keywords = f.read().splitlines()什么意思

这个代码行的意思是读取文件中的内容，并将每行内容作为一个元素存储在一个列表中。具体来说，它打开一个文件对象，使用read()方法读取文件中的所有内容，然后使用splitlines()方法将其分割成多个行，并将每行作为一个元素存储在一个列表中，最后将这个列表赋值给变量keywords。

相关问题

优化下列代码。keywords = ["CALL TIMER_START(1) ;", "CALL PROGRAM_ECHO(10) ;", 'CALL BG_CHECK ;', 'CALL MOVE_HOME ;', 'CALL MOVE_POUNCE ;', 'CALL SEGMENT(1) ;', 'CALL MOVE_HOME ;', 'CALL TIMER_STOP(1) ;'] # 修改string为更具体的语言描述需要检查的内容 string1 = "CALL TIMER_START(1) ;" string2 = "CALL PROGRAM_ECHO(10) ;" string3 = 'CALL BG_CHECK ;' string4 = 'CALL MOVE_HOME ;' string5 = 'CALL MOVE_POUNCE ;' string6 = 'CALL SEGMENT(1) ;' string7 = 'CALL MOVE_HOME ;' string8 = 'CALL TIMER_STOP(1) ;' unique_files = [] # 定义一个空的list num_unique_files = [] self.text_edit1.insert(tk.END, f'以下文本不符合点焊程序逻辑 \n') for root, dirs, files1 in os.walk(pns_folder): for filename in files1: file_path = os.path.join(root, filename) try: with codecs.open(file_path, 'r+', encoding='UTF-8') as f: lines = f.read().splitlines() except UnicodeDecodeError: with codecs.open(file_path, 'r+', encoding='GBK') as f: lines = f.read().splitlines() except IOError as error: messagebox.showerror('警告', file_path + '读取失败' + str(error)) order_correct = False index_list = [i for i, line in enumerate(lines) if any(keyword in line for keyword in keywords)]

下面是优化后的代码：

keywords = ["CALL TIMER_START(1) ;", "CALL PROGRAM_ECHO(10) ;",
'CALL BG_CHECK ;', 'CALL MOVE_HOME ;',
'CALL MOVE_POUNCE ;', 'CALL SEGMENT(1) ;',
'CALL MOVE_HOME ;', 'CALL TIMER_STOP(1) ;']

unique_files = []
num_unique_files = []

self.text_edit1.insert(tk.END, f'以下文本不符合点焊程序逻辑 \n')

for root, dirs, files1 in os.walk(pns_folder):
for filename in files1:
file_path = os.path.join(root, filename)
try:
with open(file_path, 'r+', encoding='UTF-8') as f:
lines = f.read().splitlines()
except UnicodeDecodeError:
with open(file_path, 'r+', encoding='GBK') as f:
lines = f.read().splitlines()
except IOError as error:
messagebox.showerror('警告', file_path + '读取失败' + str(error))

order_correct = False
index_list = [i for i, line in enumerate(lines) if any(keyword in line for keyword in keywords)]

在python环境下进行，编写出实验代码 第一次实验：分词与统计 任务1：针对CDIAL-BIAS-race数据集，使用结巴分词工具对文件进行分词，输出：分过词的文件。 任务2：统计数据中可能导致种族文化偏见的敏感词（race.txt）的词频。 第2次实验：分词与评价 任务1、利用Jieba对CDIAL-BIAS-race文件进行分词，并抽取词表。 任务2、利用上述词表，编写一个正向最大匹配分词程序。 任务3、编写一个评价程序，以结巴分词结果为标准答案，计算最大匹配分词结果的准确率、召回率、F测度。

第一次实验代码：

# 导入结巴分词库
import jieba

# 打开待分词文件
with open('CDIAL-BIAS-race.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()

# 使用结巴分词对文本进行分词
seg_list = jieba.cut(text)

# 将分词结果用空格连接成字符串
seg_text = ' '.join(seg_list)

# 将分词结果写入文件
with open('CDIAL-BIAS-race-seg.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(seg_text)

# 打开敏感词汇文件
with open('race.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
keywords = f.read().splitlines()

# 统计分词结果中的敏感词汇出现次数
freq_dict = {}
for word in seg_list:
if word in keywords:
if word in freq_dict:
freq_dict[word] += 1
else:
freq_dict[word] = 1

# 输出敏感词汇出现次数
for word in freq_dict:
print(word, freq_dict[word])

第二次实验代码：

# 导入结巴分词库
import jieba

# 打开待分词文件
with open('CDIAL-BIAS-race.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()

# 使用结巴分词对文本进行分词
seg_list = jieba.cut(text)

# 去重得到词表
word_set = set(seg_list)

# 将词表写入文件
with open('vocab.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
for word in word_set:
f.write(word + '\n')

# 读取词表
with open('vocab.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
vocab = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 编写正向最大匹配分词程序
def forward_matching(text, vocab):
result = []
while text:
for i in range(len(text), 0, -1):
if text[:i] in vocab:
result.append(text[:i])
text = text[i:]
break
else:
result.append(text[0])
text = text[1:]
return result

# 对文本进行正向最大匹配分词
seg_list2 = forward_matching(text, vocab)

# 将分词结果用空格连接成字符串
seg_text = ' '.join(seg_list2)

# 将分词结果写入文件
with open('CDIAL-BIAS-race-seg2.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(seg_text)

# 导入评价库
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support

# 转换分词结果为列表
seg_list = seg_text.split()

# 转换结巴分词结果为列表
with open('CDIAL-BIAS-race-seg.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
jieba_seg_list = f.read().split()

# 计算评价指标
precision, recall, f1_score, _ = precision_recall_fscore_support(jieba_seg_list, seg_list, average='macro')

# 输出评价结果
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1-score:', f1_score)