь к CSV файлу в качестве аргумента и использует модуль `csv` для чтения содержимого файла. Функция возвращает список, содержащий строки CSV файла, где каждая строка представлена в виде списка значений. Замените `'example.csv'` на путь к вашему CSV файлу и запустите код для парсинга данных из файла.

Пример 2: Парсинг JSON файла

```python

import json

def parse_json_file(file_path):

with open(file_path, 'r') as file:

data = json.load(file)

return data

file_path = 'example.json' # Замените 'example.json' на путь к вашему JSON файлу

data = parse_json_file(file_path)

# Обработка данных JSON

# Например, вывод значения определенного ключа

value = data['key']

print(value)

```

В этом примере функция `parse_json_file` принимает путь к JSON файлу в качестве аргумента и использует модуль `json` для загрузки содержимого файла в структуру данных Python. Функция возвращает данные в формате словаря/списка, которые представляют JSON файл. Замените `'example.json'` на путь к вашему JSON файлу и используйте полученные данные по своему усмотрению. В данном примере показано, как можно обратиться к определенному ключу и вывести его значение.

Вы можете сохранить этот код в файл с расширением `.py`, заменив `'example.txt'` на путь к вашему текстовому файлу, и запустить его для парсинга данных из файла.

Примера кода на языке Python для очистки и преобразования текстовых данных:

Пример 1: Удаление знаков препинания и приведение к нижнему регистру

```python

import string

def clean_text(text):

# Удаление знаков препинания

text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))

# Приведение к нижнему регистру

text = text.lower

return text

# Пример использования функции очистки текста

text = "Это пример текста! Он содержит знаки препинания."

cleaned_text = clean_text(text)

print(cleaned_text)

```

В данном примере функция `clean_text` принимает текст в качестве аргумента и использует метод `translate` для удаления знаков препинания с помощью модуля `string`. Затем текст приводится к нижнему регистру с помощью метода `lower`. Функция возвращает очищенный текст. Запустите код, чтобы увидеть результат.

Пример 2: Токенизация текста

```python

from nltk.tokenize import word_tokenize

def tokenize_text(text):

tokens = word_tokenize(text)

return tokens

# Пример использования функции токенизации текста

text = "Это пример предложения."

tokens = tokenize_text(text)

print(tokens)

```

В этом примере используется библиотека NLTK (Natural Language Toolkit) для токенизации текста. Функция `tokenize_text` принимает текст в качестве аргумента и использует метод `word_tokenize` для разделения текста на отдельные слова (токены). Функция возвращает список токенов. Запустите код, чтобы увидеть результат.

Пример 3: Удаление стоп-слов

```python

from nltk.corpus import stopwords

def remove_stopwords(tokens):

stop_words = set(stopwords.words('russian')) # Замените 'russian' на нужный язык

filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]

return filtered_tokens

# Пример использования функции удаления стоп-слов

tokens = ['это', 'пример', 'текста', 'со', 'стоп-словами']

filtered_tokens = remove_stopwords(tokens)

print(filtered_tokens)

```

В этом примере используется библиотека NLTK для удаления стоп-слов из списка токенов. Функция `remove_stopwords` принимает список токенов в качестве аргумента и использует набор стоп-слов для определенного языка (в примере использован русский язык). Затем функция фильтрует токены, исключая стоп-слова. Функция возвращает отфильтрованный список токенов. Запустите код, чтобы увидеть результат.