如何在Python 2.7和Python 3.0中实现LZW算法，并对压缩效果进行评估？请提供可运行的代码示例。

LZW算法是一种经典的无损数据压缩算法，适用于处理具有重复模式的文本数据。在Python中实现LZW算法，需要编写函数来处理字符串的读取、字典表的动态构建和管理，以及编码和解码的过程。以下是一个简化的LZW算法实现示例代码，该代码兼容Python 2.7和Python 3.0，并提供了一个评估压缩效果的方法：

参考资源链接：[LZW压缩算法Python实现及运行示例](https://wenku.csdn.net/doc/5zi54uymo2?spm=1055.2569.3001.10343)

def create_lzw_dictionary(input_string):
    dictionary = {chr(i): [chr(i)] for i in range(256)}
    dictionary[''.join([chr(i), chr(i)]): [chr(i), chr(i)] for i in range(256, 512)}
    for i in range(512, 768):
        dictionary[''.join([chr(i-256), chr(i-256)]): [chr(i-256), chr(i-256)]}
    return dictionary

def compress(input_string):
    dictionary = create_lzw_dictionary(input_string)
    current_string = input_string[0]
    compressed_output = []
    for i in range(1, len(input_string)):
        next_string = input_string[i]
        if current_string + next_string in dictionary:
            current_string = current_string + next_string
        else:
            compressed_output.append(dictionay[current_string])
            dictionary[current_string + next_string] = dictionary.get(current_string,[]) + [next_string]
            current_string = next_string
    compressed_output.append(dictionary[current_string])
    return compressed_output

def decompress(compressed_output, dictionary):
    decompressed_output = []
    for code in compressed_output:
        if code == dictionary:
            break
        current_code = code
        decompressed_output.append(code[0])
        for i in range(len(code)):
            if code[i] in dictionary.keys():
                break
            decompressed_output.append(code[i])
        dictionary = {v:[k] + v for k, v in dictionary.items() if k[0] == code[i]}
    return ''.join(decompressed_output)

def evaluate_compression(input_string):
    compressed = compress(input_string)
    compressed_size = len(''.join(compressed))
    decompressed = decompress(compressed, create_lzw_dictionary(input_string))
    assert input_string == decompressed
    decompressed_size = len(input_string)
    compression_ratio = float(compressed_size) / decompressed_size
    return compression_ratio

# 示例使用
input_string = 'TOBEORNOTTOBEORTOBEORNOT#'
compression_ratio = evaluate_compression(input_string)
print(f'Compression Ratio: {compression_ratio}')

这段代码首先定义了创建初始字典的函数`create_lzw_dictionary`，然后是压缩函数`compress`和解压函数`decompress`。通过调用`evaluate_compression`函数，可以得到压缩比例来评估压缩效果。

在实际应用中，为了达到更好的压缩效果和处理更复杂的数据类型，LZW算法实现可能需要进行优化，包括但不限于优化字典表的管理、处理特殊字符、以及优化算法的执行效率。

建议读者在理解上述代码后，查阅《LZW压缩算法Python实现及运行示例》以获取更深入的理解和实现更复杂的场景。这份资料详细介绍了LZW算法的原理和在Python中的实现，包含了代码示例和运行指南，能够帮助读者全面掌握LZW算法及其在Python中的应用。

参考资源链接：[LZW压缩算法Python实现及运行示例](https://wenku.csdn.net/doc/5zi54uymo2?spm=1055.2569.3001.10343)