def getTestWords(self, testDict, spamDict, normDict, normFilelen, spamFilelen): wordProbList = {} for word, num in testDict.items(): if word in spamDict.keys() and word in normDict.keys(): # 该文件中包含词个数 pw_s = spamDict[word] / spamFilelen pw_n = normDict[word] / normFilelen ps_w = pw_s / (pw_s + pw_n) wordProbList.setdefault(word, ps_w) if word in spamDict.keys() and word not in normDict.keys(): pw_s = spamDict[word] / spamFilelen pw_n = 0.01 ps_w = pw_s / (pw_s + pw_n) wordProbList.setdefault(word, ps_w) if word not in spamDict.keys() and word in normDict.keys(): pw_s = 0.01 pw_n = normDict[word] / normFilelen ps_w = pw_s / (pw_s + pw_n) wordProbList.setdefault(word, ps_w) if word not in spamDict.keys() and word not in normDict.keys(): # 若该词不在脏词词典中，概率设为0.4 wordProbList.setdefault(word, 0.4) sorted(wordProbList.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)[0:15] return (wordProbList)的含义

这段代码实现的是一个简单的垃圾邮件分类器，输入参数包括测试文本中出现的词的字典、脏词词典、正常词典、正常文本的总词数和脏词文本的总词数。该函数会根据贝叶斯算法计算每个词在垃圾邮件中出现的概率，然后将所有词的概率按从大到小的顺序排列，并返回前15个概率最高的词及其概率。如果某个词不在脏词词典或正常词典中，则默认将其概率设为0.4。

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# spam类对象 spam = SpamEmailBayes() # 保存词频的词典 spamDict = {} normDict = {} testDict = {} # 保存每封邮件中出现的词 wordsList = [] wordsDict = {} # 保存预测结果,key为文件名，值为预测类别 testResult = {}的含义

这段代码中定义了一个 SpamEmailBayes 类的对象 spam，用于实现垃圾邮件分类的朴素贝叶斯算法。同时定义了三个字典类型的变量：spamDict、normDict、testDict，分别用于保存训练集中垃圾邮件、正常邮件、测试集的词频信息。wordsList 和 wordsDict 用于保存每封邮件中出现的词和对应的词频。testResult 用于保存预测结果，其中键为文件名，值为预测的类别。