self._token_freqs = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

时间: 2023-12-03 22:46:33 浏览: 32
这段代码的作用是将一个字典对象counter按照字典中每个元素的value值进行降序排序,并将排序后的结果存储在self._token_freqs变量中。其中,sorted函数的第一个参数是需要排序的可迭代对象,第二个参数是排序的关键字,这里使用lambda表达式定义了一个按照字典元素的value值进行排序的函数,第三个参数reverse=True表示降序排序。排序后的结果是一个元组列表,每个元组包含两个元素:字典中的key和value。
相关问题

class Vocabs: def __init__(self, tokens): token_dic={} for words in tokens: #判断是否在字典中,若有词频加一,若不存在则设置初始值为一 for word in words: if len(word)>1: if word in token_dic.keys(): token_dic[word]=token_dic[word]+1 else: token_dic[word]=1 self_token_dic=sorted(token_dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) self.vocabulary = sorted(token_dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) self.idx_to_token = ['<unk>', '<pad>'] + [token for token, val in self_token_dic] self.token_to_idx = {token: idx for idx, token in enumerate(self.idx_to_token)} def convert_token_to_indices(self, tokens): return [self.token_to_idx[word] for word in tokens] def convert_indices_to_tokens(self, indices): return [self.idx_to_token[index] for index in indices] def __len__(self): return len(self.idx_to_token)

这是一个用于构建词汇表(vocabulary)的类,其中包含了以下方法: - `__init__(self, tokens)`:初始化方法,输入参数为一个列表,其中每个元素为一个字符串列表,表示一个句子分词后的结果。该方法会统计每个单词在所有句子中出现的次数,并将其按照出现次数从大到小排序,构建出词汇表(vocabulary)。同时,该方法还构建出了一个字典,将每个单词映射到其在词汇表中的索引位置。 - `convert_token_to_indices(self, tokens)`:将一个字符串列表转换成其在词汇表中的索引列表。 - `convert_indices_to_tokens(self, indices)`:将一个索引列表转换成其在词汇表中对应的字符串列表。 - `__len__(self)`:返回词汇表的大小,即词汇表中单词的数量。 该类的主要作用是将输入的文本数据转换成数字列表,方便后续模型的处理。

class EM(object): def __init__(self, addr, port=28808, nf='XGW-U'): self.__addr = addr self.__port = port self.__nf = nf self.__username = "" self.__password = "" self.__token = "" self.__login_time = 0 self.nf_name = '' self.version = '' self.cookie = '' self.object_id = '' self.url = '' self.pkgname = '' self.type = '' self.csarId = '' self.jobId = '' self.task_name = '' self.upgrade_task_id = '' self.rollback_task_id = '' self.retry_cnt = {}

这是一个名为EM的类,用于管理与某个地址和端口的设备的通信。它具有一些私有属性和一些公共属性,包括地址(addr)、端口(port)、nf(nf)、用户名(username)、密码(password)、令牌(token)等。它还具有一些与任务相关的属性,例如任务ID(jobId)和任务名称(task_name)等。 类中的方法还没有完全给出,但可以看到它具有一个初始化方法`__init__`,用于初始化类的属性。其他方法可能在后续代码中给出。 请问还有什么其他问题吗?

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解释一下这段代码 def add_seq_to_prefix_tree(self, root_node, cluster: LogCluster): token_count = len(cluster.log_template_tokens) token_count_str = str(token_count) if token_count_str not in root_node.key_to_child_node: first_layer_node = Node() root_node.key_to_child_node[token_count_str] = first_layer_node else: first_layer_node = root_node.key_to_child_node[token_count_str] cur_node = first_layer_node if token_count == 0: cur_node.cluster_ids = [cluster.cluster_id] return current_depth = 1 for token in cluster.log_template_tokens: if current_depth >= self.max_node_depth or current_depth >= token_count: new_cluster_ids = [] for cluster_id in cur_node.cluster_ids: if cluster_id in self.id_to_cluster: new_cluster_ids.append(cluster_id) new_cluster_ids.append(cluster.cluster_id) cur_node.cluster_ids = new_cluster_ids break if token not in cur_node.key_to_child_node: if self.parametrize_numeric_tokens and self.has_numbers(token): if self.param_str not in cur_node.key_to_child_node: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[self.param_str] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: if self.param_str in cur_node.key_to_child_node: if len(cur_node.key_to_child_node) < self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[token] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: if len(cur_node.key_to_child_node) + 1 < self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[token] = new_node cur_node = new_node elif len(cur_node.key_to_child_node) + 1 == self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[self.param_str] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[token] current_depth += 1

class MonitoringProcess: def __init__(self): self.conn1, self.conn2 = Pipe() self.monitor = True self.process_start(self.detection_status) def set_monitor(self): self.com_dict.monitor = False def process_start(self, func): with Manager() as manager: self.com_dict = manager.Namespace() p = Process(target=func, args=(self.com_dict,)) p.start() def detection_status(self, com_dict): # some code ... com_dict.a = 1 Process Process-2: Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 827, in _callmethod conn = self._tls.connection AttributeError: 'ForkAwareLocal' object has no attribute 'connection' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\process.py", line 315, in _bootstrap self.run() File "C:\Python38\lib\multiprocessing\process.py", line 108, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "F:\E\python_learn\我的框架\自动化框架2\monitoring.py", line 24, in detection_status com_dict.a = 1 File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 1143, in __setattr__ return callmethod('__setattr__', (key, value)) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 831, in _callmethod self._connect() File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 818, in _connect conn = self._Client(self._token.address, authkey=self._authkey) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 500, in Client c = PipeClient(address) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 702, in PipeClient _winapi.WaitNamedPipe(address, 1000) FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

改进以下代码 currentpath = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) time_date = '{}{}'.format(self.time_date,self.random_char(5)) contents = os.path.join(currentpath, time_date, self.ref.split('/')[-1]) ref = self.ref.split('/')[-1] private_token = self.gl.private_token path = "lib" if ref == "master": if os.path.exists(os.path.join(contents, self.name)): subprocess.call("rm -rf {} ".format(os.path.join(contents, self.name)), shell=True, cwd=contents) time.sleep(3) retcode = start.clone(int(self.project_id), ref, contents, private_token) if retcode == 0: start.clone_frontend(self.get_frontend()[0],self.get_frontend()[1], contents, private_token,self.get_frontend()[2] ) start.clone_abc(self.get_abc()[0], self.get_abc()[1], contents, private_token,"mc_abc") start.clone_model(start.get_clkrst()[0], start.get_clkrst()[1], contents, private_token,"clkrst") start.clone_model(start.get_ara()[0], start.get_ara()[1], contents, private_token,"ara") start.clone_model(start.get_wfl()[0], start.get_wfl()[1], contents, private_token,"wfl") subprocess.call("echo '*.t' >> {}".format(os.path.join(contents, self.name, ".gitignore")),shell=True) code = start.make_lib(os.path.join(contents, self.name)) rel, err = code.communicate() if "make: *** [main] Error 2" in err.decode('utf-8'): print("loading push error log") filename = os.path.join(contents, self.name, "error_make_log") subprocess.call("echo '' > {}".format(filename), shell=True, cwd=contents) start.error_make(filename, rel.decode('utf-8') ) start.error_make(filename, err.decode('utf-8') ) else: print("loading push libs") # start.push_lib(os.path.join(contents, self.name), path, ref)

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