for i in range(len(words_list) - 1): ^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: object of type 'generator' has no len()

这个错误提示表明 `words_list` 是一个生成器对象，而生成器类型没有提供 `len()` 方法。`len()` 函数通常用于返回可迭代对象的长度，如列表和字符串。生成器对象是一种特殊的迭代器，它们是惰性计算的，意味着元素只有在需要时才会逐个生成。

如果你想获取生成器中的元素个数，有几种解决方法：

1. 将生成器转换为列表：

   words_list = list(words_list)

然后你可以使用 `len()` 获取列表的长度。

2. 使用循环来计算生成器中的元素个数：

   count = 0
   for _ in words_list:
       count += 1

这样你就可以通过 `count` 变量获取生成器中元素的数量。

请根据你的需求选择适合的方法来解决这个问题。

相关问题

如何修改 result = json.loads(response.text) # 提取所有 words words_list = [] for item in result['words_result']: words_list.append(item['words']) # 将所有 words 合并成一个字符串，按段落分隔 content = '' for i in range(len(words_list)): content += words_list[i] if i < len(words_list) - 1 and words_list[i + 1].startswith('<div'): content += '\n\n' # 打印内容 print(content)，保证识别文字间隔和图片上的保持一致

要修改这段代码，首先需要明确你的具体需求是什么。如果你想让识别出的文字间隔和图片上的保持一致，那么可以考虑在每个段落的末尾添加一个空格或者换行符。

具体地，可以在以下代码中加入一个判断，如果当前 word 是以 `<div` 开头，则在其前面先添加一个空格或者换行符，再添加当前 word：

result = json.loads(response.text)
words_list = []
for item in result['words_result']:
    words_list.append(item['words'])

content = ''
for i in range(len(words_list)):
    if i > 0 and words_list[i].startswith('<div'):
        content += '\n\n'
    content += words_list[i] + ' '

print(content)

这样就可以保证每个段落之间有一个空格或者换行符隔开，和图片上的排版保持一致。

synonyms = open(r"D:\课程资料\大二下\信息分析文件\大作业\图书馆同义词.txt", 'r', encoding='utf-8') synonyms_dict = {} for line in synonyms: line = line.strip().split() for word in line: synonyms_dict[word] = line[0] for i in range(len(words_filtered)): if words_filtered[i] in synonyms_dict: words_filtered[i] = synonyms_dict[words_filtered[i]] words_counts[words_filtered[i]] = words_counts.get(words_filtered[i], 0) + 1 words_list = list(words_counts.items()) words_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) ranking = [] for i in range(len(words_list)): ranking.append(words_list[i]) ranking_dict = dict(ranking) print(ranking_dict)解释每一步代码

这段代码的功能是：读取一个文件中的同义词，统计一个文本中单词出现的频率并按照频率排序，最后输出每个单词及其出现的次数。

具体每一步的解释如下：

1. `synonyms = open(r"D:\课程资料\大二下\信息分析文件\大作业\图书馆同义词.txt", 'r', encoding='utf-8')`：打开一个文件，读取其中的同义词。这里使用了 `r` 模式表示读取文件。`encoding='utf-8'` 表示文件使用的编码方式是 UTF-8。

2. `synonyms_dict = {}`：建立一个空字典，用于存储同义词。同义词将使用字典的键值对进行存储。

3. `for line in synonyms:`：遍历文件中的每一行。

4. `line = line.strip().split()`：去除每一行的空格并将其分割成单词。

5. `for word in line:`：遍历每一行中的每一个单词。

6. `synonyms_dict[word] = line[0]`：将每个单词作为键，将该行的第一个单词作为值，存储到同义词字典中。这是一个简单的处理方式，即将同一行中的所有单词都视为同义词的关系。

7. `for i in range(len(words_filtered)):`：遍历文本中的每一个单词。

8. `if words_filtered[i] in synonyms_dict:`：如果当前单词在同义词字典中存在。

9. `words_filtered[i] = synonyms_dict[words_filtered[i]]`：将当前单词替换为同义词字典中的第一个同义词。

10. `words_counts[words_filtered[i]] = words_counts.get(words_filtered[i], 0) + 1`：统计每个单词出现的次数。如果该单词在字典中已经存在，则将其出现次数加 1；否则将其出现次数设为 1。

11. `words_list = list(words_counts.items())`：将单词及其出现次数转化为列表。

12. `words_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)`：按照单词出现次数从大到小对列表进行排序。

13. `ranking = []`：建立一个空列表，用于存储每个单词及其出现次数。

14. `for i in range(len(words_list)):`：遍历排序后的列表。

15. `ranking.append(words_list[i])`：将每个单词及其出现次数添加到排名列表中。

16. `ranking_dict = dict(ranking)`：将排名列表转化为字典，以便最后输出每个单词及其出现次数。