新增函数,要求统计读入文本的行数,返回结果

时间: 2023-11-22 17:05:28 浏览: 25
可以在你的代码中新增一个函数来统计文本行数,例如: ```python def count_lines(text): lines = text.split('\n') return len(lines) ``` 这个函数接受一个字符串参数 `text`,并且使用 `split` 方法将其按照换行符分割成行。然后,使用 `len` 函数统计行数并返回。你可以将这个函数放到你的代码中任意位置,然后在需要统计行数的地方调用它即可。 示例代码: ```python import openai openai.api_key = "YOUR_API_KEY" def count_lines(text): lines = text.split('\n') return len(lines) def generate_text(prompt): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, stop=None, temperature=0.5, ) text = response.choices[0].text.strip() return text # 读入文本并统计行数 with open('input.txt', 'r') as f: text = f.read() num_lines = count_lines(text) print(f'Total lines: {num_lines}') # 生成文本 prompt = "Once upon a time" generated_text = generate_text(prompt) print(generated_text) ``` 这个示例代码中,我们首先读入了一个名为 `input.txt` 的文件,并且使用新增的 `count_lines` 函数统计了文件中的行数。然后,我们使用 `generate_text` 函数生成了一段文本,并将其输出到控制台。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python实现统计文本文件字数的方法

主要介绍了Python实现统计文本文件字数的方法,涉及Python针对文本文件读取及字符串转换、运算等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

python统计函数库scipy.stats的用法解析

今天小编就为大家分享一篇python统计函数库scipy.stats的用法解析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

SQL SERVER2012中新增函数之字符串函数CONCAT详解

比如在它出现之前,连接字符串是使用"+"来连接,如遇上NULL,还得设置参数与配置,不然连接出来的结果将会是一个NULL。本文就介绍了关于SQL SERVER 2012中CONCAT函数的相关资料,需要的朋友可以参考。
recommend-type

读入一个C程序,统计程序中代码、注释和空行的行数以及函数的个数和平行行数

读入一个C程序,统计程序中代码、注释和空行的行数以及函数的个数和平行行数并 利用统计信息分析评价该程序的风格。
recommend-type

oracle_split_函数_返回数组

最近在oracle 中用到拆分字符串返回数组,一直头痛,因为在 oracle 中没有类似java中有split 函数 ,所以要自己写。好不容搜到一个。那网上是到处都是这个代码。怎么找都是这个方法,我就用了。这个方法如下: ...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。