with open(outfile, 'a+',encoding='utf-8') as fo: fo.writelines("+" * 60 + '\n') fo.writelines("识别图片:\t" + filename + "\n" * 2) fo.writelines("文本内容:\n") # 输出文本内容 for text in message.get('words_result'): fo.writelines(text.get('words') + '\n') fo.writelines('\n'*2) print("文本导出成功!") print()将其修改以避免TypeError: 'NoneType' object is not iterable

时间: 2023-07-15 12:10:27 浏览: 45
可以在遍历 `message.get('words_result')` 之前增加一个判断,以避免遇到空值时出现 `TypeError: 'NoneType' object is not iterable` 错误。具体修改如下: ``` with open(outfile, 'a+', encoding='utf-8') as fo: fo.writelines("+" * 60 + '\n') fo.writelines("识别图片:\t" + filename + "\n" * 2) fo.writelines("文本内容:\n") # 判断 message.get('words_result') 是否为空值 if message.get('words_result'): # 输出文本内容 for text in message.get('words_result'): fo.writelines(text.get('words') + '\n') else: fo.writelines("未识别出文本内容\n") fo.writelines('\n'*2) print("文本导出成功!") print() ``` 这样就能避免出现 `TypeError: 'NoneType' object is not iterable` 错误了。
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def outfile(p_data: dict, p_outfilePath): for k, v in p_data.items(): outfile = os.path.join(p_outfilePath, k) outfile = outfile + '.csv' with open(file=outfile, mode='w+', encoding='utf8') as f: for v1 in v: 是什么意思

这段代码定义了一个名为 `outfile` 的函数,接受两个参数 `p_data` 和 `p_outfilePath`。`p_data` 是一个字典,其中每个键(key)对应一个值(value),每个值是一个列表。`p_outfilePath` 是一个字符串,表示输出文件的路径。 函数的作用是将 `p_data` 中的数据写入到以 `k` 为文件名的 CSV 文件中,其中 `k` 是 `p_data` 中的每个键。具体地,函数使用 `os.path.join()` 方法将 `p_outfilePath` 与 `k` 连接起来,得到输出文件的完整路径,并将其命名为 `outfile`。然后,函数使用 `open()` 函数打开 `outfile` 文件,以写入('w+')和 UTF-8 编码('utf8')模式打开文件对象,并将文件对象存储在变量 `f` 中。接着,函数使用 `for` 循环遍历 `v` 列表中的每个元素 `v1`,并将其写入到 `f` 文件对象中。最终,`outfile` 函数将生成一个包含 `p_data` 中所有数据的 CSV 文件,文件名为 `k.csv`,并将其保存到 `p_outfilePath` 路径下。

while True: print("学习/对对联") choose = input() if choose == "学习": print(" 正在读取...") with open("couplet/train/in.txt", "rt", encoding='utf-8') as zishi_file: infile = zishi_file.read().split("\n") with open("couplet/train/out.txt", "rt", encoding='utf-8') as zishi_file: outfile = zishi_file.read().split("\n") print(" 读取完成,开始学习") learns() with open("zknow.txt", "wt", encoding='utf-8') as out_file: out_file.write(str(zishi)) print("学习完成") elif choose == "对对联": writemode = int(input("输入生成对联模式,1为随机模式,2为固定模式")) while True: try: s = input("输入上联:") s = jieba.lcut(s) print("-----------------------------------") print("上联:" + "".join(s)) print("下联:" + couplet(s)) print("-----------------------------------") print("") except Exception: print("出错") elif choose == "调试": while True: print(jieba.lcut(input()))

这是一个 Python 交互式命令行程序,提供了三个功能:学习对联、生成对联和调试。 当用户输入 "学习" 时,程序会读取指定目录下的输入文件和输出文件,使用 learns() 函数进行学习,并将学习结果写入到 "zknow.txt" 文件中。当学习完成后,程序会提示 "学习完成"。 当用户输入 "对对联" 时,程序会提示用户选择生成对联的模式,随机模式或固定模式。然后程序进入一个死循环,用户可以输入上联,程序会调用 couplet(s) 函数生成下联并输出。 当用户输入 "调试" 时,程序会进入一个死循环,并提示用户输入一句话。程序会调用 jieba.lcut() 函数对输入的文本进行分词,并输出分词结果。 需要注意的是,这段代码缺少了一些关键函数的实现,例如 learns() 函数和 couplet(s) 函数,这些函数需要根据具体的对联生成算法进行实现。同时,程序还需要导入一些必要的库,例如 jieba 库用于中文分词。

