将上面的代码改成不用with
时间: 2024-02-06 14:12:37 浏览: 50
好的,以下是不使用 `with` 语句的对列表的读写操作的示例代码:
```python
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 写入列表到文件
f = open("list.txt", "w")
for element in my_list:
f.write(f"{element}\n")
f.close()
# 从文件中读取列表
new_list = []
f = open("list.txt", "r")
lines = f.readlines()
for line in lines:
new_list.append(int(line.strip()))
f.close()
print(new_list)
```
这段代码与之前的代码实现的功能相同,只是没有使用 `with` 语句。在写入文件和读取文件完成后,需要手动调用 `f.close()` 方法来关闭文件。但是,如果在文件操作过程中出现异常,可能会导致文件没有被正确关闭,从而引发问题。因此,使用 `with` 语句可以更好地保证文件操作的正确性。
相关问题
上面代码改成while语句
当然可以,请看下面的代码:
```python
import openai
import time
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
# set up the model name and prompt
model_engine = "text-davinci-002"
prompt_text = "Hello, I am an AI language model. Ask me anything!"
# create the completion object
completions = openai.Completion.create(
engine=model_engine,
prompt=prompt_text,
max_tokens=1024,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
# output the AI's response
message = completions.choices[0].text.strip()
print("AI: " + message)
# start a loop to keep the conversation going
while True:
# get input from the user
user_input = input("You: ")
# add the user's input to the prompt
prompt_text += "\nUser: " + user_input.strip()
# create the completion object with the updated prompt
completions = openai.Completion.create(
engine=model_engine,
prompt=prompt_text,
max_tokens=1024,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
# output the AI's response
message = completions.choices[0].text.strip()
print("AI: " + message)
# wait for a second to avoid hitting the API rate limit
time.sleep(1)
```
这个代码使用了一个 `while` 循环,它会一直运行直到用户输入 `exit` 停止程序。在每次循环中,我们会向 AI 提供更新后的提示,然后获取 AI 的响应并输出。注意我们在每次操作之间加了一个延时,这是为了避免 API 调用频率过高导致 API 被限制。
将上面那个代码改成需要导入TXT数据文件的
好的,下面是将代码改成需要导入TXT数据文件的版本:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
# 读取txt文件中的文本
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 将文本编码为id序列
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')
# 生成文本
output = model.generate(
input_ids=input_ids,
max_length=100,
temperature=0.7,
do_sample=True,
top_k=50,
top_p=0.95
)
# 将生成的文本转为可读的字符串
output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)
```
在上述代码中,我们先使用 `open` 函数读取了 `data.txt` 文件中的文本,然后使用 `tokenizer.encode` 将文本编码为模型可以接受的输入格式。接下来,我们调用 `model.generate` 生成文本,最后使用 `tokenizer.decode` 将生成的文本转为可读的字符串并输出。