Python 如何批量转换RTF文件以进行NLTK处理？

我正在尝试将许多RTF文件转换为a）去除它们的元数据，b）将它们读入NLTK语料库进行分析（频率分布、词性标记和LDA主题建模）。我有两套工作代码，但想结合起来，我有困难这样做

该条带RTF：

from pyth.plugins.rtf15.reader import Rtf15Reader
from pyth.plugins.plaintext.writer import PlaintextWriter

doc = Rtf15Reader.read(open('sample.rtf'))

print PlaintextWriter.write(doc).getvalue()

这将创建一个语料库：

corpusdn = '/Users/example/'
dncorpus = nltk.corpus.PlaintextCorpusReader(corpusdn, '.*')
dn = []

for infile in sorted(dncorpus.fileids()):
    input = open(infile, 'r')
    dn.append(input.read())
    print infile

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我有太多的文件，无法用手实际地剥离它们，所以我想结合使用这两个命令，但不知道如何操作。（当然，我是Python新手。）欢迎提供任何提示。

可能重复的@alvas此问题使用了该问题中的一些代码，但我想问的是如何将RTF strip命令与之结合。您能复制并粘贴RTF文件的示例吗。