for i, doc in enumerate(docs)

这是一个 Python 代码片段，其中使用了内置函数 `enumerate()` 和一个名为 `docs` 的可迭代对象。在循环迭代 `docs` 时，`enumerate()` 函数可以同时返回索引值和对应的元素，即 `(index, element)` 的形式。在这个代码片段中，循环迭代的每个元素都被命名为 `doc`，而它们的索引则被命名为 `i`。

相关问题

def inverted_index(docs): index = {} for i, doc in enumerate(docs): for word in doc.split(): if word not in index: index[word] = set() index[word].add(i) return index # 读取文档集合 docs = [] with open("docs.txt", "r", encoding='utf-8') as f: for line in f: docs.append(line.strip()) # 输出倒排索引 index = inverted_index(docs) for word in sorted(index): print(word + ":", sorted(index[word]))优化一下这段代码

这段代码实现的是一个简单的倒排索引，对于小规模的文本集合来说已经足够。但对于大规模的文本集合，可以进行以下优化：

1. 使用Python的 `defaultdict` 类型代替普通的字典类型，避免了每次查询时需要判断键是否存在的开销，提高了索引构建的效率。

2. 为了避免在内存中存储过多的文档ID，可以使用一些压缩技术，如变长编码、前缀编码等，将文档ID列表压缩为一个连续的二进制串。

3. 对于一些常见的停用词，可以在构建索引前进行过滤，避免将这些无意义的单词也加入到索引中，浪费存储空间和查询时间。

优化后的代码如下所示：

from collections import defaultdict

def inverted_index(docs):
    index = defaultdict(list)
    for i, doc in enumerate(docs):
        for word in doc.split():
            index[word].append(i)
    return index

# 读取文档集合
docs = []
with open("docs.txt", "r", encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        docs.append(line.strip())

# 输出倒排索引
index = inverted_index(docs)
for word in sorted(index):
    print(word + ":", index[word])

在优化后的代码中，使用了 Python 的 `defaultdict` 类型，代替了原来的普通字典类型，避免了判断键是否存在的开销。另外，对于每个单词，使用 `list` 类型存储文档ID列表，避免了使用 `set` 类型存储文档ID的开销，同时也方便了后续的压缩操作。最后，使用 Python 内置的 `sorted` 函数按字典序排序输出结果。

完善这段代码import os import docx def search_word_docs(keyword, folder_path): for file in os.listdir(folder_path): if file.endswith(".docx"): doc = docx.Document(os.path.join(folder_path, file)) for i, paragraph in enumerate(doc.paragraphs): if keyword in paragraph.text: print(f"Found '{keyword}' in file: {file}, at paragraph: {i+1}")

以下是对代码的一些改进：

1. 错误处理：在搜索Word文档时，有可能会出现文件无法打开或者读取异常等错误。为了避免这些错误导致程序崩溃，可以添加适当的异常处理代码。

2. 使用正则表达式：在搜索文本时，可以使用正则表达式来进行更加高级的匹配操作，例如忽略大小写、只匹配整个单词等。

3. 增加参数：可以将一些参数封装成函数参数，例如是否忽略大小写、是否只匹配整个单词等，使得函数更加灵活。

改进后的代码如下所示：

import os
import docx
import re

def search_word_docs(keyword, folder_path, ignore_case=True, whole_word=False):
    if ignore_case:
        keyword_regex = re.compile(keyword, re.IGNORECASE)
    else:
        keyword_regex = re.compile(keyword)
    for file in os.listdir(folder_path):
        if file.endswith(".docx"):
            try:
                doc = docx.Document(os.path.join(folder_path, file))
                for i, paragraph in enumerate(doc.paragraphs):
                    if whole_word:
                        match = re.search(r'\b{}\b'.format(keyword_regex.pattern), paragraph.text)
                    else:
                        match = keyword_regex.search(paragraph.text)
                    if match:
                        print(f"Found '{keyword}' in file: {file}, at paragraph: {i+1}")
            except Exception as e:
                print(f"Error occurred when processing file: {file}. Error message: {e}")

在改进后的代码中，增加了两个参数：ignore_case和whole_word。如果ignore_case为True，则表示搜索时忽略大小写；如果whole_word为True，则表示只匹配整个单词。同时，使用try/except语句来捕获可能出现的异常，以确保程序能够正常执行。