output_str = ' '.join(map(str, output_list)) output_str = output_str.rstrip(',') print('[{}]'.format(output_str))输出末尾有逗号，不要逗号

时间: 2023-12-21 13:03:59 浏览: 70
PY

我用python写的print输出

非常抱歉，我的回答仍有误。在此我提供一种新的解决方案，使用 `str.join()` 方法和列表推导式来实现。代码如下： ``` output_str = '[{}]'.format(', '.join(str(x) for x in output_list)) print(output_str) ``` 这种方法可以确保输出格式正确，且不会出现末尾逗号的问题。
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python中的print()输出

print() 方法用于打印输出，最常见的一个函数。这篇文章主要介绍了python的print()输出 ,需要的朋友可以参考下
rar

myecho_/.myecho_myecho_mycat_mycat函数创建_

print(line.rstrip('\n')) 如果mycat函数需要处理多个文件，我们可以添加参数处理： python def mycat(*filenames): for filename in filenames: with open(filename, 'r') as file: for line in ...

output_str = ' '.join(map(str, output_list))if output_str.endswith(','): output_str = output_str[:-1]print('[{}]'.format(output_str))输出末尾有逗号，不要逗号

非常抱歉，我之前的回答有误。...output_str = ' '.join(map(str, output_list)) output_str = output_str.rstrip(',') print('[{}]'.format(output_str)) 这样就可以在输出时去掉末尾的逗号了。

详细解释一下这个代码 def error_in_sigfigs(approx, exact): approx_str = "{:.20f}".format(approx) exact_str = "{:.20f}".format(exact) approx_sigfigs = len(approx_str) - len(approx_str.rstrip("0")) exact_sigfigs = len(exact_str) - len(exact_str.rstrip("0")) return np.abs(approx_sigfigs - exact_sigfigs)

接着，通过 rstrip("0") 函数去掉字符串末尾的 0，从而得到 approx 和 exact 的有效数字位数（即数字的非 0 位数）。其中，len 函数用于计算字符串的长度，因此 approx_sigfigs 和 exact_sigfigs 分别表示 approx 和...

X_test = [] Y_test = [] for filename in glob.glob(TEST_DATA_DIR + "*.png"): X_test.append(np.array(Image.open(filename))) Y_test.append(filename.lstrip(TEST_DATA_DIR).rstrip("*.png")) # list->numpy(rgb)->gray->normalization->fit keras X_test = np.array(X_test,dtype=np.float32) X_test = rgb2gray(X_test) X_test = X_test / 255 X_test,_ = fit_keras_channels(X_test) Y_test = list(Y_test) for i in range(len(Y_test)): Y_test[i] = text2vec(Y_test[i]) Y_test = np.asarray(Y_test) print(X_test.shape,type(X_test)) print(Y_test.shape,type(Y_test))

同时，文件名也被添加到Y_test列表中，并且经过一些处理（lstrip和rstrip），只保留了文件名中间的文本部分。接下来，X_test数组被转换为灰度图像，并进行了归一化处理。最后，Y_test列表中的每个文本标签也被转换为...

def turnvalue(Value): if(Value.ctype == 1): #string _str = Value.value _str.lstrip(' '); _str.rstrip(' '); if('0x' in _str): tmp = _str.split('0x') #print 'tmp : ',tmp rval = tmp[1]; #print 'tmp[0] ',tmp[0] #print 'rval : ',rval if(tmp[0] == ''): rval = "%s%s"%("'h",rval) else: rval = _str; else: rval = _str elif(Value.ctype == 2): #number _num = Value.value rval = int(_num) if(_num != rval): #real type #print '_num is ',_num rval = _num else: #int type rval = str(rval) elif(Value.ctype == 0): #empty rval = ' ' else: #other type print(inRed("[Error] value.ctype is not right")) sys.exit() return rval

这是一个Python的函数定义，函数名为turnvalue，参数为Value。函数内部使用了Python的if条件语句，判断Value的ctype是否为1。如果是1，函数会执行一些操作（这里没有给出）；否则函数不做任何操作。

