优化代码def parse_data(contents): contents = contents.lower() title_start = contents.find('<title>') title_end = contents.find('</title>') title = contents[title_start+len('<title>'):title_end] text_start = contents.find('<text>') text_end = contents.find('</text>') text = contents[text_start+len('<text>'):text_end] return title+" "+text

时间: 2023-05-18 10:03:00 浏览: 53
可以将代码进行如下优化: def parse_data(contents): contents = contents.lower() title_start = contents.find('<title>') title_end = contents.find('</title>') title = contents[title_start + len('<title>'):title_end] text_start = contents.find('<text>') text_end = contents.find('</text>') text = contents[text_start + len('<text>'):text_end] return title + " " + text
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优化代码import os import re def parse_data(contents): contents = contents.lower() title_start = contents.find('<title>') title_end = contents.find('</title>') title = contents[title_start+len('<title>'):title_end] text_start = contents.find('<text>') text_end = contents.find('</text>') text = contents[text_start+len('<text>'):text_end] return title+" "+text def read_data(path): contents = [] for filename in os.listdir(path): data = parse_data(open(path+'/'+filename, 'r').read()) filename = re.sub(r'\D', "", filename) contents.append((int(filename), data)) return contents

可以使用列表推导式和with语句来优化代码,如下所示: import os import re def parse_data(contents): contents = contents.lower() title_start = contents.find('<title>') title_end = contents.find('</title>') title = contents[title_start + len('<title>'):title_end] text_start = contents.find('<text>') text_end = contents.find('</text>') text = contents[text_start + len('<text>'):text_end] return title, text def read_data(path): contents = [(int(re.sub(r'\D', "", filename)), parse_data(open(os.path.join(path, filename), 'r').read())) for filename in os.listdir(path)] return contents 这样可以更加简洁和高效地实现相同的功能。

改进代码import os import re def parse_data(contents): contents = contents.lower() title_start = contents.find('<title>') title_end = contents.find('</title>') title = contents[title_start+len('<title>'):title_end] text_start = contents.find('<text>') text_end = contents.find('</text>') text = contents[text_start+len('<text>'):text_end] return title+" "+text def read_data(path): contents = [] for filename in os.listdir(path): data = parse_data(open(path+'/'+filename, 'r').read()) filename = re.sub(r'\D', "", filename) contents.append((int(filename), data)) return contents

这是一个 Python 代码,用于读取指定路径下的文件,并解析其中的标题和文本内容。具体来说,parse_data 函数会将文本内容转换为小写,并从中提取出标题和文本内容,然后返回这两个字符串。read_data 函数则会遍历指定路径下的所有文件,调用 parse_data 函数解析每个文件的内容,并将解析结果存储在一个列表中,最后返回这个列表。

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帮我为下面的代码加上注释:class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征(如:GC-content、序列长度等) def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

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