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将下面这段代码改用python写出来: clear all; close all; fdir = '../dataset/iso/saii/'; %Reconstruction parameters depth_start = 710; depth_end = 720; depth_step = 1; pitch = 12; sensor_sizex = 24; focal_length = 8; lens_x = 4; lens_y = 4; %% import elemental image infile=[fdir '11.bmp']; outfile=[fdir, 'EIRC/']; mkdir(outfile); original_ei=uint8(imread(infile)); [v,h,d]=size(original_ei); %eny = v/lens_y; enx = h/lens_x; % Calculate real focal length %f_ratio=36/sensor_sizex; sensor_sizey = sensor_sizex * (v/h); %focal_length = focal_length*f_ratio; EI = zeros(v, h, d, lens_x * lens_y,'uint8'); for y = 1:lens_y for x = 1:lens_x temp=imread([fdir num2str(y),num2str(x),'.bmp']); EI(:, :, :, x + (y-1) * lens_y) = temp; end end %Reconstruction [EIy, EIx, Color] = size(EI(:,:,:,1)); %% EI_VCR time=[]; for Zr = depth_start:depth_step:depth_end tic; Shx = 8*round((EIx*pitch*focal_length)/(sensor_sizex*Zr)); Shy = 8*round((EIy*pitch*focal_length)/(sensor_sizey*Zr)); Img = (double(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); Intensity = (uint16(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); for y=1:lens_y for x=1:lens_x Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + im2double(EI(:,:,:,x+(y-1)*lens_y)); Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + uint16(ones(EIy,EIx,Color)); end end elapse=toc time=[time elapse]; display(['--------------- Z = ', num2str(Zr), ' is processed ---------------']); Fname = sprintf('EIRC/%dmm.png',Zr); imwrite(Img./double(Intensity), [fdir Fname]); end csvwrite([fdir 'EIRC/time.csv'],time);

import argparse import numpy as np from openeye import oechem def clear_stereochemistry(mol): clear_atom_stereochemistry(mol) clear_bond_sterochemistry(mol) oechem.OESuppressHydrogens(mol, False, False, False) def clear_atom_stereochemistry(mol): for atom in mol.GetAtoms(): chiral = atom.IsChiral() stereo = oechem.OEAtomStereo_Undefined v = [] for nbr in atom.GetAtoms(): v.append(nbr) if atom.HasStereoSpecified(oechem.OEAtomStereo_Tetrahedral): stereo = atom.GetStereo(v, oechem.OEAtomStereo_Tetrahedral) if chiral or stereo != oechem.OEAtomStereo_Undefined: atom.SetStereo(v, oechem.OEAtomStereo_Tetrahedral, oechem.OEAtomStereo_Undefined) def clear_bond_sterochemistry(mol): for bond in mol.GetBonds(): if bond.HasStereoSpecified(oechem.OEBondStereo_CisTrans): for atomB in bond.GetBgn().GetAtoms(): if atomB == bond.GetEnd(): continue for atomE in bond.GetEnd().GetAtoms(): if atomE == bond.GetBgn(): continue v = [] v.append(atomB) v.append(atomE) stereo = bond.SetStereo(v, oechem.OEBondStereo_CisTrans, oechem.OEBondStereo_Undefined) def abs_smi(x): mol = oechem.OEGraphMol() if oechem.OESmilesToMol(mol, x): clear_stereochemistry(mol) return oechem.OEMolToSmiles(mol) else: return np.nan if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description="Remove stereochemistry from the input data set.") parser.add_argument("--in",dest="infile",help="whitespace-delimited input file",metavar="in.csv") parser.add_argument("--out", dest="outfile", help="output file", metavar="out.csv") args = parser.parse_args() n=0 with open(args.infile, 'r') as ifs: with open(args.outfile, 'w') as ofs: for line in ifs: if n==0: ofs.write(line) n=1 else: parsed = line.strip().split(',') if ('.' not in parsed[0]): ofs.write(f"{abs_smi(parsed[0])},{parsed[1]}\n")

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