优化这段代码 for p in range(1,1190): try: # print(browser.page_source) # 输出网页源码 time.sleep(1) html = etree.HTML(browser.page_source) content_html = html.xpath('//div[@class="table-responsive"]/table/tbody[@class="data-table"]/tr') for html_ in content_html: No_id = html_.xpath('.//td[2]/text()') url2_list = html_.xpath('.//td[3]/div/text()') url2_list = url2_list[0].replace('www.', '').rstrip('/') # url2_list=url2_list[0].replace('https://www.','').replace('http://www.','').replace('https://','').replace('http://','').rstrip('/') # language_list=html_.xpath('.//div[@class="table__summary table__summary--inventory-verified"]/div[12]/div/text()') category_list = html_.xpath('.//td[4]/div/div/div[1]/span/text()') category_list = '、'.join(category_list) # category_list='、'.join(category_list) # 提供者数量 performer_list = html_.xpath('.//td[10]/text()') performer_list = '$' + performer_list[0] last = [p,No_id[0], '', 'globexportal.net', url2_list, '', '', category_list, '', '平台', performer_list] print(last) with open('globexportal.net.1.csv', 'a+', newline='', encoding='utf_8_sig') as fp: writer = csv.writer(fp) writer.writerow(last) pyautogui.scroll(-40, x=960, y=720) except Exception as e: print(str(e))

print(str(e)) # 关闭浏览器 browser.quit() 在优化后的代码中，使用XPath选择器时，直接使用索引来获取结果列表中的第一个元素，避免了使用变量并进行多余的操作。另外，将需要写入CSV文件的数据存储在一个...

上述代码中的class Tree: def __init__(self, label, branches=[]): for b in branches: assert isinstance(b, Tree) self.label = label self.branches = list(branches) def is_leaf(self): return not self.branches def map(self, fn): self.label = fn(self.label) for b in self.branches: b.map(fn) def __contains__(self, e): if self.label == e: return True for b in self.branches: if e in b: return True return False def __repr__(self): if self.branches: branch_str = ', ' + repr(self.branches) else: branch_str = '' return 'Tree({0}{1})'.format(self.label, branch_str) def __str__(self): def print_tree(t, indent=0): tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n" for b in t.branches: tree_str += print_tree(b, indent + 1) return tree_str return print_tree(self).rstrip()

return print_tree(self).rstrip() 其中，__init__ 方法接收一个标签 label 和一个分支列表 branches，用来初始化一棵树。我们使用 assert 语句来检查分支列表中是否都是 Tree 类的对象。is_leaf 方法用来判断...

class Tree: def init(self, label, branches=[]): for b in branches: assert isinstance(b, Tree) self.label = label self.branches = list(branches) def is_leaf(self): return not self.branches def map(self, fn): self.label = fn(self.label) for b in self.branches: b.map(fn) def contains(self, e): if self.label == e: return True for b in self.branches: if e in b: return True return False def repr(self): if self.branches: branch_str = ', ' + repr(self.branches) else: branch_str = '' return 'Tree({0}{1})'.format(self.label, branch_str) def str(self): def print_tree(t, indent=0): tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n" for b in t.branches: tree_str += print_tree(b, indent + 1) return tree_str return print_tree(self).rstrip()

- map: 对树中的每个标签应用给定的函数 fn。 - contains: 判断给定的元素 e 是否在树中。 - repr: 返回树的字符串表示形式，用于调试和测试。 - str: 返回树的字符串表示形式，用于输出和展示。

