list_name = 'list_' + str(i) list_name = []

时间: 2024-03-19 09:45:31 浏览: 152
这段代码中有两行,第一行是 `list_name = 'list_' + str(i)`,第二行是 `list_name = []`。这两行代码的意义是不同的。 第一行代码将字符串 `'list_'` 和整数 `i` 拼接起来,得到一个新的字符串,赋值给变量 `list_name`。例如,如果 `i` 的值为 `3`,则执行这行代码后 `list_name` 的值为 `'list_3'`。这里的目的是为了创建一个变量名,以便后续使用。 第二行代码将一个空列表赋值给变量 `list_name`。这里的作用是创建一个新的列表,并将其赋值给变量 `list_name`,以便后续使用。这个新的列表和变量名 `list_name` 与第一行代码中创建的字符串没有任何关系,它们是完全独立的。因此,如果想要将这个新的列表命名为 `'list_' + str(i)`,可以使用字典来实现: ``` lists = {} i = 3 lists['list_' + str(i)] = [] ``` 这里使用了一个空的字典 `lists`,将变量名 `'list_' + str(i)` 作为字典的键,将空列表作为字典的值,将它们关联起来并存储在字典中。这样就实现了将一个新的列表命名为 `'list_' + str(i)` 的功能。
相关问题

优化下列python代码中的递归函数:def words_divi(words, n): division_words = words / n print(division_words) if division_words <= words_max: if isinstance(division_words, int): for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: round(division_words) if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: while division_words < words_max: division_words = division_words + 1 if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: n = n + 1 print(n) words_divi(words, n) if __name__ == "__main__": words_list = [] bits_list = [] words_list.append(list(range(32, 1025, 16)) + list(range(1056, 8193, 16))) bits_list.append(list(range(16, 145, 1))) words = 16388 bits = 148 words_max = max(words_list[0]) bits_max = max(bits_list[0]) words_min = min(words_list[0]) bits_min = min(bits_list[0]) sram_list = [] num = 2 words_divi(words, num) print(sram_list)

可以使用尾递归优化来优化该递归函数,避免栈溢出的问题。具体实现方法是将递归函数中的参数改为可变参数,并将递归调用改为参数的更新,直到满足递归终止条件。以下是优化后的代码: def words_divi(words, n, sram_list): division_words = words / n print(division_words) if division_words <= words_max: if isinstance(division_words, int): for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: round(division_words) if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: while division_words < words_max: division_words = division_words + 1 if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) return sram_list else: return words_divi(words, n+1, sram_list) if __name__ == "__main__": words_list = [] bits_list = [] words_list.append(list(range(32, 1025, 16)) + list(range(1056, 8193, 16))) bits_list.append(list(range(16, 145, 1))) words = 16388 bits = 148 words_max = max(words_list[0]) bits_max = max(bits_list[0]) words_min = min(words_list[0]) bits_min = min(bits_list[0]) sram_list = [] num = 2 sram_list = words_divi(words, num, sram_list) print(sram_list)

def run_gevent(ip_list): issue_device = [] try: hwconfig = get_config(ip_list) write_config_to_file(hwconfig,ip_list) except (AuthenticationException): issue_message = (ip_list + ': 认证错误 ') issue_device.append(issue_message) except NetMikoTimeoutException: issue_message = (ip_list + ': 网络不可达 ') issue_device.append(issue_message) except (SSHException): issue_message = (ip_list +': SSH端口异常 ') issue_device.append(issue_message) except Exception as unknown_error: issue_message = (ip_list +': 发生未知错误: ') issue_device.append(issue_message+str(unknown_error)) finally: write_issue_device(issue_device) def main(): starting_time = time() ip_list = read_device_excel() pool = Pool(50) pool.map(run_gevent,ip_list) #map(func, iterable) pool.join() print ('\n---- End get config threading, elapsed time=', time() - starting_time) 这里之前会产生报错TypeError: can only concatenate tuple (not "str") to tuple请问如何修改,其中ip_list.append((ipaddr,ntos,name,pswd,epswd))

这个错误是因为你在以下代码中尝试将字符串和元组连接: ``` issue_device.append(issue_message+str(unknown_error)) ``` 要解决这个问题,可以将 `issue_message` 从字符串转换为元组: ``` issue_message = (ip_list +': 发生未知错误: ',) ``` 然后在连接时使用元组: ``` issue_device.append(issue_message + (str(unknown_error),)) ``` 这应该可以解决报错问题。关于另一个问题,如果你想将 `(ipaddr, ntos, name, pswd, epswd)` 添加到 `ip_list` 中,你可以使用以下代码: ``` ip_list.append((ipaddr, ntos, name, pswd, epswd)) ``` 这将把这个元组添加到 `ip_list` 中。
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2、为下面的程序的每一行标上注释; import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] =pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[0-9]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) vector = model.docvecs[doc_id] return model.infer_vector(doc) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度:%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) 有什么问题 ,怎么解决

# -*- coding: utf-8 -*- """ Transform the data type from ascii to ubyte format (8 bits unsigned binary) and save to new files, which would reduce the data size to 1/3, and would save the data transforming time when read by the python @author: Marmot """ import numpy as np import time from itertools import islice import pandas as pd # data_folder = '../../data/' set_list = ['train','testA','testB'] size_list = [10000,2000,2000] time1= time.time() for set_name,set_size in zip(set_list,size_list): output_file = data_folder + set_name + '_ubyte.txt' f = open(output_file, "w") f.close() Img_ind = 0 input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: Img_ind = Img_ind +1 print('transforming ' + set_name + ': ' + str(Img_ind).zfill(5)) line = content.split(',') title = line[0] + ' '+line[1] data_write = np.asarray(line[2].strip().split(' ')).astype(np.ubyte) data_write = (data_write + 1).astype(np.ubyte) if data_write.max()>255: print('too large') if data_write.min()<0: print('too small') f = open(output_file, "a") f.write(data_write.tobytes()) f.close() time2 = time.time() print('total elapse time:'+ str(time2- time1)) #%% generate train label list value_list =[] set_name = 'train' input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: line = content.split(',') value_list.append(float(line[1])) value_list = pd.DataFrame(value_list, columns=['value']) value_list.to_csv(data_folder + 'train_label.csv',index = False,header = False)

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