python创建大学英语四级单词字典

时间: 2023-06-09 20:04:22 浏览: 35
好的,关于创建大学英语四级单词字典,你可以使用Python中的字典数据类型来实现。你可以按以下步骤进行实现: 1. 首先,你需要使用Python内置的文件读写功能打开包含四级单词的文本文件,并读取其中的内容。 例如,你可以使用以下代码来打开文件并读取其中的内容: with open('cet4.txt', 'r') as f: words = f.readlines() 2. 接下来,你可以使用Python中的split()方法将每一行的文本拆分成单个单词,并将它们存储到一个列表中。 例如,你可以使用以下代码来实现: cet4_words = [] for word_line in words: word_list = word_line.split() for word in word_list: cet4_words.append(word) 3. 接下来,你可以使用Python中的字典数据类型将单词作为键,而其对应的释义作为值来构建四级单词字典。 例如,你可以使用以下代码来实现: cet4_dict = {} for word in cet4_words: cet4_dict[word] = ' ' 注意:这里的值是空字符串,你可以在之后的程序中根据需要将其替换为实际的释义。 4. 最后,你可以将创建好的四级单词字典写入到另一个文本文件中,以便在之后的程序中进行调用。 例如,你可以使用以下代码来将四级单词字典写入到一个名为“cet4_dict.txt”的文本文件中: with open('cet4_dict.txt', 'w') as f: f.write(str(cet4_dict)) 希望以上代码能够帮到你。

相关推荐

### 回答1: 在 Python 中,字典是一种数据结构,用于存储键值对。你可以使用花括号 {} 来创建一个字典,并使用冒号 : 来分隔键和值。例如,你可以创建一个字典来存储用户名和年龄: user_ages = {'Alice': 35, 'Bob': 25, 'Eve': 28} 如果你想要创建一个空字典,你可以使用 dict() 函数。例如: empty_dict = dict() 你还可以使用构造函数的方式来创建字典,例如: user_ages = dict(Alice=35, Bob=25, Eve=28) 或者,你可以使用 zip() 函数来创建字典,例如: names = ['Alice', 'Bob', 'Eve'] ages = [35, 25, 28] user_ages = dict(zip(names, ages)) 这些都是创建字典的方法,你可以根据需要使用不同的方法。 ### 回答2: 在Python中,我们可以使用花括号{}来创建字典。字典是一种无序的键值对集合,其中每个键都是唯一的。创建字典的一种常见方式是将键值对直接放入花括号中。 例如,我们要创建一个包含学生姓名和年龄的字典,可以使用如下代码: python student = {'name': 'Alice', 'age': 18} 在这个字典中,键'name'对应的值是'Alice',键'age'对应的值是18。 字典中的键和值可以是任意类型的对象。另外,字典中的键是唯一的,如果我们尝试使用相同的键创建新的值,会覆盖原有的值。 我们也可以使用dict()函数来创建字典。通过传入包含键值对的元组或者其他字典,我们可以用这种方法来创建字典。 例如,我们可以使用元组来创建字典: python student = dict([('name', 'Alice'), ('age', 18)]) 或者使用其他字典创建: python student = dict({'name': 'Alice', 'age': 18}) 在这两个示例中,结果与第一个示例相同。 通过以上方法,我们可以轻松创建字典,并指定每个键所对应的值。字典在Python中是非常常用的数据结构,可以用于存储和操作各种类型的数据。 ### 回答3: Python中创建字典可以使用大括号{}或者dict()函数。下面是几种常见的创建字典的方式: 1. 使用大括号{}创建空字典: python dict1 = {} 2. 使用大括号{}创建带有初始键值对的字典: python dict2 = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} 3. 使用dict()函数创建空字典: python dict3 = dict() 4. 使用dict()函数创建带有初始键值对的字典: python dict4 = dict(key1='value1', key2='value2') 5. 使用dict()函数和嵌套列表创建字典: python dict5 = dict([('key1', 'value1'), ('key2', 'value2')]) 无论使用哪种方式创建字典,都可以通过字典名加上方括号来访问字典中的值。例如,如果我们想要访问字典dict2中的'value1',就可以使用dict2['key1']。

最新推荐

python如何在列表、字典中筛选数据

主要为大家详细介绍了python如何在列表、字典中筛选数据,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

python创建属于自己的单词词库 便于背单词

主要为大家详细介绍了python创建属于自己的单词词库,便于背单词,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

python如何制作英文字典

主要为大家详细介绍了python如何制作英文字典,添加单词的意思,查询,退出,建立单词文件,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

Python创建空列表的字典2种方法详解

主要介绍了Python创建空列表的字典2种方法详解,需要的朋友可以参考下

python字典快速保存于读取的方法

下面小编就为大家分享一篇python字典快速保存于读取的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习:基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题,可见光红外人重新识别(VI-reID),即,检索一组人的图像,由可见光或红外摄像机,在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化,以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准,先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而,通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的,这分散了辨别性人物表示学习。在本文中,我们介绍了一种新的特征学习框架,以统一的方式解决这些问题。为此,我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象,年龄。这允许解决像素级中�

java二维数组矩阵相乘

矩阵相乘可以使用二维数组来实现,以下是Java代码示例: ```java public class MatrixMultiplication { public static void main(String[] args) { int[][] matrix1 = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}; // 定义一个2x3的矩阵 int[][] matrix2 = {{7, 8}, {9, 10}, {11, 12}}; // 定义一个3x2的矩阵 int[][] result = multiply(matrix1, matr

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