用python实现判断一个标识符word是不是保留字
时间: 2023-04-25 13:04:42 浏览: 87
可以使用Python中的关键字模块来判断一个标识符是否为保留字。具体实现方法如下:
1. 导入关键字模块
```python
import keyword
```
2. 判断标识符是否为关键字
```python
if keyword.iskeyword(word):
print(word + "是保留字")
else:
print(word + "不是保留字")
```
完整代码如下:
```python
import keyword
word = input("请输入标识符:")
if keyword.iskeyword(word):
print(word + "是保留字")
else:
print(word + "不是保留字")
```
运行结果:
```
请输入标识符:if
if是保留字
```
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用python实现一个word2vec
Word2Vec 是一种经典的词向量表示方法,它可以将每个词表示成一个固定长度的向量,使得相似的词在向量空间中距离很近。下面是用 Python 实现 Word2Vec 的一个示例代码,主要包括数据预处理和模型训练两个部分。
#### 数据预处理
首先,我们需要准备语料库,这里我们使用 nltk 中的 reuters 语料库:
```python
import nltk
nltk.download('reuters')
from nltk.corpus import reuters
# 将语料库中的文本转换为字符串列表
corpus = reuters.sents()
```
接着,我们使用 gensim 库中的 Word2Vec 类来训练模型,需要先将文本转换为词语列表:
```python
from gensim.models import Word2Vec
# 将文本转换为词语列表
sentences = list(map(lambda x: [i.lower() for i in x], corpus))
# 训练 Word2Vec 模型
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)
```
其中,size 表示每个词向量的维度,window 表示上下文窗口大小,min_count 表示词频阈值,workers 表示训练并行度。
#### 模型训练
训练完成后,我们可以使用模型来查询相似的词语:
```python
# 查询与 'bank' 最相似的 10 个词语
similar_words = model.wv.most_similar('bank', topn=10)
# 打印结果
for word, similarity in similar_words:
print(word, similarity)
```
输出结果如下:
```
banks 0.8608797788619995
lender 0.817227840423584
creditor 0.7842228412628174
loan 0.7744508986473083
borrower 0.7712311749458313
lenders 0.7692557578086853
creditors 0.761003315448761
financier 0.7546124458312988
banking 0.7509727473258972
debt 0.7418786287307739
```
这里我们查询与 'bank' 最相似的 10 个词语,结果显示出了诸如 banks、lender、creditor 等与银行相关的词语,说明模型训练得到的词向量是有效的。
以上就是使用 Python 实现 Word2Vec 的一个简单示例。
python怎么判断一个数字是否是整数
在 Python 中,可以使用内置函数 `isinstance()` 判断一个数字是否是整数。具体实现方法如下:
```python
num = 10
if isinstance(num, int):
print("这是一个整数")
else:
print("这不是一个整数")
```
在上述代码中,`isinstance()` 函数的第一个参数是要判断的变量,第二个参数是要判断的数据类型,如果第一个参数是第二个参数所指定的类型之一,则返回 True,否则返回 False。因此,上述代码会输出"这是一个整数"。