data.name.split()
时间: 2024-05-26 07:19:04 浏览: 13
这是一个字符串方法,它可以将一个字符串按照空格进行分割,并返回一个包含分割后的子字符串的列表。例如,如果 `data.name` 的值是 `"John Doe"`,那么 `data.name.split()` 将返回 `["John", "Doe"]`。默认情况下,空格是分割符,但也可以在括号中指定其他分割符。例如,`data.name.split(",")` 将根据逗号进行分割。
相关问题
["data.name = 'test2'", 'data.sex = 1']这种格式通过python 拿到data.name
### 回答1:
可以使用eval函数将字符串转换为Python代码并执行,如下所示:
```
data = {}
eval("data.name = 'test2'\ndata.sex = 1")
print(data.name)
```
输出结果为:test2
注意:使用eval函数需要谨慎,因为它可以执行任意的Python代码,存在安全风险。
### 回答2:
要通过Python获取"data.name",可以采用eval()函数来实现。
首先,将提供的数据格式转换为字典格式,即将["data.name = 'test2'", 'data.sex = 1']转换为{"data.name": "test2", "data.sex": 1}。
然后,使用eval()函数取得指定键的值。具体步骤如下:
1. 初始化一个空字典data_dict = {}。
2. 遍历提供的数据格式["data.name = 'test2'", 'data.sex = 1']。
3. 对于每一个数据项,使用字符串的split()方法按等号分割字符串,将左边的部分作为键,右边的部分作为值。
4. 将键值对添加到data_dict字典中,即data_dict[key] = value。
5. 最终,data_dict字典会变成{"data.name": "test2", "data.sex": 1}的格式。
6. 使用eval()函数来取得"data.name"对应的值,即eval("data_dict['data.name']"),返回值就是"data.name"对应的值。
下面是实现代码示例:
```python
data_list = ["data.name = 'test2'", 'data.sex = 1']
data_dict = {}
for item in data_list:
key, value = item.split(" = ")
data_dict[key] = eval(value)
name = eval("data_dict['data.name']")
print(name)
```
运行以上代码,输出结果为:"test2"。
### 回答3:
您可以通过使用eval()函数将字符串转化为可执行的Python代码来实现。
请注意,使用eval()函数存在一定的安全风险,因为它允许执行任何Python代码。确保只在可信任的输入中使用eval()函数。
以下是一个示例代码:
```python
str_list = ["data.name = 'test2'", "data.sex = 1"]
data = {} # 创建一个空字典,用于存储数据
for str_item in str_list:
exec(str_item) # 执行字符串代码
if "data" in locals(): # 检查data字典是否存在
if "name" in data: # 检查name键是否存在
print(data["name"]) # 打印data.name的值
```
在上述代码中,首先创建一个空字典data,然后使用for循环迭代字符串列表str_list。每个字符串都通过exec()函数执行,从而实现修改字典data的操作。最后,通过判断字典是否存在以及键是否存在,我们可以得到data.name的值并打印输出。
需要注意的是,上述代码仅适用于非嵌套的情况。如果存在嵌套的情况,需要对代码进行相应的修改。同时,请务必注意安全性,并确保只在可信任的情况下使用eval()函数。
class JSONDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, cfg, split): assert split in { "train", "val", "test", }, "Split '{}' not supported for {} dataset".format( split, cfg.DATA.NAME) logger.info("Constructing {} dataset {}...".format( cfg.DATA.NAME, split)) self.cfg = cfg self._split = split self.name = cfg.DATA.NAME self.data_dir = cfg.DATA.DATAPATH self.data_percentage = cfg.DATA.PERCENTAGE self._construct_imdb(cfg) self.transform = get_transforms(split, cfg.DATA.CROPSIZE)
这段代码定义了一个名为JSONDataset的数据集类,它继承了PyTorch中的Dataset类,并覆盖了其__init__和__len__方法。在__init__方法中,它接收一个cfg和split参数,其中cfg包含了数据集的相关配置信息,split则表示数据集的划分方式(训练集、验证集或测试集)。该方法首先检查split参数是否合法,然后设置了一些类属性,如数据集的名称、数据集路径、数据集百分比等。接着调用了_construct_imdb方法来读取和处理数据集。最后,它调用了get_transforms方法来获取数据增强的方法,并将其保存在类属性transform中。
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