python的def get_env() -> str:的符号->是什么含义

这个符号 -> 表示函数的返回值类型注解（Return Type Annotation），它用于指定函数返回值的类型，是 Python 3.5 引入的新特性。在函数定义时，可以使用 -> 符号来指定函数返回值的类型。例如，def get_env() -> str: 表示 get_env() 函数的返回值是 str 类型。这个注解并不会影响函数的实际返回值，它只是为了提高代码的可读性和可维护性。考虑到 Python 是一种动态类型语言，使用类型注解可以让代码更加清晰明了，有助于开发者更好地理解和使用代码。

def collect_torch_env() -> str: try: import torch.config return torch.config.show() except ImportError: # compatible with older versions of pytorch from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info return get_pretty_env_info()

这是一个 Python 函数，用于收集 Torch 的环境信息，并将其返回为字符串。如果 Torch 模块已经安装并导入成功，它会使用 `torch.__config__.show()` 函数来获取环境信息；否则，它会使用 `torch.utils.collect_env.get_pretty_env_info()` 函数兼容旧版本的 Torch 来获取环境信息。你可以将该函数用于调试 Torch 相关的问题，以便更好地理解 Torch 的运行环境。

把下面的格式改成代码形式，并每行进行一局注释#!/usr/bin/env python # -- coding: utf-8 -- import time def read_file(file_path): test_file = open(file_path, "r") test_words = test_file.read() test_file.close() return test_words def save_result(result, file_path): output_file = open(file_path, "w") output_file.write(result) print("Save completed") def count_word(input_str): count_words = input_str.split() count_dict = {} for word in count_words: word = word.lower() if word not in count_dict.keys(): count_dict[word] = 1 else: count_dict[word] += 1 return count_dict def get_min(count_dict): min_count = min(count_dict.values()) min_words = [] for word, count in count_dict.items(): if count == min_count: min_words.append(word) return min_words, min_count def get_localtime(): localtime = time.localtime() return time.strftime("%H:%M:%S", localtime) def convert2str(*args): output_str = "The words and corresponding times:\n" for arg in args: try: if type(arg) == list: tmp_str = " ".join(arg) output_str += tmp_str elif type(arg) == int or type(arg) == str: output_str += " : " output_str += str(arg) except: print("Error, unknown type:", type(arg)) return output_str if name == 'main': test_words = read_file("test_words.txt") count_result = count_word(test_words) min_words, min_count = get_min(count_result) print("check_time:", get_localtime()) print("check_result:", min_words, min_count) output_str = convert2str(min_words, min_count) save_result(output_str, "test_word_result.txt")

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python的def get_env() -> str:的符号->是什么含义

def collect_torch_env() -> str: try: import torch.__config__ return torch.__config__.show() except ImportError: # compatible with older versions of pytorch from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info return get_pretty_env_info()

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