config_line.strip().strip('\n').strip('\t').split('\t') 是先分割还是先去除

这段代码是先去除字符串中的空白字符和换行符，然后再按照制表符进行分割。具体的执行顺序如下：

1. strip()函数去除config_line字符串的首尾空白字符和换行符，返回一个新的字符串。
2. strip('\n')函数去除上一步返回的字符串中的换行符，返回另一个新的字符串。
3. strip('\t')函数去除上一步返回的字符串中的制表符，返回另一个新的字符串。
4. 最后，split('\t')函数对上一步返回的字符串进行按制表符分割，返回一个由子字符串组成的列表。

所以，先去除字符串中的空白字符和换行符，再按照制表符进行分割。

相关问题

config_line.strip().strip('\n').strip('\t').split('\t')是什么意思啊

这段代码主要是对字符串config_line进行操作，具体解释如下：

- strip()函数用于去除字符串的首尾空格和换行符等空白字符。
- strip('\n')函数用于去除字符串中的换行符。
- strip('\t')函数用于去除字符串中的制表符。
- split('\t')函数用于将字符串按照制表符进行分割，返回一个由分割后的子字符串组成的列表。

所以，这段代码的作用是将字符串config_line按照制表符进行分割，并去除其中的空白字符和换行符。最终返回一个由分割后的子字符串组成的列表。

def load_dataset(path, pad_size=32): contents = [] with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as f: for line in tqdm(f): lin = line.strip() if not lin: continue content, label = lin.split('\t') words_line = [] token = tokenizer(content) seq_len = len(token) if pad_size: if len(token) < pad_size: token.extend([PAD] * (pad_size - len(token))) else: token = token[:pad_size] seq_len = pad_size # word to id for word in token: words_line.append(vocab.get(word, vocab.get(UNK))) contents.append((words_line, int(label), seq_len)) return contents # [([...], 0), ([...], 1), ...] train = load_dataset(config.train_path, config.pad_size) dev = load_dataset(config.dev_path, config.pad_size) test = load_dataset(config.test_path, config.pad_size) return vocab, train, dev, test

这段代码是用来加载数据集的，其中 `load_dataset` 函数是用来读取文本文件中的内容，并将其转换为模型可以处理的格式。在这个函数中，代码首先打开指定路径的文本文件，然后逐行读取其中的内容。每一行的格式为文本内容和标签，两者用制表符分隔。接着，代码使用 tokenizer 将文本内容转换为词语列表，并使用 vocab 将每个词语转换为对应的 id。如果 pad_size 不为 None，则对词语列表进行 padding，使其长度为 pad_size。最后将处理好的数据以元组形式添加到 contents 列表中，并返回 contents。函数的返回值是一个列表，其中每个元素都是一个元组，元组的第一个元素是处理好的文本内容（以 id 的形式表示），第二个元素是标签，第三个元素是文本内容的长度，即词语列表的长度。整个函数的返回值是一个元组，其中包含了词汇表 vocab 和三个列表，分别是训练集、验证集和测试集。