详细逐步解释下列代码：import os.path import re import yaml import csv from tasly import builder_utils ############################ # IntAct - MutationDs # ############################ def parser(databases_directory, download=True): relationships = set() # 加载yml文件 with open('./yml/mutationDsConfig.yml', 'r') as f: config = yaml.safe_load(f) header = config['header'] output_file_name = "mutation_curated_affects_interaction_with.csv" regex = r":(\w+)\(" url = config['mutations_url'] directory = os.path.join(databases_directory, "MutationDs") builder_utils.checkDirectory(directory) file_name = os.path.join(directory, url.split('/')[-1]) if download: builder_utils.downloadDB(url, directory) with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as mf: first = True for line in mf: if first: first = False continue data = line.rstrip("\r\n").split("\t") if len(data) > 12: internal_id = data[0] pvariant= '_'.join(data[1].split(':')) effect = data[5] organism = data[10] interaction = data[11] evidence = data[12] if organism.startswith("9606"): matches = re.finditer(regex, interaction) for matchNum, match in enumerate(matches, start=1): interactor = match.group(1) relationships.add((pvariant, interactor, "CURATED_AFFECTS_INTERACTION_WITH", effect, interaction, evidence, internal_id, "Intact-MutationDs")) # builder_utils.remove_directory(directory) return (relationships, header, output_file_name) if __name__ == '__main__': databases_directory = './databases' relationships, header, output_file_name = parser(databases_directory, download=True) # 新建CSV文件并写入表头 with open(os.path.join('./databases/MutationDs', output_file_name), 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(header) for item in relationships: writer.writerow(item) print("Data saved to {} successfully!".format('entities.csv'))

with open(os.path.join('./databases/MutationDs', output_file_name), 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(header) for item in relationships: writer....

解释一下 def __init__(self, txt, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader): fh = open(txt, 'r') imgseqs = [] for line in fh: line = line.strip('\n') line = line.rstrip() imgseqs.append(line) self.num_samples = len(imgseqs) self.imgseqs = imgseqs self.transform = transform self.target_transform = target_transform self.loader = loader

这段代码是一个类的初始化函数。参数包括txt文件路径、transform函数（用于数据预处理）、target_transform函数、loader加载器，默认为default_loader。这个函数会打开txt文件，读取其中的每一行，去除行末的换行符...

import json import datetime import hashlib import hmac import base64 app_key = 'cms自动化测试-online' app_secret = 'Nj8MmpI3QBQzr1UibCCgPhNaJXnOpqn8FR+kStbOTMw' # Set headers for JWT header = { 'typ': 'JWT', 'alg': 'HS256' } # Prepare timestamp in seconds current_timestamp = datetime.datetime.now().timestamp() data = { "app_key": app_key, 'iat': current_timestamp, 'exp': current_timestamp + 30 # expiry time is 30 seconds from time of creation } def base64url(source): # Encode in classical base64 encoded_source = base64.b64encode(source,altchars=b'-_') # Remove padding equal characters encoded_source = encoded_source.rstrip(b'=') print(encoded_source) return encoded_source.decode('utf-8') # encode header stringified_header = json.dumps(header).encode('utf-8') encoded_header = base64url(stringified_header) # encode data stringified_data = json.dumps(data).encode('utf-8') encoded_data = base64url(stringified_data) # build token token = encoded_header + '.' + encoded_data # print(token) # sign token signature = hmac.new(app_secret.encode('utf-8'), token.encode('utf-8'), hashlib.sha256).digest() encoded_signature = base64url(signature) signed_token = token + '.' + encoded_signature

这段代码是用于生成一个JWT（JSON Web Token）的。JWT是一种用于身份验证和授权的标准。这个代码片段首先定义了一些变量，包括应用程序的密钥和密钥。然后，它创建了一个包含当前时间戳和其他数据的字典。...

这段代码是在做什么 if Dataset == -1: X, y = datasets.make_s_curve(3000, random_state=0, noise=0.07) X = np.delete(X, 1, axis=1) # X/=2 X[:, -1] += 1 X[-1, :] -= 1 X3, y = datasets.make_circles(n_samples=(2000, 0), factor=.6, noise=.13) X3 /= 2 X2, y = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[ [-0.1, 0]], cluster_std=[.05], random_state=2) #X3, y = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[[0,0]], cluster_std=[[.1]], random_state=10) # #X2, y3=datasets.make_blobs(n_samples=500, centers=2, random_state=0) X = np.concatenate((X, X2, X3)) N = len(X)# number of node # # t=np.zeros(N) X = np.insert(X, 2, np.zeros(N), axis=1) # f = open('x.txt', 'w+') # for i in X: f.write('{0}\t{1}\t{2}\N'.format(i[0],i[1],i[2])) # f.close() else: f =fileNames[Dataset] with open(f, 'r') as file: X = [[float(number) for number in line.strip().rstrip('\t').split('\t')] for line in file.readlines()] X = np.array(X) X[:,2].fill(0)

这段代码是用于生成或者读取数据集的。如果 Dataset 的值为 -1，那么代码就会生成三个数据集： - datasets.make_s_curve(3000, random_state=0, noise=0.07)：生成一个 S 形曲线的数据集，包含 3000 个样本，...

