def read_file(): result=[] with open("pythom.py") as fin: for line in fin: line = line[:-1] result.append(line.split(",")) return result

这段代码的作用是读取文件 "pythom.py"，将每一行按照逗号分隔成一个列表，并将所有列表存储在一个大的列表中，最后返回这个大列表。

具体来说，代码首先创建一个空列表 result。然后使用 with 语句打开文件 "pythom.py"，并使用 for 循环遍历文件的每一行。在循环体中，代码将每一行的最后一个字符（也就是换行符 \n）去掉，然后使用 split 方法将这一行按照逗号分隔成一个列表，并将这个列表添加到 result 列表中。最后，代码返回 result 列表。

需要注意的是，如果文件中某一行没有逗号，那么这一行将被分隔成只有一个元素的列表。另外，如果文件中某一行以逗号结尾，那么分隔后最后一个元素将是一个空字符串。

相关问题

def get_cve_data(project_type="java"): cve_data = None if project_type == "java": cve_data = getattr(g, '_java_cve_data', None) if cve_data is None: with open(java_vul_fixing_file) as fin: cve_data = g._java_cve_data = json.load(fin) elif project_type == "c": cve_data = getattr(g, '_c_cve_data', None) if cve_data is None: with open(c_vul_fixing_file) as fin: cve_data = g._c_cve_data = json.load(fin) return cve_data

这段代码定义了一个名为 `get_cve_data` 的函数，用于获取特定项目类型的 CVE 数据。函数接受一个可选的参数 `project_type`，默认值为 `"java"`。

函数首先定义了一个变量 `cve_data` 并将其初始化为 `None`。然后，根据 `project_type` 的值，它会从全局对象 `g` 中获取对应项目类型的 CVE 数据。如果 `cve_data` 为 `None`，则说明还没有加载过该项目类型的数据，函数会从相应的文件中读取 JSON 数据，并将其保存到 `g` 对象中。

最后，函数返回获取到的 CVE 数据。

这段代码假设在全局对象 `g` 中存在用于存储 Java 和 C 项目的 CVE 数据的属性 `_java_cve_data` 和 `_c_cve_data`。它还假设有两个文件路径 `java_vul_fixing_file` 和 `c_vul_fixing_file` 分别指向存储 Java 和 C 项目的 CVE 数据的 JSON 文件。

你可以根据需要，修改文件路径和属性名称以适应你的代码结构和数据存储方式。

解释下面这段代码 def load_vocab(txt_path): """加载文本映射字典""" vocabulary = [] with open(txt_path, 'r') as fin: for line in fin: arr = line.strip().split() assert len(arr) == 2 vocabulary.append(arr[0]) return vocabulary model_path = "offline_encoder.om" vocab_path = 'vocab.txt' model = WeNetASR(model_path, vocab_path) wav_file = 'sample.wav' IPython.display.Audio(wav_file) txt = model.transcribe(wav_file) print(txt)

这段代码主要是使用WeNetASR模型对音频文件进行语音识别，并输出识别结果。具体来说，代码中首先定义了一个load_vocab函数，用于加载文本映射字典。load_vocab函数接受一个txt_path参数，表示文本映射字典的路径。该函数读取文本映射字典文件，将每一行的第一个单词加入到vocabulary列表中，并返回vocabulary列表。

接下来，定义了model_path和vocab_path两个变量，分别表示模型文件路径和文本映射字典文件路径。然后，使用WeNetASR类构建了一个ASR模型对象model。WeNetASR类是一个基于WeNet框架的ASR模型，可以用于语音识别任务。

接下来，定义了wav_file变量，表示待识别音频文件的路径。然后，使用IPython.display.Audio函数将音频文件可视化，方便用户进行验证。

最后，使用model.transcribe方法对音频文件进行语音识别，得到识别结果txt，并输出到控制台。