getting alphanum file

+# Importacion de librerias
+import pandas as pd
+import re
+import argparse
+import os
+
+__author__ = 'kevinml'
+
+# Objective:
+# Take two column files and make 1 file that contains just numbers and letters:
+# 1.- Alphanum.txt - Archivo unipalabra.
+# 
+# Input parameters 
+# --inputPath=PATH     Path of inputfiles.
+# --outputPath=PATH    Path of outputfiles. 
+# --iFile              Archivo a partir del cual se obtendran los 3 archivos. 
+# 
+# Examples 
+# python filtering.py --inputPath /home/kevinml/automatic-extraction-growth-conditions/CoreNLP/input --outputPath /home/kevinml/automatic-extraction-growth-conditions/CoreNLP/input --iFile NER_words.txt
+
+#################################################################################### 
+#                                    FUNCTIONS                                     # 
+####################################################################################
+
+def alphanum(word):     
+    ''' Esta funcion regresa True si en la palabra que recibe como parametro NO SE ENCUENTRAN CARACTERES ALFANUMERICOS
+    y regresa False si en la palabra se encuentra algun caracter NO ALFANUMERICO
+    '''
+    if re.search("[^a-zA-Z0-9]", word):  
+        return False    
+    else:
+        return True   
+
+#################################################################################### 
+#                                   MAIN PROGRAM                                  # 
+####################################################################################
+
+if __name__ == '__main__':
+
+    # Definicion de Parametros
+    parser = argparse.ArgumentParser()     
+    parser.add_argument('--inputPath', help="Ruta donde se encuentra el archivo a procesar. Ej: --inputPath /home/kevinml/transporter-substrate-interactions/", required=True)     
+    parser.add_argument('--outputPath', help="Ruta donde se depositaran los archivos resultantes. Ej: --outputPath /home/kevinml/transporter-substrate-interactions/", required=True)     
+    parser.add_argument('--iFile', help="Archivo a procesar. Ej: --iFile NER_words.txt", required=True)     
+    args = parser.parse_args()     
+
+    # Se imprimen los parametros ingresados    
+    print('\n-------------------------------- PARAMETERS --------------------------------\n')         
+    print('Input Path: ' + str(args.inputPath))
+    print('File: ' + str(args.iFile))                  
+    print('Output Path: ' + str(args.outputPath))         
+    print('\n-------------------------------- PROCESSING --------------------------------\n')     
+
+    # Se abre el archivo a procesar
+    file = pd.read_csv(os.path.join(args.inputPath, args.iFile), sep = "\t")
+
+    print("######################\n#   PRIMER ARCHIVO   #\n######################")
+    conditions = []
+    lines = []
+    # Se abre el archivo.
+    with open (os.path.join(args.outputPath,"Alphanum.txt"), "w+") as oFile:
+        for index, row in file.iterrows():
+			# La bandera en 1 indica que ninguna palabra de la primer columna tiene caracteres NO alfanumericos
+            # La bandera en 0 indica que al menos una palabra tienes caracteres NO alfanumericos. 
+            bandera = 1
+            # Con el for se va a verificando la presencia de caracteres alfanumericos en cada palabra de la primera columna
+            for i in range(0, len(row[0].split(" "))):
+                if alphanum(str(row[0].split(" ")[i])) == False:
+                    bandera = 0
+            if bandera == 1:
+                conditions.append(row[0])
+                lines.append(row[1]) 
+        # Se escriben en el primer archivo aquellos valores que cumplen las condiciones.
+        for i in range(len(lines)):
+            oFile.write(conditions[i] + "\t" + lines[i] + '\n')
+
+    print("\nArchivo cuyo contenido unicamente son numeros y letras ha sido generado.\nNombre del archivo: Alphanum.txt\n")
+