Write a function is_bst, which takes a Tree t and returns True if, and only if, t is a valid binary search tree, which means that: Each node has at most two children (a leaf is automatically a valid binary search tree). The children are valid binary search trees. For every node, the entries in that node's left child are less than or equal to the label of the node. For every node, the entries in that node's right child are greater than the label of the node.其中class Tree: def init(self, label, branches=[]): for b in branches: assert isinstance(b, Tree) self.label = label self.branches = list(branches) def is_leaf(self): return not self.branches def map(self, fn): self.label = fn(self.label) for b in self.branches: b.map(fn) def contains(self, e): if self.label == e: return True for b in self.branches: if e in b: return True return False def repr(self): if self.branches: branch_str = ', ' + repr(self.branches) else: branch_str = '' return 'Tree({0}{1})'.format(self.label, branch_str) def str(self): def print_tree(t, indent=0): tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n" for b in t.branches: tree_str += print_tree(b, indent + 1) return tree_str return print_tree(self).rstrip()

下面是根据题目要求实现的is_bst函数代码： def is_bst(t): def helper(t, low, high): if t is None: return True if not low <= t.label <= high: return False left_is_bst = helper(t.branches[0], ...

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码，详细一点

movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, ...

Define a generator function generate_paths which takes in a Tree t, a value value, and returns a generator object which yields each path from the root of t to a node that has label value. t is implemented with a class, not as the function-based ADT. Each path should be represented as a list of the labels along that path in the tree. You may yield the paths in any order. We have provided a (partial) skeleton for you. You do not need to use this skeleton, but if your implementation diverges significantly from it, you might want to think about how you can get it to fit the skeleton.其中class Tree: def init(self, label, branches=[]): for b in branches: assert isinstance(b, Tree) self.label = label self.branches = list(branches) def is_leaf(self): return not self.branches def map(self, fn): self.label = fn(self.label) for b in self.branches: b.map(fn) def contains(self, e): if self.label == e: return True for b in self.branches: if e in b: return True return False def repr(self): if self.branches: branch_str = ', ' + repr(self.branches) else: branch_str = '' return 'Tree({0}{1})'.format(self.label, branch_str) def str(self): def print_tree(t, indent=0): tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n" for b in t.branches: tree_str += print_tree(b, indent + 1) return tree_str return print_tree(self).rstrip()

以下是实现 generate_paths 函数的代码： def generate_paths(t, value): if t.label == value: yield [t.label] for b in t.branches: for path in generate_paths(b, value): yield [t.label] + path ...

data_dir = './deepfashion_tread/' required_names = [ '1981_Graphic_Ringer_Tee', 'Sheer_Pleated-Front_Blouse', 'Sheer_Sequin_Tank', 'Single-Button_Blazer' ] def read_txt_labels(fname): """读取fname来给标签字典返回一个文件名""" with open(fname, 'r') as f: # 跳过文件前两行 lines = f.readlines()[2:] required_lines = [] tokens = [] for name in required_names: required_names_path = 'img' + '/' + name + '/' if required_names_path in lines: required_lines.append(lines) tokens = [l.rstrip().split(',') for l in required_lines] return dict(((name, label) for name, label in tokens)) labels = read_txt_labels(os.path.join(data_dir, 'list_category_img.txt'))检查这段代码

这段代码的作用是读取一个文件 'list_category_img.txt' 中的标签信息，并将其中指定的类别名称（required_names）对应的标签信息...labels = read_txt_labels(os.path.join(data_dir, 'list_category_img.txt'))
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资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
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