python 多层结构的{}如何使用.format

在 Python 中，{} 通常用作占位符，可以通过 .format() 方法来进行替换。如果你需要在字符串中嵌套使用 {}，可以使用双重 {{}} 来进行转义。

下面是一个使用多层结构的 {} 进行字符串格式化的例子：

name = "Tom"
age = 25
address = {"city": "New York", "state": "NY"}

# 使用多层结构的{}进行字符串格式化
message = "My name is {name}, I'm {age} years old, and I live in {address[city]}, {address[state]}."
formatted_message = message.format(name=name, age=age, address=address)

print(formatted_message)

输出结果为：

My name is Tom, I'm 25 years old, and I live in New York, NY.

在这个例子中，我们使用了多层结构的 {} 来访问字典中的元素，同时也使用了 .format() 方法来进行字符串格式化。

相关问题

python 多层嵌套json格式化

在 Python 中，可以使用 json 模块来处理 JSON 数据。如果 JSON 数据中有多层嵌套，可以使用递归函数来进行格式化处理。下面是一个示例代码：

import json

def format_json(data):
    if isinstance(data, dict):
        return {k: format_json(v) for k, v in data.items()}
    elif isinstance(data, list):
        return [format_json(item) for item in data]
    elif isinstance(data, str):
        try:
            json.loads(data)
            return json.loads(data)
        except ValueError:
            return data
    else:
        return data

json_data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "Anytown",
        "state": "CA"
    },
    "hobbies": ["reading", "movies", "sports"]
}

formatted_data = format_json(json_data)
print(json.dumps(formatted_data, indent=4))

输出结果：

{
    "name": "John",
    "age": 30,
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "Anytown",
        "state": "CA"
    },
    "hobbies": [
        "reading",
        "movies",
        "sports"
    ]
}

在上面的代码中，我们定义了一个 `format_json` 函数来递归处理 JSON 数据。如果数据是一个字典类型，我们就对每个键值对进行递归处理；如果数据是一个列表类型，我们就对每个元素进行递归处理；如果数据是一个字符串类型，我们就尝试将其解析为 JSON 格式，如果可以解析成功，我们就对解析后的数据进行递归处理，否则就直接返回原字符串；对于其他类型的数据，我们直接返回原值。最后，我们使用 `json.dumps` 函数将处理后的数据输出为字符串，并设置缩进为 4 个空格，以获得格式化后的 JSON 数据。

python多层感知机的从零开始实现

多层感知机的从零开始实现可以通过以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块：

   import torch
   from torch import nn

2. 定义模型类：

   class MLP(nn.Module):
       def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
           super(MLP, self).__init__()
           self.hidden = nn.Linear(input_size, hidden_size)
           self.relu = nn.ReLU()
           self.output = nn.Linear(hidden_size, output_size)

       def forward(self, x):
           x = self.hidden(x)
           x = self.relu(x)
           x = self.output(x)
           return x

3. 初始化模型参数：

   input_size = 784
   hidden_size = 256
   output_size = 10

   model = MLP(input_size, hidden_size, output_size)

4. 定义损失函数和优化器：

   loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

5. 训练模型：

   num_epochs = 10

   for epoch in range(num_epochs):
       for inputs, labels in train_iter:
           # 前向传播
           outputs = model(inputs)
           loss = loss_fn(outputs, labels)

           # 反向传播和优化
           optimizer.zero_grad()
           loss.backward()
           optimizer.step()

6. 在测试集上评估模型：

   with torch.no_grad():
       correct = 0
       total = 0
       for inputs, labels in test_iter:
           outputs = model(inputs)
           _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
           total += labels.size(0)
           correct += (predicted == labels).sum().item()

       accuracy = correct / total
       print('Test Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))